Veri toplama yöntemleri ve araçları
- 3 dk video
- 7 dk okuma
- 6 dk etkinlik
Bir tarlada ya da bahçede her gün pek çok şey değişir: toprak kurur, sıcaklık yükselir, bir zararlı ortaya çıkar, bir parsel ötekinden daha iyi gelişir. Bu değişikliklerin hangisini kaydettiğiniz, daha sonra hangi kararları verebileceğinizi belirler. Bu derste çiftlikte verinin nereden geldiğini, hangi araçla toplandığını ve bir yöntemi seçerken nelere bakmanız gerektiğini öğreneceksiniz.
- Çiftlikte veri üreten dört ana kaynağı tanıyacak ve her birine örnek vereceksiniz.
- Sensör, konum alıcısı (GNSS), drone ve uydunun hangi veriyi ürettiğini eşleştireceksiniz.
- Bir veri toplama yöntemini sıklık, kapsadığı alan, maliyet ve doğruluk açısından değerlendireceksiniz.
- Her ölçümün "ne, nerede, ne zaman, nasıl" bilgisiyle birlikte kaydedilmesinin neden gerekli olduğunu açıklayacaksınız.
Veri nereden gelir?
Tarımsal veri çok çeşitlidir. AB tarım ve gıda kuruluşlarının birlikte hazırladığı veri paylaşımı davranış kuralları bu çeşitliliği hayvancılık verisi, arazi ve agronomik veri, iklim verisi, makine verisi, mali veri ve mevzuata uyum verisi gibi başlıklarla sayar. Bir işletmenin günlük işlerine bakınca verinin dört ana yoldan geldiğini görürüz.
Üreticinin ya da danışmanın tarlada gördüğü ve yazdığı bilgiler: dikim tarihi, gübre miktarı, zararlı sayımı, hasat miktarı. En eski ve hâlâ en gerekli veri kaynağıdır.
Toprağa, bitkiye ya da bir direğe takılan sensörler. Toprak nemi, sıcaklık, bağıl nem, yağış ve yaprak ıslaklığı gibi değerleri düzenli aralıklarla ölçer.
Uydu ya da drone ile alınan görüntüler. Bitki örtüsünün durumunu geniş bir alanda, bitkiye dokunmadan gösterir.
Konum alıcısı olan traktör, ilaçlama makinesi ve hasat makinesi. Nereden geçtiğini, ne kadar uyguladığını ve ne kadar hasat ettiğini kaydeder.
Bunlara dış kaynaklar da eklenir: meteoroloji tahminleri, resmi kayıt sistemleri, pazar fiyatları. İyi bir karar çoğu zaman tek bir kaynağa değil, birkaç kaynağın birlikte okunmasına dayanır.
Sensörlerle yerinde ölçüm
Sensör, fiziksel bir büyüklüğü elektrik sinyaline çeviren cihazdır. Veri kaydedici (datalogger) bu sinyali belirli aralıklarla okur, saklar ve çoğu zaman kablosuz bir ağ üzerinden bir sunucuya gönderir. Tarımda en çok kullanılan sensörler üç grupta toplanır:
- Toprak sensörleri: toprak nemini ve sıcaklığını, bazı modellerde elektriksel iletkenliği (tuzluluğun bir göstergesi) ölçer.
- Bitki sensörleri: yaprak ıslaklığı, yaprak sıcaklığı ya da gövde çapındaki küçük değişimler gibi bitkinin durumunu gösteren değerleri ölçer.
- Hava sensörleri: sıcaklık, bağıl nem, yağış, rüzgâr ve güneş ışınımını ölçer. Bu sensörler genellikle bir tarım meteoroloji istasyonunda bir arada bulunur.
Bir sensörün verdiği değer, yalnızca bulunduğu noktayı temsil ettiği ölçüde anlamlıdır. Sensörün nereye ve nasıl yerleştirileceğini 3. derste ayrıntılı olarak ele alacağız.
