Vaka Çalışması: Zeytin Yetiştiricilerine Destek Olan Haritalar ve Modeller

Giriş

Zeytincilik, sofralık zeytin ve özellikle zeytinyağı üretimi amacıyla zeytin ağacının (Olea europaea) yetiştirilmesiyle ilgilenen binlerce yıllık bir uygulamadır. Bu tarım sektörü, dünyanın birçok bölgesinde, özellikle Akdeniz havzası ülkelerinde büyük bir ekonomik ve kültürel öneme sahiptir ve birçok topluluğun kültürünün ve ekonomisinin vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Son yıllarda zeytin tedarik zinciri, uluslararası düzeyde yeni üretici ülkelerle rekabet, bitki sağlığıyla ilgili acil durumların ortaya çıkması ve iklim koşullarındaki değişiklikler gibi önemli dönüşümlerden geçmektedir. Bu zorlukların üstesinden etkin bir şekilde gelmek için Agrobit, işletmelere zeytinlik yönetiminde ve nihai ürün kalitesinin optimizasyonunda destek olan bir dizi yenilikçi hizmet ve araç sunmaktadır.

Şek.1: Zeytinlik

iDrone: dron ile oluşturulan değişkenlik haritaları

Dron ile çekilen görünür (RGB), çok bantlı ve/veya termal görüntülerin analizi sayesinde, zeytinliğin tematik haritaları oluşturulabilir; örneğin zeytinliğin canlılığını izlemek ve değerlendirmek için kullanılan önemli bir araç olan (Şek. 2) NDVI haritaları (Normalized Difference Vegetation Index) gibi.

Şek.2: Bir zeytinliğin üç sınıfta vigor haritası: düşük, orta, yüksek

Haritalar farklı amaçlar için kullanılabilir:

1. Rasyonelleştirilmiş bitki koruma uygulamaları

Vigor haritaları, tarladaki değişkenliğin belirlenmesini ve karakterize edilmesini sağlar; bu sayede, değişken oranlı (VRT) makinelere yüklendiğinde uygulamaların daha canlı alanlarda yoğunlaştırılmasına ve daha az canlı alanlarda daha az ürün uygulanmasına olanak tanıyan, böylece su ve bitki koruma ürünü kullanımını optimize eden bölgelendirme haritaları oluşturulabilir.

2. Farklılaştırılmış gübreleme

Tarladaki değişkenliğin belirlenmesini sağlayan vigor haritaları sayesinde, gübrelemeyi kendi zeytinliğinizin özel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirmek mümkündür. Bu, besin maddelerinin daha hassas yönetilmesini ve israfın azaltılmasını sağlar ve dağıtımı, ihtiyacın en fazla olduğu alanlarla orantılı hale getirerek iyileştirir. Doğru şekilde uygulandığında, vigor haritalarına dayalı farklılaştırılmış gübreleme, gübre kullanımının optimize edilmesine katkıda bulunur. Nitekim, zaten canlı olan alanlara daha az miktarda gübre, daha az canlı alanlara ise daha fazla miktarda gübre dağıtılarak tarladaki besin maddesi dağılımı iyileştirilir ve değişkenlik azaltılır.

3. Sulamanın optimize edilmesi ve su stresi yönetimi

Dronlara monte edilen termal kameralar sayesinde, su stresini bilinçli bir şekilde yönetmek için sıcaklık haritaları oluşturulabilir. Bu haritalar, zeytin ağaçlarının ve toprağın sıcaklığı hakkında bilgi sağlayarak su stresine maruz kalan alanların belirlenmesine yardımcı olur. Bu kritik bölgeler, önleyici tedbirler alabilmek amacıyla zamanında tespit edilerek hedeflenmiş bir sulama programlaması tanımlanabilir; bu da zeytin yetiştiricisinin sulama konusunda daha bilinçli kararlar almasına ve su kaynağının daha bilinçli kullanılmasına olanak tanır. CWSI (Crop Water Stress Index) su stresi indeksi, tarımda ürünlerin su stresi düzeyini değerlendirmek için kullanılan bir göstergedir (Şek. 3). Haritalar, sulamaya ihtiyaç duyan veya drenaj sorunları ya da su birikintisi olan zeytinlik alanlarını gösterebilir ve bu da su kaynağının hedeflenmiş şekilde yönetilerek bitki sağlığının iyileştirilmesine ve yanlış sulama yönetimi riskinin azaltılmasına olanak tanır.

