TR2024015328A2

TR2024015328A2 - Drought prevention smart irrigation system and method based on Wi-Fi HaLow

Info

Publication number: TR2024015328A2
Application number: TR2024/015328
Authority: TR
Inventors: Ki Lakci Mert
Original assignee: Türk Telekomüni̇kasyon Anoni̇m Şi̇rketi̇
Filing date: 2024-11-06
Publication date: 2024-11-21

Abstract

Merkezi bir kontrol noktası üzerinden, yapılan ölçüm sonuçlarına göre, tarım arazisinde (1) kontrollü bir şekilde sulama yapılmasını sağlayan sulama sistemi olup, özelliği; topraktaki sulama ihtiyacını ölçen, toprak nem seviyelerini hassas bir şekilde izleyerek bitkilerin gerçek zamanlı su ihtiyacını belirlemeye ve sulama süreçlerini optimize etmeye yardımcı olan sensör (2), merkezi bir kontrol sistemine bağlı olarak çalışarak sensör (2) verilerine dayalı olarak sulama miktarını ve zamanlamasını otomatik olarak ayarlayarak akıllı vana (3), düşük güç tüketimi ve uzun menzil özellikleri sunan, sensörlerden (2) aldığı verileri bulut katmanına (5) ileten, bulut katmanından (5) aldığı verilere göre akıllı vanaların (3) kontrolünü sağlayan Wi-Fi HaLow cihazı (4), toplanan sensör (2) verilerini makine öğrenimi modelleri vasıtasıyla analiz eden ve toprak nemi, hava durumu ve bitki sağlığı gibi çeşitli parametreleri değerlendirerek sulama ihtiyacını belirleyen ve gerçek zamanlı olarak sulama kararlarının alınmasını sağlayan ve çiftçiye (6) uzaktan erişim imkanı sunan bulut katmanı (5) içermesidir.It is an irrigation system that provides controlled irrigation in agricultural land (1) based on measurement results via a central control point, and its features are; sensor (2) that measures the irrigation need in the soil, helps to determine the real-time water needs of plants by precisely monitoring soil moisture levels and optimizes irrigation processes; smart valve (3) that automatically adjusts the irrigation amount and timing based on sensor (2) data by working in connection with a central control system; Wi-Fi HaLow device (4) that provides low power consumption and long range features, transmits the data received from sensors (2) to the cloud layer (5), controls smart valves (3) according to the data received from the cloud layer (5); cloud layer (5) that analyzes the collected sensor (2) data through machine learning models and determines the irrigation need by evaluating various parameters such as soil moisture, weather conditions and plant health, enables irrigation decisions to be made in real time and provides remote access to the farmer (6).

Description

TARIFNAME Wi-Fi HaLow tabanli kuraklik önleyici akilli sulama sistemi ve yöntemi Teknik Alan Bulus; merkezi bir kontrol noktasi üzerinden, yapilan ölçüm sonuçlarina göre, tarim arazisinde kontrollü bir sekilde sulama yapilmasini saglayan sulama sistemi ve yöntemi ile Teknigin Bilinen Durumu Tarim arazisi, bitki yetistiriciligi veya hayvancilik gibi tarimsal faaliyetler için kullanilan ve genellikle tarim ürünleri üretmek amaciyla islenen toprak parçasidir. Bu alanlar, tarimin temelini olusturan kritik kaynaklardir ve insanligin besin ihtiyacini karsilamada hayati bir rol oynar. Tarim arazileri, çesitli tarimsal ürünlerin ekimi, hasadi ve yetistirilmesi için optimize edilmis toprak özelliklerine sahip olabilir. Bitki yetistiriciliginde, tarim arazisinin verimliligi, toprak kalitesi, su erisimi ve iklim kosullari gibi faktörlere baglidir. Iyi planlanmis bir tarim arazisi, sürdürülebilir tarim uygulamalari ve verimli su yönetimi ile yüksek verim saglayabilir. Kuraklik, tarim arazilerinin verimliligini ciddi sekilde tehdit eden bir faktördür. Kurakligin önlenmesi ve yönetimi için, her bölgenin ve toprak tipinin farkli sulama ihtiyaçlarina göre özellestirilmis sulama stratejileri gelistirilmesi gereklidir. Her bölge, iklim ve toprak tipine bagli olarak sulama sikligi ve yöntemlerinde farkliliklar gösterebilir. Bu nedenle, ayni bölgede bulunan farkli toprak tiplerinin özel sulama ihtiyaçlarinin belirlenmesi ve buna uygun sulama sistemlerinin kullanilmasi kurakligin önlenmesinde kritik bir rol oynar. Topragin pH seviyesi, besin içerigi, su drenaji gibi faktörler, hangi tarim mahsullerinin bu toprakta en iyi sekilde yetisecegini belirler. Tarim arazilerinin etkin kullanimi ve kuraklikla mücadele, sürdürülebilir tarim uygulamalarinin benimsenmesiyle mümkündür. Bu, toprak erozyonunun önlenmesi, su kaynaklarinin verimli kullanimi, organik maddelerin geri dönüsümü ve dogal yasam alanlarinin korunmasi gibi stratejileri içerir. Ayrica, tarim arazilerinin verimliligini artirmak ve kuraklik riskini azaltmak için modern tarim teknolojileri ve yenilikçi sulama sistemleri kullanilmasi önemlidir. Örnegin, akilli sulama sistemleri ve hassas tarim uygulamalari, tarim arazilerinin optimal sekilde yönetilmesine ve kaynaklarin sürdürülebilir kullanimina katkida Günümüzde mevcut sulama uygulamalari arasinda yaygin olarak kullanilan yöntemler bulunmaktadir. Bunlar; çiftçiler tarafindan yapilan ve suyun bir kanaldan alinarak tarlaya su bastirilmasi seklinde sulama yapilmasinin yani sira damlama veya yagmurlama gibi sistemler ile belirli zaman araliklarinda veya günün belirli saatlerinde sulama yapilmaktadir. Bu sistemler genellikle sabit bir programlama üzerine kuruludur ve genel hava kosullarini veya bitkilerin anlik su ihtiyaçlarini dikkate almazlar. Dolayisiyla, özellikle de degisken iklim kosullarinda veya farkli toprak tiplerinde, zaman tabanli sulama yöntemleri bitkiler için gereginden fazla veya yetersiz su saglayabilir, bu da verimliligi düsürebilir. Diger bir yaygin sulama yaklasimi ise toprak nem sensörleri kuIIanimidir. Bu sensörler, topragin nem seviyesini dogrudan ölçerek sulama zamanini ve miktarini belirlemeye yardimci olur. Ancak toprak nem sensörlerinin dogru konumlandirilmasi, kalibrasyonunun düzenli olarak