Konum verisi: GNSS ve GPS
GPS, ABD'nin uydu konum sistemidir. Avrupa'nın Galileo sistemi gibi benzer sistemlerle birlikte bu teknolojinin genel adı GNSS'dir (Küresel Uydu Navigasyon Sistemi). ABD hükümetinin GPS bilgi sitesi, hassas tarımda GPS'e dayalı uygulamaların çiftlik planlaması, tarla haritalama, toprak örneklemesi, traktör yönlendirme, ürün gözlemi, değişken oranlı uygulama ve verim haritalama için kullanıldığını belirtir. Aynı kaynağa göre GPS, yağmur, toz, sis ve karanlık gibi görüşün azaldığı koşullarda da tarlada çalışmayı mümkün kılar.
Konum verisinin asıl değeri, diğer verilere "nerede" bilgisini eklemesidir. Konumu bilinen bir toprak örneği, bir zararlı fotoğrafı ya da bir verim ölçümü haritaya dönüşebilir. Konumu bilinmeyen aynı ölçüm ise yalnızca tarlanın ortalaması hakkında fikir verir.
Uydu ve drone görüntüleri
Uydular geniş alanları düzenli aralıklarla görüntüler. Avrupa'nın Copernicus programındaki Sentinel-2 uyduları 13 bantta görüntü alır; bunların dördü 10 m çözünürlüktedir. Uydular ekvatorda aynı yeri 5 günde bir yeniden görür ve görüntüler herkese ücretsiz sunulur. Drone'lar ise daha küçük alanları, istediğiniz günde ve çok daha ayrıntılı görüntüler. İki kaynak birbirinin yerine değil, birbirini tamamlamak için kullanılır. Bitki indekslerini ve görüntü seçimini 4. derste göreceğiz.
Hangi araç hangi veriyi üretir?
Her aracı ürettiği veriyle eşleştirin.
Hangi yöntemi seçmeli?
Her yöntemin güçlü ve zayıf yanları vardır. Aşağıdaki tablo genel bir karşılaştırma sunar:
| Yöntem | Ne sıklıkla veri verir? | Kapsadığı alan | Güçlü yanı | Sınırı |
|---|---|---|---|---|
| Gözlem ve kayıt | İş yapıldıkça | Parsel | Bağlamı ve nedeni içerir | Kişiye bağlıdır, unutulabilir |
| Toprak ve hava sensörleri | Dakikalar ya da saatler | Tek nokta | Kesintisiz zaman serisi | Bir noktayı temsil eder, bakım ister |
| Uydu (Sentinel-2) | Birkaç günde bir, bulut izin verirse | Bütün bölge | Ücretsizdir, geçmiş yıllarla karşılaştırılabilir | Piksel boyutu 10 m, bulutlu günlerde görüntü yok |
| Drone | İstendiğinde | Tarla | Santimetre düzeyinde ayrıntı | Uçuş izni, zaman ve işleme maliyeti |
| Makine verisi | İş sırasında, saniyeler içinde | Makinenin geçtiği alan | Uygulama ve verim konumla birlikte kaydedilir | Makine uyumu ve veri temizliği gerekir |
Dört soru seçimi kolaylaştırır:
- Hangi kararı vereceğim?
Veri toplamaya bir karardan başlayın: sulama zamanı, gübre dozu, ilaçlama gereği ya da hasat planı.
- Bu karar için veri ne sıklıkla gerekir?
Sulama kararı günden güne değişen toprak nemine dayanır; bu yüzden sürekli ölçüm yapan sensör uygundur. Gübre bölgeleri ise yıldan yıla az değişir; birkaç yıllık uydu görüntüsü ve verim haritası yeterlidir.
- Tarlanın ne kadarını temsil etmeli?
Tek bir sensör bir noktayı, bir uydu görüntüsü bütün tarlayı gösterir. Tarlanız çok farklı topraklardan oluşuyorsa tek nokta yanıltıcı olabilir.
- Maliyet faydayı karşılıyor mu?
