BADEM YAPRAK ARISI CİMBEX QUADRİMACULATA MÜLLER, 1766 (HYMENOPTERA: CİMBİCİDAE)'NIN FARKLI POPÜLASYON DÜZEYLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN OTOMATİK TESPİTİNE YÖNELİK AÇIKLAYICI YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Bu çalışmada; badem yaprak arısı Cimbex quadrimaculata (Hymenoptera: Cimbicidae)'nın farklı popülasyon düzeylerini etkileyen faktörlere ait veri setleri, Elazığ İli Keban ilçesi Nimri köyü ile Diyarbakır İli Eğil ilçesi badem alanlarından, 2020, 2021 ve 2022 yıllarında alınmıştır. Çalışmada; zararlının popülasyon düzeylerini etkileyen etki eden bağımsız değişkenler; rakım, sıcaklık, nem, rüzgâr şiddeti, ağaç yaşı, ağaç boyu, ağaç taç izdüşümü, bağımlı değişkenler ise larva düzeyi olmuştur. Karar ağaçları algoritmalarından Random Forest ve Decision Tree'nin başarı sınıflandırma değerleri kullanılmıştır. Larva sayıları, belirlenen ağaç başına 0-3, 3-10, 10-30 ve 30 larva üzeri skala değerleri ile; az bulaşık, orta derecede bulaşık, bulaşık ve çok bulaşık olarak derecelendirilmiştir. Daha sonra bu veriler makine öğrenmesi sınıflandırma modellerinden karar ağaçları algoritmalarında kullanılarak analiz edilmiştir. Analizler; JASP 0.19.1 versiyonundaki programda, Random Forest ve Decision Tree algoritmalarına göre yorumlanmıştır. Çalışma sonucuna göre; Eğil ilçesinde kültür bademlerinde larva düzeyini en fazla etkileyen faktörün sıcaklık olduğu, bunu nemin izlediği tespit edilmiştir. Bu düzeyi en az etkileyenlerin ise ağaç boyu ve ağaç taç iz düşümü olmuştur. Eğil İlçesi Yabani Badem Ağaçlarında ise larva düzeyini en fazla etkileyen faktörün nem olduğu, bunu sıcaklığın izlediği görülmüştür. Elazığ İli Keban İlçesi Kültür Badem Ağaçlarında larva düzeyini en fazla etkileyen faktörün sıcaklık olduğu, bunu nemin izlediği görülmüştür. Elazığ İli Keban İlçesi Yabani Badem Ağaçlarında ise kültür bademlerinde olduğu gibi larva düzeyini en fazla etkileyen faktörün sıcaklık olduğu, bunu nemin izlediği görülmüştür. Tüm parametrelerde, larva popülasyon düzeyini en az etkileyen faktörler veri analizi programındaki uygulamadan çıkartılarak, Random Forest algoritması tekrar uygulanmıştır. Bu uygulamada bağımsız değişkenler, rakım, sıcaklık, nem, rüzgâr şiddeti ve ağaç yaşı olmuştur. Algoritmanın yeniden uygulanması sonucunda doğruluk değeri ve bu değeri destekleyen diğer değerlerinde yükseldiği gözlemlenmiştir. Lokasyonlar arası yabani ve kültür bademi sınıflandırma değerleri karşılaştırılmasında, Diyarbakır ili Eğil ilçesi ve Elazığ ili Keban ilçesinde yabani badem ağaçları karar ağaçları başarı sınıflandırma değeri tespiti uygulamasında larva düzeyini en fazla etkileyen faktörlerin, sırası ile sıcaklık, nem, rakım, ağaç yaşı ve rüzgar şiddeti olarak belirlenmiştir. Diyarbakır İli Eğil İlçesi ve Elazığ İli Keban ilçesi kültür badem ağaçları karar ağaçları başarı sınıflandırma değeri tespiti uygulamasında larva düzeyini en fazla etkileyen faktörlerin, sırası ile sıcaklık, nem, ağaç yaşı, rakım ve ağaç taç izdüşümü olduğu belirlenmiştir. Lokasyonlar arası (Keban/Eğil) yabani ve kültür bademi başarı sınıflandırmasında ise, karar ağaçları başarı sınıflandırma değeri tespiti uygulamasında larva düzeyini en fazla etkileyen faktörlerin, sırası ile sıcaklık,nem, ağaç yaşı, rakım ve rüzgar şiddeti olduğu belirlenmiştir. Yapılan bütün algoritma uygulamalarında sonuç olarak; larva düzeyini en fazla etkileyen faktörler, sıcaklık ve nem olarak bulunmuştur. Larva düzeyini en az etkileyen faktörler ise ağaç boyu ve ağaç taç izdüşümü olarak bulunmuştur.In this study; data sets of factors affecting different population levels of almond leaf bee Cimbex quadrimaculata (Hymenoptera: Cimbicidae) were taken from the almond fields of Nimri village of Keban district of Elazığ province and Eğil district of Diyarbakır province in 2020, 2021 and 2022. In the study; the independent variables affecting the population levels of the pest were altitude, temperature, humidity, wind intensity, tree age, tree height, tree crown projection, and the dependent variables were the larval level. The success classification values of Random Forest and Decision Tree algorithms were used. Larval numbers were graded as slightly contaminated, moderately contaminated, contaminated and highly contaminated with scale values of 0-3, 3-10, 10-30 and over 30 larvae per tree. These data were then analysed using decision tree algorithms from machine learning classification models. The analyses were interpreted according to Random Forest and Decision Tree algorithms in JASP 0.19.1 version programme. According to the results of the study; it was determined that the most important factor affecting the larval level in cultivated almonds in Eğil district was temperature, followed by humidity. The least influencing factors were tree height and tree crown projection. In the wild almond trees of Eğil District, humidity was the most important factor affecting the larval level, followed by temperature. In the cultivated almond trees of Keban District of Elazığ Province, it was observed that the factor affecting the larval level most was temperature, followed by humidity. In Wild Almond Trees of Keban District of Elazığ Province, it was observed that the factor affecting the larval level most was temperature, followed by humidity. In all parameters, the factors that least affect the larval population level were removed from the application in the data analysis programme and the Random Forest algorithm was applied again. In this application, the independent variables were altitude, temperature, humidity, wind intensity and tree age. As a result of the re-application of the algorithm, it was observed that the accuracy value and other values supporting this value increased. In the comparison of wild and cultivated almond classification values between locations, it was determined that the factors affecting the larvae level most in the application of success classification value determination of decision trees of wild almond trees in Eğil district of Diyarbakır province and Keban district of Elazığ province were determined as temperature, humidity, altitude, tree age and wind intensity, respectively. In the application of determination of success classification value of decision trees of cultivated almond trees in Eğil district of Diyarbakır province and Keban district of Elazığ province, it was determined that the factors affecting the larval level most were temperature, humidity, tree age, altitude and tree crown projection, respectively. In the application of decision trees success classification value determination for cultivated almond trees in Eğil district of Diyarbakır province and Keban district of Elazığ province, it was determined that the factors affecting the larval level most were temperature, humidity, tree age, altitude and tree crown projection, respectively. In the success classification of wild and cultivated almonds between locations (Keban/Eğil), it was determined that the factors affecting the larvae level most in the decision tree success classification value determination application were temperature, humidity, tree age, altitude and wind intensity, respectively. As a result of all algorithm applications, temperature and humidity were found to be the factors affecting the larval level the most. The factors affecting the larval level the least were found to be tree height and tree crown projection.