Mikrodenetleyici tabanlı plüviyometre ve makine öğrenmesi ile yağış şiddeti tahmini
| dc.contributor.advisor | BEYAZ, ABDULLAH | |
| dc.contributor.author | ESİRGE, ZEYNEP | |
| dc.contributor.department | Other | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2023-03-06T12:27:52Z | |
| dc.date.available | 2023-03-06T12:27:52Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Günümüzdeki en önemli problemlerden biri ekosistemdeki olumsuz değişimler sonucunda ortaya çıkan küresel ısınmadır. Küresel ısınma sıcaklık artışı ile buzul miktarında azalma, deniz suyu seviyesinde yükselme ve yağışlarda düzensizlikler olarak mutlak bir biçimde kendisini göstermektedir. Ortaya çıkan yağış düzensizliklerinden en az hasar ile kurtulmak için doğru ölçümler alınmalıdır. Su kaynaklarının daha verimli kullanılması ancak veri analizi ile sağlanabilir. Tarım alanında birim zamanda tarlaya düşen yağış miktarı kritik önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında birim zamanda düşen yağış miktarı üzerine vurgu yapılmış ve yeni bir mobil plüviyometre geliştirilmiştir. Tasarlanan mikrodenetleyici tabanlı plüviyometre ile yağış şiddetti belirlenmiş ve makine öğrenmesi ile veri analizi yapılmıştır. Geliştirilen plüviyometrede öncelikle kalibrasyon işlemi yapılmış, sonrasında yağış şiddeti ölçümleri başarılı bir şekilde alınmıştır. Bu çalışmalar dikkate alındığında ise yağış şiddetinin ölçülmesi, suyun verimli kullanımı ve doğal afetlere önceden tedbir alınması gibi konularda kullanım olanakları doğmaktadır. Anahtar kelimeler: Plüviyometre, yağış şiddeti, mikrodenetleyici tabanlı kontrol, ultrasonik sensör, makine öğrenmesi | tr_TR |
| dc.description.ozet | One of the most important problems today is global warming, which occurs as a result of negative changes in the ecosystem. Global warming manifests itself as an increase in temperature, a decrease in the amount of glaciers, an increase in sea water level and irregularities in rain. Correct measures should be taken to get rid of the resulting rain irregularities with the least damage. More efficient use of water resources can only be achieved through data analysis. In agriculture, the amount of rain falling on the field per unit time is critical. In this thesis, emphasis was placed on the amount of rain falling per unit time and a new mobile pluviometer was developed. With the designed microcontroller-based pluviometer, the rainfall intensity was determined and data analysis was made with machine learning. In the developed pluviometer, firstly, the calibration process was performed, and then the rain intensity measurements were taken successfully. When these studies are taken into account, usage opportunities arise in subjects such as measuring the intensity of rain, efficient use of water and taking precautions against natural disasters. Key Words: Pluviometer, rain intensity, microcontroller based control, ultrasonic sensor, machine learning | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/87467 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.subject | plüviyometre | tr_TR |
| dc.subject | yağış şiddeti | tr_TR |
| dc.subject | mikro denetliyici tabanlı kontrol | tr_TR |
| dc.title | Mikrodenetleyici tabanlı plüviyometre ve makine öğrenmesi ile yağış şiddeti tahmini | tr_TR |
| dc.title.alternative | Rain intensity forecast with microcontroller based pluviometer and machine learning | tr_TR |
| dc.type | masterThesis | tr_TR |