Toplama, bakım ve yorumlama zamanını da hesaba katın. Ücretsiz uydu verisi ve düzenli kayıt, çoğu işletme için iyi bir başlangıçtır.
Her ölçümün kimliği: ne, nerede, ne zaman, nasıl
Bir sayı tek başına veri değildir. "%24" bir şey anlatmaz. "K-3 parselinde, 30 cm derinlikte, 14 Temmuz saat 06:00'da, kapasitif sensörle ölçülen hacimsel toprak nemi %24" ise karar için kullanılabilir. Veriyi tanımlayan bu bilgilere metaveri, yani "veri hakkında veri" denir. AB veri paylaşımı davranış kuralları metaveriyi, başka veriler hakkında bilgi veren veri olarak tanımlar ve yazarı ile birimleri örnek olarak verir. Metaveri ve birimler konusuna 8. derste döneceğiz.
Yeni bir cihaz almadan önce elinizdeki kayıtları düzenleyin. Parsel adlarını sabitleyin, her kayda tarih ve birim yazın. Bu temel yoksa sensör ya da uydu verisini tarlanın geçmişiyle karşılaştırmak zorlaşır.
TÜİK'in 2025 ilçe verisine göre Kozan'da portakal, mandalina, limon ve greyfurt alanı toplam 103.200 dekar, üretimi 231.573 tondur; bunun 112.450 tonu portakaldır. "Kozan Portakalı" 2020'de menşe adı olarak tescil edilmiştir. Böyle bir üretim alanında 40 dekarlık bir bahçe veri toplamaya şöyle başlayabilir: her parsele sabit bir kod verilir; sulama, gübreleme ve ilaçlama aynı gün bir telefon uygulamasına ya da deftere işlenir; bahçenin temsil edici bir noktasına iki derinlikte toprak nem sensörü konur; ayda birkaç kez ücretsiz Sentinel-2 görüntüsüne bakılır. Hasat kasaları parsel koduyla sayılırsa, birkaç yıl sonra hangi parselin neden farklı verim verdiği sorusu verilerle yanıtlanabilir.
Kozan'da telefon bu iş için en yaygın araçtır. Kozan Ticaret Odası'nın proje kapsamında 103 çiftçi ve KOBİ temsilcisiyle yaptığı ihtiyaç anketinde katılımcıların 99'u internete cep telefonundan bağlandığını söyledi. çiftçilerin bilgisayar, tablet ya da cep telefonu gibi aletleri kullanabildiği önermesine 64 katılımcı katıldığını ya da kesinlikle katıldığını, 34'ü kısmen katıldığını belirtti.
Hızlı kontrol: nereden başlamalı?
Özetle
- Çiftlikte veri dört ana kaynaktan gelir: gözlem ve kayıt, yerinde ölçüm, uzaktan algılama ve makine verisi.
- Sensörler bir noktayı sürekli, uydu ve drone ise geniş alanı belirli anlarda gösterir. Konum verisi bu ölçümleri haritaya bağlar.
- Yöntem seçimi bir kararla başlar: gereken sıklık, temsil edilecek alan ve maliyet birlikte düşünülür.
- Her ölçüm, ne, nerede, ne zaman ve nasıl ölçüldüğü bilgisiyle birlikte kaydedilmelidir.
Kaynaklar
- Copa-Cogeca, CEMA ve diğerleri (2020). EU Code of conduct on agricultural data sharing by contractual agreement.
- GPS.gov (erişim 2026). Farming with GPS.
- Copernicus Data Space Ecosystem (erişim 2026). Sentinel-2.
- TÜİK (2026). Merkezi Dağıtım Sistemi, Bitkisel Üretim İstatistikleri (ilçe düzeyi: Adana, Kozan), 2024-2025.
- Türk Patent ve Marka Kurumu (2020). Kozan Portakalı, menşe adı, tescil no 534.
- Kozan Ticaret Odası (2026). Kozan'daki Yerel Toplulukların İhtiyaçlarının Değerlendirilmesi: Anket Raporu, Şekil 23 ve Tablo 1.