Şek.3: Bir zeytinliğin su stresi haritası (CWSI). Solda, taç kısımlarının su stresi (kırmızı: daha yüksek su stresi; mavi: iyi su durumu). Sağda, CWSI değerlerinin yeniden sınıflandırılması ve mekânsal hale getirilmesiyle elde edilen su stresi bölgelendirmesi. Değerler 1’den 5’e kadar değişmektedir, yani daha düşük stres seviyelerinden daha yüksek seviyelere kadar.

iAgro: akıllı telefondan hassas zeytincilik

Agrobit’in çözümleri arasında, sadece akıllı telefonunuzu kullanarak bitki koruma uygulamalarını optimize edebilen ve zeytinliğin vigor haritalarını oluşturabilen, site-spesifik ilk mobil DSS uygulaması olan iAgro da yer almaktadır.

iAgro ile, bir zeytin ağacının kılavuzlu fotoğrafik taraması (Şek. 4) sayesinde, çeşitli parametreler hızlı ve nesnel bir şekilde ölçülebilir; özellikle:

• taranan bitkinin yüksekliği, taç kalınlığı ve taç hacmi;
• Yaprak Alan İndeksi (LAI);
• Yaprak Duvar Alanı (LWA);
• Ağaç Sıra Hacmi (TRV);
• her fenolojik aşamada bitki koruma uygulamaları için optimum su dozu.

Şek.4: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan bir zeytin ağacının 3D nokta bulutu

Tarlaya iyi dağılmış yeterli sayıda bitkinin örneklenmesiyle (her tarla için en az 5 nokta), uygulama otomatik olarak, zeytinliğin gerçek ihtiyaçlarına ve her tespit edilen fenolojik aşamaya göre gübrelemeyi optimize etmek için kullanılabilecek vejetatif vigor haritalarını (LAI indeksi) ve değişken, optimize edilmiş bitki koruma uygulamaları için reçete haritalarını otomatik olarak oluşturur (Şek. 5).

Şek.5: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan, 3 sınıflı vigor haritası (LAI indeksi) (sarı: uygulama ile taranan noktalar), gübrelemeyi optimize etmek için kullanılabilir. Daha beyaz alanlar, daha yeşil alanlara kıyasla daha düşük vigora karşılık gelirken, daha yeşil alanlar daha yüksek vejetatif vigora sahiptir.

Uygulama türüne ve işletmenin atomizörüne bağlı olarak, uygulama, her zaman üreticinin etiketine uyarak, dağıtılacak doğru su ve tarım ilacı dozu için bir reçete haritası oluşturabilecektir (Şek. 6). iAgro sayesinde, uygulama başına suyun %60’a kadar tasarruf edilmesi ve tarım ilaçlarının daha iyi dağıtılması mümkündür; bu da olumlu ekonomik, çevresel ve sosyal etkiler sağlar.

Şek.6: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan, 3 sınıflı su dozu (l/ha) reçete haritası (sarı: uygulama ile taranan noktalar), bitki koruma uygulamalarının optimizasyonu için kullanılabilir; ayrıca değişken oranlı (VRT) makinelere doğrudan yüklenerek de kullanılabilir.

Meteoroloji istasyonları, DSS ve tahmin modelleri

Kaliteli zeytincilik bağlamında, meteoroloji istasyonları ve tahmin modelleri, gerçek agronomik karar destek sistemleri (DSS, Decision Support System) oluşturan, vazgeçilmez araçlardır. Önemleri büyüktür; çünkü zeytinliğin optimum yönetimi ve tarladan (toprak ve mikroiklim) gelen bilgilere dayalı bilinçli kararlar alınması için gerekli verileri sağlarlar.

