Yapay Zekâ ile Gerçek Zamanlı Zararlı Takibi

Kış aylarında (21.12.2025) tarlada “gözle görünmeyen” bir hareketlilik var: Zararlılar. Çoğu üretici, popülasyonun ne zaman tırmandığını ancak haftalık/iki haftalık kontroller ve yapışkan tuzak sayımlarıyla anlıyor. Sorun şu: Zararlı baskısı yükseldiğinde, birkaç gün bile geç kalmak; gereksiz ilaçlama, kalite kaybı ve verim düşüşü demek.

Benim gözlemim şu: En pahalı hata, zararlıyı yanlış zamanda ciddiye almak. Erken panik de kötü, geç kalmak da. Tam bu noktada, ABD’de badem sektörü odağında gündeme gelen FarmSense’in gerçek zamanlı böcek izleme yaklaşımı, “Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serimizin tam merkezine oturuyor. Çünkü mesele yalnızca sensör değil; kararı hızlandıran veri.

Bu yazıda, FarmSense’in Almond Conference 2025’te (10-12 Aralık) sergilediği yaklaşımı bir örnek olarak alıp, Türkiye’deki üretici ve tarım işletmeleri için AI destekli zararlı izleme mantığını, sahaya inişini ve satın alma/uygulama kriterlerini netleştireceğim.

Gerçek zamanlı zararlı izlemenin asıl değeri ne?

Asıl değer, tarlayı “haftada bir fotoğraf” yerine “canlı yayın” gibi izlemek. Zararlı yönetiminde kritik olan, toplam böcek sayısı değil; trend (artış hızı), pik zamanı ve müdahale penceresi.

Klasik yöntemde süreç genelde şöyle işler:

• Tuzak kurulur
• Haftada 1 (bazen 2) kez kontrol edilir
• Elle sayım yapılır
• Bir sonraki uygulama için karar verilir

Bu döngüde iki temel problem var:

1. Gecikme: Popülasyon artışı ile müdahale kararı arasında günler geçer.
2. Örnekleme yanlılığı: Birkaç noktadaki tuzak, tüm parselin gerçeğini her zaman temsil etmez.

Gerçek zamanlı izleme ise (FarmSense’in FlightSensor yaklaşımının temsil ettiği gibi) süreci şuraya taşır:

• Cihaz sahada sürekli ölçer
• Veri otomatik sınıflandırılır (tür/benzer tür ayrımı hedeflenir)
• Gösterge paneline anlık/çok sık aralıklarla düşer
• Eşik aşımlarında hızlı aksiyon alınır

Bu, entegre zararlı yönetiminin (IPM) “reaktif” değil proaktif olmasını sağlar.

“Sürdürülebilirlik” neden doğrudan buradan geçiyor?

Sürdürülebilirlik konuşurken genelde su, gübre ve karbon öne çıkar. Ama pestisit uygulamaları da hem maliyeti hem çevresel etkiyi belirler. Gerçek zamanlı izleme şunları mümkün kılar:

• Gereksiz ilaçlamayı azaltmak: Popülasyon yükselmediyse uygulama ertelenir.
• Hedefli müdahale: Parsel bazında yoğunluğa göre karar verilir.
• Direnç yönetimi: “Takvim ilaçlaması” yerine eşik-temelli yaklaşım güçlenir.

Bu yaklaşımın özü basit: İlaç, veriyle konuşmalı; alışkanlıkla değil.

FarmSense örneği: Sahadaki acı gerçeğe pratik cevap

FarmSense, badem sektörü gibi zararlı baskısının sezon içinde hızlı dalgalandığı bir alanda, yapışkan tuzak sayımını beklemeden üreticinin “şu an ne oluyor?” sorusuna cevap vermeyi hedefliyor. Şirketin FlightSensor teknolojisi;

• Gerçek zamanlı böcek sayımı
• Sınıflandırma (tür/benzer tür ayırımı hedefi)
• Dijital gösterge paneli

gibi kabiliyetlerle, sahadaki manuel iş yükünü düşürmeyi amaçlıyor.

RSS içeriğinde özellikle iki nokta dikkat çekiyor:

• Sistem güncellemesiyle GPS doğruluğu ve güvenilirliğine odaklanılması
• Aynı tarlada birden fazla böcek türünü yönetebilme kapasitesinin artırılması

Bunlar küçük detay gibi görünür; değil. Çünkü gerçek zamanlı izleme “çalışıyor” demek için üç şey gerekir: doğru konum, doğru sınıflandırma, operasyonel kullanılabilirlik.

Türkiye’de hangi ürün ve bölgelerde daha hızlı karşılık verir?

FarmSense örneği badem odağında olsa da, Türkiye’de gerçek zamanlı izleme yaklaşımı şu alanlarda hızlı geri dönüş verir:

• Meyve bahçeleri: elma, armut, şeftali, kiraz, turunçgiller
• Bağcılık: salkım güvesi gibi zararlılarda pik zamanını kaçırmamak kritik
• Sera üretimi: popülasyon artışı hızlıdır, geç kalma maliyeti yüksektir
• Pamuk ve mısır gibi geniş alan tarımı: parsel içi varyasyon yüksek olabilir

Burada en önemli kriter, “zararlı var mı yok mu?” değil; zararlının ekonomik zarar eşiğini aşma ihtimali.

Yapay zekâ bu sistemlerde tam olarak ne yapıyor?

AI’nın rolü, “sensörden gelen ham sinyali” karar verilebilir bilgiye çevirmek. Yani yapay zekâ tarımda yalnızca tahmin değil; sınıflandırma ve alarm üretimi işidir.