yapilmasi ve bakiminin dogru sekilde saglanmasi önemlidir. Aksi takdirde sensörlerin dogru veri saglamamasi durumunda sulama miktari yanlis belirlenebilir ve bitkilerin su stresine maruz kalmasina neden olabilir. Bu teknik eksiklikler, sulama süreçlerinde etkinligi azaltabilir ve gereksiz su tüketimine yol açabilir. Ayrica, mevcut sulama sistemlerinde merkezi bir yönetim olmamasi durumunda bilinçsiz su kullanimi ve harcanan kaynaklarin takip edilememesi gibi sorunlar ortaya çikabilir. Teknik arastirmalar sonucunda ortaya çikan 2014/14445 numarasina sahip basvurunun özeti; "Bulus konusu bitkiye ihtiyaci kadar su verilmesini saglayan, nem miktarinin ani degisimi ile olusan mildiyö gibi hastaliklarin tahminini kolaylastiran, su israfini ortadan kaldiran, bitkide sik sulama yüzünden hastalik olusumunu engelleyen, ürün kaybini önleyen, verim ve kalitenin artmasini saglayan, maliyeti azaltan, asiri sulamayla toprakta olusan tuzlanmayi azaltan, sulanmasi zor ve genis olan bölgelerin daha kolay sulanmasini saglayan ve insansiz sulamaya imkân veren akilli tarimsal sulama sistemi ile ilgili olup görüntüleme ekrani, ZigBee koordinatör, motor sürme devresi, su tesisati, sulanacak arazi, su deposu, pompa, ZigBee end device ve sensordan olusmaktadir." seklindedir. Görüldügü üzere sistem akilli sulama sistemi ile ilgili olup bunun yaninda yukarida bahsedilen dezavantajlara çözüm saglayabilecek bir yapilanmadan bahsetmemektedir. Sonuç olarak yukarida anlatilan olumsuzluklardan dolayi ve mevcut çözümlerin konu hakkindaki yetersizligi nedeniyle ilgili teknik alanda bir gelistirme yapilmasi gerekli kilinmistir. Bulusun Amaci Bulus, mevcut teknikte kullanilan yapilanmalardan farkli olarak bu alanda yeni bir açilim getiren farkli teknik özelliklere sahip bir yapinin ortaya koyulmasini amaçlamaktadir. Bulusun öncelikli amaci; merkezi bir kontrol noktasi üzerinden akilli vanalar araciligiyla sulama yapabilme özelligiyle donatilan Wi-Fi HaLow tabanli akilli kuraklik önleyici sulama sistemi ve yöntemi ortaya koymaktir. Bulusa konu olan sistemde, merkezi bir yerden yönetilen akiIIi vanalar sayesinde sulama süreci daha fazla otomatize edilir. Sensörler tarafindan toplanan veriler merkezi kontrol noktasina iIetiIir ve burada analiz edilerek bitkilerin su ihtiyaçlari belirlenir. Merkezi kontrol noktasi, belirlenen su ihtiyacina göre akiIIi vanalarin açilip kapanmasini saglar. Bu sayede her bir bölge veya tarla için optimum sulama miktari ve zamani belirlenir ve uygulanir. Çiftçiler, mobil uygulamalar veya web arayüzleri üzerinden bu merkezi kontrol noktasina eriserek tarIaIarinin sulama durumunu canli olarak izleyebilir ve gerektiginde müdahale edebilirler. Sistemde Wi-Fi HaLow teknolojisi kullanilmasi, düsük güç tüketimi ve uzun menzil özellikleriyle enerji verimliligi saglar ve batarya ömrünü uzatir. AkiIIi vanalar arasinda saglanan güvenilir iletisim sayesinde genis alanlarda tutarli bir sulama agi olusturulur. Bu sayede su kaynaklari daha etkin kullanilir, kuraklik riski minimize edilir ve tarimsal üretimde sürdürülebilirlik artirilir. Bu tür merkezi yönetimIi akiIIi sulama sistemleri, modern tarimsal sulama yönetimini destekleyerek çiftçilere daha verimli ve sürdürülebilir tarim pratikleri sunma potansiyeline sahiptir. Wi-Fi HaLow tabanli akilli kuraklik önleyici sulama sistemi, merkezi sulama ve akilli vana teknolojileriyle entegre olarak tarimsal sulama süreçlerindeki teknik problemleri çözmeyi hedefler. Bu sistem, öncelikle merkezi bir kontrol noktasi üzerinden tüm sulama operasyonlarini yönetir. Merkezi kontrol sayesinde sulama miktari, sikligi ve süresi dinamik olarak optimize edilir, böylece degisken hava kosullari veya bitki ihtiyaçlarina göre uygun sulama stratejileri belirlenir. Akilli vana teknolojisi, sulama noktalarinda kullanilan vanalari otomatize eder ve bu vanalari merkezi bir sistemle senkronize ederek suyun dogru zamanda ve dogru miktarda verilmesini saglar. Sensör verileriyle beslenen akiIIi vanalar, bitkilerin anlik su ihtiyaçlarina göre sulama yapar ve böylece suyun verimli kullanimini saglar. Bu sistem ayni zamanda agaç tabanli makine ögrenmesi modeli olan XGBoost algoritmasini kullanir. XGBoost, toplanan sensör verilerini analiz ederek bitkilerin gerçek zamanli su ihtiyaçlarini dogru bir sekilde belirler. Bu sayede sulama süreci daha hassas bir sekilde yönetilir ve gereksiz su tüketimi önlenir. Ayrica, sistem su kaynaklarinin kullanimini optimize eder ve sürdürülebilir tarim uygulamalarini tesvik eder sulama yönetimini modernize eder ve su kaynaklarinin daha etkin kullanilmasini saglar. Yukarida anlatilan amaçlari yerine getirmek üzere bulus, merkezi bir kontrol noktasi üzerinden, yapilan ölçüm sonuçlarina göre, tarim arazisinde kontrollü bir sekilde sulama yapilmasini saglayan sulama sistemi olup, özelligi; o topraktaki sulama ihtiyacini ölçen, toprak nem seviyelerini hassas bir sekilde izleyerek bitkilerin gerçek zamanli su ihtiyacini belirlemeye ve sulama süreçlerini optimize etmeye yardimci olan sensör, o merkezi bir kontrol sistemine bagli olarak çalisarak sensör verilerine dayali olarak sulama miktarini ve zamanlamasini otomatik olarak ayarlayarak akilli vana, o düsük güç tüketimi ve uzun menzil özellikleri sunan, sensörlerden aldigi verileri bulut katmanina ileten, bulut katmanindan aldigi verilere göre akilli vanalarin kontrolünü saglayan Wi-Fi HaLow cihazi, 0 toplanan sensör verilerini makine ögrenimi modelleri vasitasiyla analiz eden ve toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri degerlendirerek sulama ihtiyacini belirleyen ve gerçek zamanli olarak sulama kararlarinin alinmasini saglayan ve çiftçiye uzaktan erisim imkani sunan bulut katmani içermektedir. Bulusun yapisal ve karakteristik özellikleri ve tüm avantajlari asagida verilen sekiller ve bu sekillere atiflar