Ormancılıkta makine öğrenmesi kullanımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorEker, Remzi
dc.contributor.authorAlkiş, Kamber Can
dc.contributor.authorUçar, Zennure
dc.contributor.authorAydın, Abdurrahim
dc.date.accessioned2025-03-24T19:47:12Z
dc.date.available2025-03-24T19:47:12Z
dc.date.issued2023
dc.departmentDüzce Üniversitesi
dc.description.abstractGelişen teknolojiyle beraber diğer disiplinlerde olduğu gibi ormancılıkta da geleneksel uygulamaların daha ekonomik, etkin, hızlı ve kolay yapılabilmesi için yenilikçi yaklaşımların kullanımına talepler ve ihtiyaçlar artmaktadır. Özellikle son dönemde ortaya çıkan ormancılık bilişimi, hassas ormancılık, akıllı ormancılık, Ormancılık (Forestry) 4.0, iklim-akıllı ormancılık, sayısal ormancılık ve ormancılık büyük verisi gibi terimler ormancılık disiplinin gündeminde yer almaya başlamıştır. Bunların neticesinde de makine öğrenmesi ve son dönemde ortaya çıkan otomatik makine öğrenmesi (AutoML) gibi modern yaklaşımların ormancılıkta karar verme süreçlerine entegre edildiği akademik çalışmaların sayısında önemli artışlar gözlenmektedir. Bu çalışma, makine öğrenmesi algoritmalarının Türkçe dilinde anlaşılırlığını daha da artırmak, yaygınlaştırmak ve ilgilenen araştırmacılar için ormancılıkta kullanımına yönelik bir kaynak olarak değerlendirilmesi amacıyla ortaya konulmuştur. Böylece çeşitli ormancılık faaliyetlerinde makine öğrenmesinin hem geçmişten günümüze nasıl kullanıldığını hem de gelecekte kullanım potansiyelini ortaya koyan bir derleme makalesinin ulusal literatüre kazandırılması amaçlanmıştır.
dc.description.abstractAdvanced technology has increased demands and needs for innovative approaches to apply traditional methods more economically, effectively, fast and easily in forestry, as in other disciplines. Especially recently emerging terms such as forestry informatics, precision forestry, smart forestry, Forestry 4.0, climate-intelligent forestry, digital forestry and forestry big data have started to take place on the agenda of the forestry discipline. As a result, significant increases are observed in the number of academic studies in which modern approaches such as machine learning and recently emerged automatic machine learning (AutoML) are integrated into decision-making processes in forestry. This study aims to increase further the comprehensibility of machine learning algorithms in the Turkish language, to make them widespread, and be considered a resource for researchers interested in their use in forestry. Thus, it was aimed to bring a review article to the national literature that reveals both how machine learning has been used in various forestry activities from the past to the present and its potential for use in the future.
dc.identifier.doi10.18182/tjf.1282768
dc.identifier.endpage177
dc.identifier.issn2149-3898
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage150
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18182/tjf.1282768
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/18564
dc.identifier.volume24
dc.language.isotr
dc.publisherIsparta University of Applied Sciences
dc.relation.ispartofTürkiye Ormancılık Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250324
dc.subjectAutoML|Büyük veri|Makine öğrenmesi|Ormancılık|AutoML|Big data|Machine learning|Forestry
dc.titleOrmancılıkta makine öğrenmesi kullanımı
dc.title.alternativeUsing Machine Learning in Forestry
dc.typeReview Article

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu