Hidroponik Yöntem Kullanılarak Kaba Yem Üretiminde Sıcaklık ve Nem Takibi için Nesnelerin İnterneti Kullanımı

Abstract

Dünyada artan nüfusla beraber gıda talebi de artmaktadır. İklim değişikliği ve su kaynaklarının azalması gibi nedenlerle yoğun üretim yapılmasına rağmen gıda arzı yetersiz kalmaktadır. Hayvansal gıda ihtiyacının karşılanması için sektörün temel girdilerinden biri olan yem üretim tekniklerinde daha verimli yöntemler araştırılmaktadır. Üretim arayışları sonucunda tercih edilen yöntemlerden birisi hidroponik yöntem ile kaba yem üretimidir. Dikey tarımı ile daha dar üretim alanlarında daha çok üretim yapılabilmekte ve kaynak kullanımında %90’ları aşan tasarruf sağlanmaktadır. Hidroponik yöntem ile kaba yem üretiminde yem bitkilerinin tohumları çimlendirilerek 6-8 gün aralığında yeşil olarak hayvan beslemede kullanılmaktadır. Tohumların çimlendirilmesinde çok az miktarda normal su veya besinli su kullanılmaktadır. Hidroponik yöntemle üretilen hasılın hayvan beslenmesine uygun olduğu araştırmalardan anlaşılmaktadır. Hidroponik sistemlerde sıcaklık ve nem arasında sürekli bir dengenin sağlanması gereklidir. Yem üretimi için kurulan sistemlerde sıcaklık nem dengesinin iyi ayarlanamaması nedeniyle küflenmeler yaşanabilmektedir. Araştırmalarda küflenmenin yem kalitesini azalttığı hatta hayvanların ölümüne bile neden olabildiği belirtilmektedir. Yem üretiminde çok büyük bir ihtiyaca cevap veren kapalı üretim sistemlerinde uygulanan tüm işlemlerin hassas bir şekilde kontrol edilmesi gereklidir. Bu çalışma kapsamında hidroponik yöntemle kaba yem üretiminde nem ölçüm hatalarının azaltılmasına çalışılmıştır. Gerçekleştirilen ölçüm donanımı ile alınan ölçüm verileri sayısal filtreler kullanılarak işlenmiştir. Yeterli veri elde edildiğinde yapay zekâ çalışmalarında kullanılarak farklı yem bitkilerinin tohum çimlendirilmesi üzerine araştırmalar yapılabilecektir. Bu çalışma kapsamında hidroponik yöntemle kaba yem üretiminde nem ölçüm hatalarının azaltılmasına çalışılmıştır. Gerçekleştirilen ölçüm donanımı ile alınan ölçüm verileri sayısal filtreler kullanılarak işlenmiştir. Yeterli veri elde edildiğinde yapay zekâ çalışmalarında kullanılarak farklı yem bitkilerinin tohum çimlendirilmesi üzerine araştırmalar yapılabilecektir.