yapilmak suretiyle yazilan detayli açiklama sayesinde daha net olarak anlasilacaktir ve bu nedenle degerlendirmenin de bu sekiller ve detayli açiklama göz önüne alinarak yapilmasi gerekmektedir. Bulusun Anlasilmasina Yardimci Olacak Sekiller Sekil 1, bulusa konu olan sistemin genel gösterimidir. Sekil 2, bulusa konu olan yöntemin sematik gösterimidir. Çizimlerin mutlaka ölçeklendirilmesi gerekmemektedir ve mevcut bulusu anlamak için gerekli olmayan detaylar ihmal edilmis olabilmektedir. Bundan baska, en azindan büyük ölçüde özdes olan veya en azindan büyük ölçüde özdes islevleri olan elemanlar, ayni numara ile gösterilmektedir. Parça Referanslarinin Açiklamasi Tarim Arazisi Sensör AkiIIi Vana Wi-Fi HaLow Cihazi Bulut Katmani 1001. Tarim arazisinde (1) bulunan sensörlerin (2), topragin su içerigini sürekli olarak ölçmesi, 1002. Sensörlerden (2) toplanan verilerin, düsük güç tüketimi ve genis kapsama alanina sahip Wi-Fi HaLow cihazi (4) vasitasiyla bqut katmanina (5) iletilmesi, 1003. Bulut katmaninda (5) toplanan verilerin, gelismis makine ögrenimi modelleri tarafindan islenmesi ve toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri degerlendirilerek sulama ihtiyacinin belirlenmesi, 1004. Wi-Fi HaLow cihazinin (4) bqut katmaninda (5) isIenen bilgileri kullanarak sulama sistemini yönlendirmesi ve akilli vanalara (3) gerekli komutlari vermesi, 1005. Akilli vanalarin (3) bqut katmanindan (5) Wi-Fi HaLow cihazi (4) vasitasiyla aldigi verilere göre sulama miktarini ve zamanlamasini otomatik olarak ayarlamasi, 1006. Çiftçilerin (6), mobil cihazlar veya bilgisayarlar araciligiyla bqut katmanina (5) eriserek, tarla durumunu ve sulama ihtiyaçlarini anlik olarak izlemesi. Bulusun Detayli Açiklamasi Bu detayli açiklamada, bqusun tercih edilen yapilanmalari, sadece konunun daha iyi anlasilmasina yönelik olarak ve hiçbir sinirlayici etki olusturmayacak sekilde açiklanmaktadir. Bulus; merkezi bir kontrol noktasi üzerinden yapilan ölçüm sonuçlarina göre tarim arazisinde (1) kontrollü bir sekilde sulama yapilmasini saglayan sulama sistemi ve yöntemi ile ilgilidir. Bulusa konu olan sistem ve yöntemde kullanilan unsurlar ve isIevIeri sunlardir; Tarim arazisi (1), bitki yetistiriciligi veya hayvancilik gibi tarimsal faaliyetler için kullanilan ve genellikle tarim ürünleri üretmek amaciyla isIenen toprak parçasidir. Sensör (2), topraktaki sulama ihtiyacini ölçen, toprak nem seviyelerini hassas bir sekilde izleyerek bitkilerin gerçek zamanli su ihtiyacini belirlemeye ve sulama süreçlerini optimize Akilli vana (3), merkezi bir kontrol sistemine bagli olarak çalisarak sensör (2) verilerine dayali olarak sulama miktarini ve zamanlamasini otomatik olarak ayarlayarak su tasarrufu saglayan ve bitkilerin dogru sekilde sulanmasini saglayan unsurdur. Wi-Fi HaLow cihazi (4), düsük güç tüketimi ve uzun menzil özellikleri sunan, sensörlerden (2) aldigi verileri bulut katmanina (5) ileten, bulut katmanindan (5) aldigi verilere göre akilli vanalarin (3) kontrolünü saglayan bir kablosuz iletisim teknolojisidir. Genellikle IoT cihazlari gibi enerji verimli uygulamalarda kullanilir. Bulut katmani (5), toplanan sensör (2) verilerini makine ögrenimi modelleri vasitasiyla analiz eden ve toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri degerlendirerek sulama ihtiyacini belirleyen ve gerçek zamanli olarak sulama kararlarinin alinmasini saglayan ve çiftçiye (6) uzaktan erisim imkani sunan bir yazilim platformudur. Çiftçi (6), bulut katmanindan (5) aldigi verilerle tarlasinin toprak nem seviyelerini, hava kosullarini ve bitki büyümesini izleyerek, sulama stratejilerini daha etkin bir sekilde yönetebilen kisidir. Bulusa konu olan sistemde tarim arazisine konumlandirilmis sulama ihtiyacini ölçen sensörler (2), toprak nem seviyelerini hassas bir sekilde izleyerek bitkilerin gerçek zamanli su ihtiyacini belirlemeye yardimci olur. Sensörler (2), topragin su içerigini sürekli olarak ölçer ve elde edilen verileri merkezi bir sisteme yani bulut katmanina (5) iletir. Bu veriler, bitkilerin su gereksinimlerini anlik olarak degerlendirmek ve sulama süreçlerini optimize etmek için kullanilir. Özellikle kuraklik gibi su kitliginin yasandigi bölgelerde, bu teknoloji su kaynaklarinin etkin ve sürdürülebilir bir sekilde kullanilmasini saglar. Toprak nem sensörleri (2), genellikle elektriksel direnç, kapasitans veya tensiyometre prensiplerine dayanarak çalisir. Bu sensörler (2), belirli derinliklerde topraga yerlestirilir ve topragin su tutma kapasitesini ölçer. Topraktaki nem seviyeleri, bitki köklerinin suya ulasma yetenegini dogrudan etkilediginden, bu verilerin dogru bir sekilde izlenmesi bitki sagligi ve verimliligi açisindan hayati öneme sahiptir. Verilerin analiz edilmesiyle, sulama sistemleri bitkilerin ihtiyacina göre otomatik olarak ayarlanabilir, böylece gereksiz su tüketiminin önüne geçilir ve bitkiler için optimal büyüme kosullari saglanir. Bu yöntem, su tasarrufu saglarken ayni zamanda bitki stresini azaltir ve verimi artirir. Ayrica, toprak nem sensörleri (2) sayesinde asiri sulamadan kaynaklanan toprak erozyonu ve besin kaybi gibi sorunlarin önüne geçilebilir. Modern tarimda bu tür teknolojilerin kullanimi, tarimsal verimliligi ve sürdürülebilirligi önemli ölçüde artirmaktadir. Bulusa konu olan sistemde kullanilan akilli vanalar (3), bulut katmanindaki (5) merkezi bir kontrol sistemine entegre edilerek çalisir ve toprak nem sensörleri (2), hava durumu istasyonlari gibi çesitli sensörlerden elde edilen verilere dayali olarak sulama miktarini ve zamanlamasini otomatik olarak ayarlar. Akilli vanalar (3), su kaynaklarinin verimli kullanimini saglarken, bitkilerin su ihtiyacinin en dogru sekilde karsilanmasina yardimci olur. Böylece, tarim alaninda su tasarrufu saglamada ve bitki sagligini optimize etmede önemli avantajlar