Yapay Zekâ ile Ağaçlarda Üst Boy Tahmini

Abstract

ÖzKızılçam (Pinus brutia Ten.) ve karaçam (Pinus nigra Arnold.) Türkiye için ekonomik ve ekolojik olarak yüksek öneme sahip asli orman ağacı türleridir. Üst boy yetişme ortamının verimliliğini belirlemek için kullanılan önemli parametrelerden biridir. Gerçekleştirilen bu çalışmada karaçam ve kızılçam türünde üst boyun göğüs çapı ve ağaç yaşı parametreleriyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bununla birlikte göğüs çapından ağaç boyu tahmininde sıklıkla kullanılan regresyon analizi ile bir tür yapay zekâ uygulaması olan Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle elde edilen sonuçların kıyaslanması da hedeflenmektedir. YSA ile eğitilen ağın tahmini ile gerçek üst boy değerleri arasındaki ilişkiler incelendiğinde karaçama ait tahmin gücü en fazla olan model için R 2 değeri 0,58 olarak, kızılçama ait model için R 2 değeri 0,78 olarak belirlenmiştir. YSA ve regresyon modelleri kıyaslandığında kızılçama ait en iyi YSA modelinin başarısının (R 2 = 0,78) regresyon analizi ile tahmin edilen üst boy modelinin başarısına (R 2 = 0,11) göre daha başarılı olduğu görülmektedir. Benzer şekilde karaçama ait en iyi YSA modelinin başarısının (R 2 = 0,58) regresyon analizi ile tahmin edilen üst boy modelinin başarısına (R 2 = 0,37) göre daha başarılı olduğu görülmektedir.