Gerçek zamanlı böcek izleme tarafında AI genelde 4 katmanda çalışır:

1. Algılama: Sensör, hareket/kanat çırpma frekansı/optik iz gibi veriler üretir.
2. Özellik çıkarımı: Sinyalin ayırt edici tarafları belirlenir.
3. Sınıflandırma: Tür, cins, hatta benzer tür kümeleri ayrıştırılır.
4. Karar desteği: Eşik, trend, lokasyon ve zaman bilgisiyle uyarı/öneri çıkar.

Buradaki kritik nokta şu: AI yanlış sınıflandırırsa yanlış ilaçlatır. Bu yüzden sahada başarı; model doğruluğu kadar, cihazın konum doğruluğu (GPS), bakım düzeni ve kalibrasyonla ilgilidir.

“Birden fazla tür” desteği neden önemli?

Bir tarlada aynı anda tek zararlı yok. Çiftçinin gerçekliği çok daha karışık:

• Bir tür yükselirken diğeri düşebilir
• Aynı ilacın etkisi türden türe değişir
• Faydalı böcekleri koruma hedefi devreye girer

Bu nedenle “tek tür” izlemek, kararın yalnızca bir kısmını iyileştirir. Çoklu tür izleme; IPM’nin pratikte uygulanabilir olmasını sağlar.

Sahada uygulama: Kurulumdan aksiyona giden net yol

Gerçek zamanlı izleme sistemi satın almak kolay; onu işletmek zor. Benim önerdiğim uygulama planı 6 adım:

1) Hedefi yazın: Hangi kararı iyileştireceksiniz?

• İlaçlama sayısını azaltmak mı?
• Uygulamayı doğru güne çekmek mi?
• Parsel bazında “sıcak nokta” yakalamak mı?

Hedef net değilse, cihaz yalnızca “güzel grafik” üretir.

2) Ekonomik zarar eşiğini (EZE) ürün bazında belirleyin

Türkiye’de danışmanlık tarafında en çok atlanan adım bu. EZE; tür, çeşit, fenoloji ve pazar hedeflerine göre değişir. İhracat kalite standardı olan bir bahçede eşik daha düşük olabilir.

3) Sensör yerleşimini arazi gerçeğine göre yapın

• Rüzgâr koridorları
• Kenar etkileri (komşu parseller)
• Sulama hatları ve işçilik erişimi

GPS doğruluğu iyileştirmeleri tam da burada değer kazanır: Doğru nokta = doğru müdahale.

4) Alarm mantığını basit tutun

İlk sezonda 2-3 alarm yeter:

• Ani artış (ör. 24 saatte %X artış)
• Eşik aşımı (EZE)
• Çoklu türde eş zamanlı yükseliş

Alarm çok olursa ekip körleşir.

5) Aksiyon protokolü yazın

Alarm geldiğinde kim bakacak, neye göre karar verilecek?

• Tarım danışmanı onayı şart mı?
• Yerinde kontrol yapılacak mı?
• Uygulama yapılırsa kayıt nasıl tutulacak?

Bu protokol yoksa “gerçek zamanlı” verinin avantajı kaybolur.

6) Sezon sonu değerlendirme: ROI’yi ölçün

Ölçülebilir metrikler:

• İlaçlama sayısı (adet)
• İlaç+işçilik maliyeti (TL/da)
• Zarar oranı / kalite kaybı
• Müdahale süresi (alarmdan aksiyona saat)

Gerçek başarı, “kullandık” demek değil; maliyeti düşürüp riski azaltmak.

Satın alma / pilot seçimi: 10 soruluk kontrol listesi

LEADS hedefli düşünen işletmeler için (özellikle kooperatifler, entegre tesisler, büyük bahçeler) en doğru yaklaşım pilot ile başlamaktır. Pilot seçerken şu soruları sorun:

1. Cihaz hangi zararlı türlerinde doğrulandı?
2. Sınıflandırma doğruluğu sahada nasıl ölçülüyor?
3. Veri hangi sıklıkla güncelleniyor?
4. İnternet bağlantısı kesilince ne oluyor?
5. Batarya/enerji yönetimi nasıl?
6. Bakım periyodu ve sarf maliyeti nedir?
7. GPS doğruluğu parsel bazlı hedeflemeye yeter mi?
8. Dashboard’da ekip için en kritik 3 ekran hangisi?
9. Alarm kuralları özelleştirilebilir mi?
10. Danışman/zirai mücadele kayıt sistemine veri aktarımı var mı?

Ben olsam ilk pilotu, zararlı baskısının yüksek olduğu ve kararın pahalı olduğu bir parselde yaparım. Çünkü etkiyi orada net görürsünüz.

Akıllı tarım serisinde nereye oturuyor?

“Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serisinde genelde verim tahmini, hastalık tespiti, sulama optimizasyonu konuşulur. Zararlı yönetimi ise çoğu zaman gölgede kalır. Oysa pratikte:

• Verim kaybının büyük kısmı “gözden kaçan” biyotik streslerden gelir
• İlaç maliyeti, çiftçinin en hızlı artan kalemlerinden biridir
• İhracat pazarlarında kalıntı ve kalite riski büyüktür

Bu yüzden AI destekli zararlı izleme, akıllı tarımın en “paraya dokunan” parçalarından biri.

Son sözüm net: Gerçek zamanlı izleme, ziraî mücadeleyi otomatikleştirmek için değil; doğru zamanda doğru kararı vermek için kurulmalı. 2026’ya girerken tarımda rekabet, daha çok traktörü olanın değil, daha doğru veriye daha hızlı ulaşanın lehine.

Sizce kendi işletmenizde en pahalı gecikme nerede yaşanıyor: zararlı tespiti mi, karar alma mı, yoksa uygulama organizasyonu mu?