sunar. Akilli vanalar (3), sensörler (2) araciligiyla toplanan gerçek zamanli verilere dayanarak, sulama islemlerini sadece gerekli oldugu zamanlarda ve gerekli miktarda su saglayacak sekilde düzenler. Bu, asiri sulama veya yetersiz sulama gibi problemlerin önüne geçerek bitki stresini minimize eder ve bitki gelisimini maksimize eder. Ayrica, suyun gereksiz kullanimini engelleyerek çevresel sürdürülebilirlige de katkida bulunur. Merkezi kontrol sistemleri, akilli vanalara (3) uzaktan erisim ve yönetim imkani sunar. Çiftçiler (6), bu sistemler sayesinde sulama süreçlerini mobil cihazlar veya bilgisayarlar araciligiyla izleyebilir ve kontrol edebilir. Bu özellik, zaman ve is gücü tasarrufu saglarken, tarimsal verimliligi de artirir. Modern tarim uygulamalarinda, bu tür akilli teknolojilerin kullanimi, kaynaklarin daha etkin yönetilmesini ve sürdürülebilir tarim pratiklerinin yayginlasmasini destekler. Bulusa konu olan sistemde kullanilan Wi-Fi HaLow cihazi (4), tarimsal sulama sistemlerinde veri iletimi ve yönetiminde önemli bir rol oynayan iletisim aracidir. Bu cihaz, tarim arazisinde (1) bulunan çesitli sensörlerden (2) toplanan verileri düsük güç tüketimiyle ve genis kapsama alani saglayarak bulut katmanina (5) iletmektedir. Wi-Fi HaLow teknolojisi, düsük frekansli bantlarda çalisarak daha az enerji harcar ve bu sayede genis tarim arazilerinde uzun süreli ve kesintisiz iletisim saglar. Bu özellik, enerji tasarrufu ve cihaz ömrünün uzatilmasi açisindan önemli avantajlar sunar. Gerçek zamanli veri akisi saglanarak, sensörlerden (2) gelen bilgilerin merkezi olarak analiz edilmesi ve kararlarin hizli bir sekilde alinmasi mümkün olmaktadir. Bulut katmaninda (5) toplanan veriler, gelismis makine ögrenimi modelleri tarafindan islenir. Bu modeller, toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri degerlendirerek sulama ihtiyacini belirler. Makine ögrenimi modelinin belirledigi sulama ihtiyaçlari, Wi-Fi HaLow cihazi (4) araciligiyla akilli sulama sistemine iletilir. Wi-Fi HaLow cihazi (4), bulut katmaninda islenen bu bilgileri kullanarak sulama sistemini yönlendirir ve akilli vanalara (3) gerekli komutlari verir. Bu sayede, sulama islemleri bitkilerin gerçek zamanli su ihtiyacina göre optimize edilir, gereksiz su tüketimi önlenir ve bitki sagligi korunur. Bu entegre sistem, tarimsal verimliligi artirmak ve su kaynaklarinin etkin kullanimini saglamak için son derece önemlidir. Wi-Fi HaLow cihazlarinin (4) kullanimi, tarimsal faaliyetlerin daha genis bir ölçekte izlenmesine ve yönetilmesine olanak tanir. Ayrica, çiftçiler (6) ve tarim uzmanlari, bu sistem sayesinde sulama süreçlerine uzaktan erisim ve kontrol saglayabilir, is gücü ve zaman tasarrufu elde eder. Sonuç olarak, Wi-Fi HaLow cihazlarinin (4) ve makine ögrenimi modellerinin kullanimi, tarimsal sulama sistemlerinde verimliligi ve sürdürülebilirligi artirarak, modern tarim uygulamalarina önemli katkilar sunmaktadir. Wi-Fi HaLow cihazi (4), tarimsal sulama yönetiminde kritik bir veri iletim araci olarak görev yapar. Bu cihaz, tarladaki çesitli sensörlerden (2) topladigi verileri düsük güç tüketimiyle ve genis kapsama alani saglayarak bulut katmanina (5) iletir. Bu veriler, bulut katmaninda (5) Cassandra veritabanina kaydedilir ve burada depolanir. Ardindan, XGBoost makine ögrenim modeli bu veriler üzerinde egitim yaparak, bitkilerin su ihtiyaçlarini belirlemek ve sulama stratejilerini optimize etmek için kullanilir. XGBoost, toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri analiz ederek, bitkilerin su ihtiyacini dogru bir sekilde tahmin eder ve sulama islemlerinin zamanlamasini ve miktarini optimize eder. Egitim sonuçlarina göre belirlenen sulama programi, Wi-Fi HaLow cihazina (4) iletilir ve bu cihaz, akilli vanalari (3) kontrol ederek sulama islemlerini yönetir. Bu entegre sistem, çiftçilerin tarlalarini uzaktan yönetmelerine ve sulama kararlarini verimli bir sekilde almalarina olanak tanir. XGBoost modelinin sundugu veriye dayali öneriler, çiftçilere (6) daha bilinçli ve verimli sulama kararlari almalarini saglar. Gerçek zamanli veri analizi ve makine ögrenimi modellerinin kullanimi, tarimsal verimliligi artirir ve su kaynaklarinin sürdürülebilir kullanimini destekler. Çiftçiler (6), mobil cihazlar veya bilgisayarlar araciligiyla bulut tabanli sisteme eriserek, tarla durumunu ve sulama ihtiyaçlarini anlik olarak izleyebilirler. Sonuç olarak, XGBoost makine ögrenim modeli, tarimsal sulama yönetiminde yenilikçi ve etkili bir çözüm sunarak, tarim sektöründe verimliligi ve sürdürülebilirligi önemli ölçüde artirmaktadir. Bu sistem, modern tarim uygulamalarinda su tasarrufunu en üst düzeye çikarmak ve bitki sagligini optimize etmek için önemli bir araçtir. Bulut katmaninda (5) yapilan analizler, toprak nemi, bitki sagligi, hava durumu ve sulama ihtiyaçlari gibi çesitli parametreler degerlendirilerek, bitkilerin su ihtiyaçlari ve genel saglik durumlari belirlenir. Bu analizler sonucunda elde edilen veriler, çiftçilere (6) gerçek zamanli olarak sunulur, böylece tarla sagligi ve sulama durumu hakkinda anlik bilgilendirme saglanir. Bulut tabanli sistemler, çiftçilerin mobil cihazlar veya bilgisayarlar araciligiyla tarlalarinin durumunu uzaktan izlemelerine olanak tanir. Anlik bilgilendirme sistemi sayesinde, çiftçiler mahsullerinin saglik durumu, sulama gereksinimleri ve diger önemli parametreler hakkinda sürekli güncellemeler alabilirler. Bu, çiftçilerin bilinçli ve zamaninda kararlar almasini kolaylastirir ve tarimsal verimliligi artirir. Örnegin, sulama ihtiyaçlarina göre optimize edilen sulama stratejileri, suyun verimli kullanimi ve bitki sagliginin korunmasi açisindan büyük avantajlar saglar. Bu sistem ayrica, potansiyel problemleri erken tespit ederek, müdahale gerektiren durumlarda çiftçilere hizli ve etkili çözümler sunar. Böylece, mahsul kayiplarinin önüne geçilir ve tarimsal üretimde sürdürülebilirlik saglanir. Bulut katmaninda yapilan analizler, tarimsal operasyonlarin verimliligini artirmakla kalmaz, ayni zamanda çiftçilerin is yükünü de azaltir. Sonuç olarak, bulut tabanli analiz ve bilgilendirme sistemleri, modern tarim uygulamalarinda inovasyonu temsil eder ve çiftçilere daha iyi yönetim stratejileri sunarak tarimsal üretimi optimize eder. Bulusa konu olan sistem ile gerçeklestirilen islem adimlari sunlardir; 0 Tarim arazisinde (1) bulunan sensörlerin (2), topragin su içerigini sürekli olarak ölçmesi (1001), o Sensörlerden (2) toplanan verilerin, düsük güç tüketimi ve genis kapsama alanina sahip Wi-Fi HaLow cihazi (4) vasitasiyla bulut katmanina (5) iletilmesi (1002), o Bulut katmaninda (5) toplanan verilerin, makine ögrenimi modelleri tarafindan islenmesi ve toprak nemi, hava durumu ve bitki sagligi gibi çesitli parametreleri degerlendirilerek sulama ihtiyacinin belirlenmesi (1003), o Wi-Fi HaLow cihazinin (4) bulut katmaninda (5) islenen bilgileri kullanarak sulama sistemini yönlendirmesi ve akilli vanalara (3) gerekli komutlari vermesi (1004), 0 Akilli vanalarin (3) bulut katmanindan (5) Wi-Fi HaLow cihazi (4) vasitasiyla aldigi verilere göre sulama miktarini ve zamanlamasini otomatik olarak ayarlamasi (1005), o Çiftçilerin (6), mobil cihazlar veya bilgisayarlar araciligiyla bulut katmanina (5) eriserek, tarla durumunu ve sulama ihtiyaçlarini anlik olarak izlemesi (1006). TR TR TR TR TR TR DESCRIPTION: Wi-Fi HaLow-based drought prevention smart irrigation system and method. Technical Field: The invention provides an irrigation system and method that provides controlled irrigation in agricultural land based on measurement results from a central control point. State of the Art: Agricultural land is a piece of land used for agricultural activities such as plant cultivation or animal husbandry, and is generally cultivated to produce agricultural products. These areas are critical resources that form the basis of agriculture and play a vital role in meeting humanity's nutritional needs. Agricultural land can have soil properties optimized for the planting, harvesting, and cultivation of various agricultural products. In plant cultivation, agricultural land productivity depends on factors such as soil quality, water access, and climatic conditions. A well-planned agricultural land can produce high yields through sustainable agricultural practices and efficient water management. Drought is a serious threat to the productivity of agricultural lands. To prevent and manage drought, it is necessary to develop irrigation strategies tailored to the unique irrigation needs of each region and soil type. Each region may vary in irrigation frequency and methods depending on climate and soil type. Therefore, identifying the specific irrigation needs of different soil types within the same region and implementing appropriate irrigation systems plays a critical role in drought prevention. Factors such as soil pH, nutrient content, and water drainage determine which crops will grow best in that soil. Effective use of agricultural land and drought mitigation are possible through the adoption of sustainable agricultural practices. This includes strategies such as preventing soil erosion, efficient use of water resources, recycling of organic matter, and protecting natural habitats. Furthermore, the use of modern agricultural technologies and innovative irrigation systems is crucial to increasing the productivity of agricultural lands and mitigating the risk of drought. For example, smart irrigation systems and precision farming practices contribute to the optimal management of agricultural lands and the sustainable use of resources. Among the irrigation practices currently in use, there are several widely used methods. These include irrigation by farmers, which involves pumping water from a canal onto the field, as well as irrigation by drip or sprinkler systems at specific times or times of day. These systems are generally based on fixed schedules and do not consider general weather conditions or the plants' current water needs. Consequently, especially in variable climates or varying soil types, time-based irrigation methods can provide either too much or too little water for plants, potentially reducing productivity. Another common irrigation approach is the use of soil moisture sensors. These sensors help determine irrigation timing and amount by directly measuring soil moisture levels. However, it is crucial that soil moisture sensors are correctly positioned, regularly calibrated, and properly maintained. Otherwise, if the sensors do not provide accurate data, irrigation rates may be incorrectly determined, potentially exposing plants to water stress. These technical deficiencies can reduce irrigation efficiency and lead to unnecessary water consumption. Furthermore, the lack of centralized management in existing irrigation systems can lead to problems such as inadvertent water use and a lack of resource tracking. The summary of the application number 2014/14445, which emerged as a result of technical research, is as follows: "The subject of the invention is related to a smart agricultural irrigation system that ensures that the plant is given as much water as it needs, facilitates the prediction of diseases such as downy mildew that occur with sudden changes in humidity, eliminates water waste, prevents disease formation in the plant due to frequent irrigation, prevents product loss, increases yield and quality, reduces costs, reduces salinization in the soil caused by excessive irrigation, enables easier irrigation of large and difficult to irrigate areas and enables unmanned irrigation and consists of a display screen, ZigBee coordinator, motor drive circuit, water installation, land to be irrigated, water tank, pump, ZigBee end device and sensor." As it is seen, the system is related to the smart irrigation system and does not mention a structure that can provide a solution to the disadvantages mentioned above. Consequently, due to the drawbacks described above and the inadequacy of existing solutions, a development in the relevant technical field has become necessary. Purpose of the Invention: The invention aims to create a structure with distinct technical features that, unlike existing structures, offers a new breakthrough in this field. The primary purpose of the invention is to develop a Wi-Fi HaLow-based smart drought prevention irrigation system and method equipped with the ability to irrigate via smart valves from a central control point. In the system in question, the irrigation process is further automated thanks to smart valves managed from a central location. Data collected by sensors is transmitted to a central control point, where it is analyzed to determine the water needs of the plants. The central control point enables the opening and closing of smart valves according to the determined water needs. This allows the optimal irrigation amount and time for each region or field to be determined and implemented. Farmers can access this central control point via mobile apps or web interfaces to monitor their fields' irrigation status live and intervene when necessary. The system's use of Wi-Fi HaLow technology provides energy efficiency with low power consumption and long-range features, extending battery life. Reliable communication between smart valves creates a consistent irrigation network across large areas. This allows for more efficient use of water resources, minimizes drought risk, and increases the sustainability of agricultural production. Such centrally managed smart irrigation systems have the potential to support modern agricultural irrigation management, providing farmers with more efficient and sustainable agricultural practices. The Wi-Fi HaLow-based smart drought mitigation irrigation system aims to solve technical problems in agricultural irrigation processes by integrating with centralized irrigation and smart valve technologies. This system primarily manages all irrigation operations through a central control point. Centralized control dynamically optimizes irrigation volume, frequency, and duration, enabling appropriate irrigation strategies to be determined based on changing weather conditions or plant needs. Smart valve technology automates valves used at irrigation points and synchronizes these valves with a central system, ensuring the right amount of water is delivered at the right time. Smart valves, powered by sensor data, irrigate plants based on their current water needs, ensuring efficient water use. This system also utilizes the XGBoost algorithm, a tree-based machine learning model. XGBoost analyzes collected sensor data to accurately determine plants' real-time water needs. This allows for more precise irrigation management and prevents unnecessary water consumption. Furthermore, the system optimizes water resource usage, promotes sustainable agricultural practices, streamlines irrigation management, and ensures more efficient use of water resources. In order to fulfil the purposes described above, the invention is an irrigation system that provides controlled irrigation on agricultural land based on the measurement results from a central control point, and its feature is; o sensor that measures the irrigation need in the soil, helps determine the real-time water needs of plants and optimize irrigation processes by precisely monitoring soil moisture levels, o smart valve that automatically adjusts the irrigation amount and timing based on sensor data by working in connection with a central control system, o Wi-Fi HaLow device that offers low power consumption and long range features, transmits the data it receives from the sensors to the cloud layer, and controls smart valves based on the data it receives from the cloud layer, 0 includes a cloud layer that analyzes the collected sensor data through machine learning models and determines the need for irrigation by evaluating various parameters such as soil moisture, weather and plant health, enables irrigation decisions to be made in real time and provides remote access to the farmer. The structural and characteristic features of the invention, along with all its advantages, will be more clearly understood through the figures provided below and the detailed explanation provided by referencing these figures. Therefore, the evaluation should be made taking these figures and the detailed explanation into account. Figures to Aid Understanding the Invention Figure 1 is a general representation of the system subject to the invention. Figure 2 is a schematic representation of the method subject to the invention. The drawings are not necessarily to scale, and details not essential to understanding the present invention may have been omitted. Furthermore, elements that are at least substantially identical or have at least substantially identical functions are designated with the same number. Part References Description Agricultural Land Sensor Smart Valve Wi-Fi HaLow Device Cloud Layer 1001. The sensors (2) located in the agricultural field (1) continuously measure the water content of the soil, 1002. The data collected from the sensors (2) are transmitted to the bqut layer (5) via the Wi-Fi HaLow device (4) which has low power consumption and wide coverage, 1003. The data collected in the cloud layer (5) is processed by advanced machine learning models and the irrigation need is determined by evaluating various parameters such as soil moisture, weather and plant health, 1004. The Wi-Fi HaLow device (4) directs the irrigation system using the information processed in the bqut layer (5) and gives the necessary commands to the smart valves (3), 1005. The smart valves (3) Automatically adjusting the irrigation amount and timing according to the data received from the bqut layer (5) via the Wi-Fi HaLow device (4), 1006. Farmers (6) can instantly monitor the field status and irrigation needs by accessing the bqut layer (5) via mobile devices or computers. Detailed Description of the Invention In this detailed description, the preferred configurations of the bqut are explained only for a better understanding of the subject and in a way that will not create any limiting effects. The invention relates to the irrigation system and method that provides controlled irrigation in the agricultural land (1) according to the measurement results made via a central control point. The elements and functions used in the system and method that are the subject of the invention are as follows; Agricultural land (1) is a piece of land used for agricultural activities such as plant cultivation or animal husbandry, and is generally cultivated to produce agricultural products. Sensor (2) measures soil irrigation needs, precisely monitors soil moisture levels, determines plants' real-time water needs, and optimizes irrigation processes. Smart valve (3) operates in conjunction with a central control system, automatically adjusting irrigation amount and timing based on sensor (2) data, saving water and ensuring plants are watered correctly. The Wi-Fi HaLow device (4) is a wireless communication technology that offers low power consumption and long range, transmits data from sensors (2) to the cloud layer (5), and controls smart valves (3) based on data from the cloud layer (5). It is often used in energy-efficient applications such as IoT devices. The cloud layer (5) is a software platform that analyzes collected sensor (2) data using machine learning models and determines irrigation needs by evaluating various parameters such as soil moisture, weather, and plant health. This allows for real-time irrigation decisions and provides remote access to the farmer (6). The farmer (6) can manage irrigation strategies more effectively by monitoring the soil moisture levels, weather conditions, and plant growth of his field using data from the cloud layer (5). In the system of the invention, sensors (2) positioned on the agricultural field that measure irrigation needs help determine the plants' real-time water needs by precisely monitoring soil moisture levels. The sensors (2) continuously measure the soil's water content and transmit the resulting data to a central system, the cloud layer (5). This data is used to instantly assess plant water requirements and optimize irrigation processes. Especially in regions experiencing water scarcity, such as droughts, this technology ensures efficient and sustainable use of water resources. Soil moisture sensors (2) typically operate based on the principles of electrical resistance, capacitance, or tensiometry. These sensors (2) are inserted into the soil at specific depths and measure the soil's water-holding capacity. Because soil moisture levels directly affect plant roots' ability to access water, accurately monitoring this data is vital for plant health and productivity. By analyzing the data, irrigation systems can be automatically adjusted according to plant needs, thus avoiding unnecessary water consumption and providing optimal growing conditions. This method conserves water while simultaneously reducing plant stress and increasing yields. Additionally, soil moisture sensors (2) can help prevent problems such as soil erosion and nutrient loss caused by over-irrigation. The use of such technologies in modern agriculture significantly increases agricultural productivity and sustainability. The smart valves (3) used in the inventive system are integrated into a central control system in the cloud layer (5) and automatically adjust irrigation amount and timing based on data obtained from various sensors, such as soil moisture sensors (2) and weather stations. Smart valves (3) ensure efficient use of water resources and help meet plants' water needs in the most accurate way. Thus, they offer significant advantages in saving water in agriculture and optimizing plant health. Based on real-time data collected through sensors (2), smart valves (3) regulate irrigation processes to provide the necessary amount of water only when necessary. This minimizes plant stress and maximizes plant growth by preventing problems such as over- or under-watering. It also contributes to environmental sustainability by preventing unnecessary water use. Central control systems offer remote access and management of smart valves (3). With these systems, farmers (6) can monitor and control irrigation processes via mobile devices or computers. This feature saves time and labor while also increasing agricultural productivity. The use of such smart technologies in modern agricultural practices supports more effective resource management and the expansion of sustainable agricultural practices. The Wi-Fi HaLow device (4) used in the system in question is a communication tool that plays a key role in data transmission and management in agricultural irrigation systems. This device transmits data collected from various sensors (2) located on the agricultural field (1) to the cloud layer (5) with low power consumption and wide coverage. Wi-Fi HaLow technology consumes less energy by operating in low-frequency bands, enabling long-term, uninterrupted communication across large agricultural fields. This feature offers significant advantages in terms of energy savings and extending the device's lifespan. By providing real-time data flow, it is possible to centrally analyze information from the sensors (2) and make rapid decisions. Data collected on the cloud layer (5) is processed by advanced machine learning models. These models determine irrigation needs by evaluating various parameters such as soil moisture, weather conditions, and plant health. The irrigation needs determined by the machine learning model are transmitted to the smart irrigation system via the Wi-Fi HaLow device (4). Using this information processed in the cloud layer, the Wi-Fi HaLow device (4) directs the irrigation system and issues the necessary commands to the smart valves (3). This optimizes irrigation processes based on the plants' real-time water needs, preventing unnecessary water consumption and protecting plant health. This integrated system is crucial for increasing agricultural productivity and ensuring the efficient use of water resources. The use of Wi-Fi HaLow devices (4) allows for the monitoring and management of agricultural activities on a larger scale. Furthermore, farmers (6) and agricultural professionals can remotely access and control irrigation processes through this system, saving labor and time. In conclusion, the use of Wi-Fi HaLow devices (4) and machine learning models significantly contributes to modern agricultural practices by increasing the efficiency and sustainability of agricultural irrigation systems. The Wi-Fi HaLow device (4) serves as a critical data transmission tool in agricultural irrigation management. This device transmits data collected from various sensors (2) in the field to the cloud layer (5) with low power consumption and wide coverage. This data is recorded and stored in the Cassandra database in the cloud layer (5). The XGBoost machine learning model is then used to train on this data to determine plant water needs and optimize irrigation strategies. By analyzing various parameters such as soil moisture, weather conditions, and plant health, XGBoost accurately predicts plant water needs and optimizes the timing and amount of irrigation. The irrigation program determined based on the training results is transmitted to the Wi-Fi HaLow device (4), which controls smart valves (3) and manages irrigation operations. This integrated system allows farmers to manage their fields remotely and make efficient irrigation decisions. The data-based recommendations provided by the XGBoost model enable farmers (6) to make more informed and efficient irrigation decisions. Real-time data analysis and the use of machine learning models increase agricultural productivity and support the sustainable use of water resources. Farmers (6) can access the cloud-based system via mobile devices or computers to monitor field conditions and irrigation needs in real time. Consequently, the XGBoost machine learning model offers an innovative and effective solution for agricultural irrigation management, significantly increasing productivity and sustainability in the agricultural sector. This system is an important tool for maximizing water savings and optimizing plant health in modern agricultural practices. Analyses performed in the cloud layer (5) evaluate various parameters, such as soil moisture, plant health, weather conditions, and irrigation needs, to determine plant water needs and overall health. The data obtained from these analyses is presented to farmers (6) in real time, providing instant information on field health and irrigation status. Cloud-based systems allow farmers to monitor the condition of their fields remotely via mobile devices or computers. This instant information system allows farmers to receive continuous updates on the health of their crops, irrigation requirements, and other important parameters. This facilitates informed and timely decisions for farmers and increases agricultural productivity. For example, irrigation strategies optimized for irrigation needs provide significant advantages in terms of efficient water use and preserving plant health. This system also identifies potential problems early, providing farmers with fast and effective solutions in situations requiring intervention. This prevents crop losses and ensures sustainability in agricultural production. Analyses performed at the cloud layer not only increase the efficiency of agricultural operations but also reduce farmers' workload. Consequently, cloud-based analysis and information systems represent innovation in modern agricultural practices, optimizing agricultural production by providing farmers with better management strategies. The process steps performed with the inventive system are as follows: 0 The sensors (2) located in the agricultural field (1) continuously measure the water content of the soil (1001), o The data collected from the sensors (2) are transmitted to the cloud layer (5) via the Wi-Fi HaLow device (4), which has low power consumption and wide coverage (1002), o The data collected in the cloud layer (5) is processed by machine learning models and the irrigation requirement is determined by evaluating various parameters such as soil moisture, weather conditions and plant health (1003), o The Wi-Fi HaLow device (4) directs the irrigation system using the information processed in the cloud layer (5) and gives the necessary commands to the smart valves (3) (1004), 0 The smart valves (3) automatically adjust the irrigation amount and timing according to the data they receive from the cloud layer (5) via the Wi-Fi HaLow device (4), (1005), Farmers (6) can access the cloud layer (5) via mobile devices or computers to monitor field conditions and irrigation needs in real time (1006).TR TR TR TR TR TR

Claims

1.