Meteoroloji istasyonları; sıcaklık, nem, yağış, yaprak ıslaklığı, rüzgar hızı ve yönü vb. gibi gerçek zamanlı meteorolojik veriler toplar; tahmin modelleri ise bu verileri, doğru hava tahminleri ve zeytin ağacının biyolojisine dayanan mekanistik modellerle birlikte kullanarak aşağıdakiler gibi karar desteği için faydalı bilgiler sunar:

• ürünün fenolojisi (gelişim aşaması veya olgunlaşma aşaması);
• yetiştirme döngüsünün her anında patojen istilası riski;
• beslenme ve su ihtiyacı.

Zeytincilik için bir DSS örneği, Agricolus’un bir çözümü olan ve çiftçiye çok faydalı bir dizi bilgi sunan Oliwes’tir; bunlar arasında şunlar bulunur:

• Fenolojik model: zeytinliğin her gelişim aşamasındaki ihtiyaçlarını değerlendirmek için fenoloji tahmini;
• Sulama ihtiyacı tahmini: gerektiğinde optimum su desteğiyle müdahale etmek için;
• Gübreleme modeli: uygulanacak gübre dozlarına ilişkin öneriler elde etmek amacıyla toplam azot, fosfor ve potasyum ihtiyacının hesaplanması;
• Hastalık ve zararlı böcek tahmin modelleri (zeytin sineği): zeytincilikte karşılaşılan zorluklar arasında zeytin sineğinin, zeytin verimi ve kalitesi için önemli bir tehdit oluşturduğu artık iyi bilinmektedir. Bu sineğin dişileri, yumurtalarını meyvelerin içine bırakarak, larvaların beslenmesi nedeniyle meyve etinde hasara yol açar ve etkilenen meyvelerin erken dökülmesine neden olur. Oliwes’te, meteoroloji istasyonu tarafından kaydedilen minimum ve maksimum sıcaklıklara dayanarak sineğin genç formlarının günlük ve haftalık ölüm oranını tanımlayan sinek ölüm modeli ve saatlik sıcaklık verilerini kullanarak sinek popülasyonunun çeşitli fenolojik aşamalardaki dağılımını, yani her aşamanın zaman içindeki seyrini ve böceğin yıllık nesil sayısını tahmin eden sinek gelişim modeli sayesinde, bu istilaları zamanında müdahale etmek amacıyla önceden tahmin etmek mümkündür (Şek. 7). Bu tahminler, zeytin yetiştiricisinin önleyici tedbirler almasına ve daha verimli ve etkili bir şekilde mücadele etmesine olanak tanır.

Şek.7: Zeytin sineğinin gelişim (üstte) ve ölüm oranı (altta) tahmin modeli

Sonuçlar

Zeytinliğin tarım ilaçları ve gübrelerle yönetimi, bir işletmenin ekonomik ve çevresel dengesi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Zeytinlik yönetimini karakterize eden tarımsal uygulamaların rasyonelleştirilmesini, çevresel etkiyi azaltmaya olanak tanıyan araçlar aracılığıyla uygulamak önemlidir; bu da işletmeyi pazarda daha sürdürülebilir ve rekabetçi hale getirir ve yeni düzenlemelerle (Avrupa Yeşil Mutabakatı ve Çiftlikten Sofraya Stratejisi) uyumlu kılar.

iDrone hizmetiyle veya iAgro uygulamasıyla bağımsız olarak oluşturulan zeytinlik vigor haritalarının kullanımı, çiftçilerin zeytin ağaçlarının yönetimine daha hedefli ve sürdürülebilir bir yaklaşım benimsemesine, nihai ürünün kalitesini artırmasına ve kaynak israfını azaltmasına olanak tanır. Bu operasyonel strateji, zeytinliğin özel özelliklerini ortaya koymadaki dikkat çekici sağlamlığıyla öne çıkar ve özellikle tarlada doğal olarak mevcut olan değişkenliğin tanımlanmasına odaklanarak, işletmenin giderek daha kesin bir kimlik oluşturmasına ve pazarda fark yaratmasına olanak tanır.

Meteoroloji istasyonları ve tahmin modellerinin kullanımı, zeytin yetiştiricilerinin bilimsel verilere dayalı kararlar almasına ve riskleri azaltmasına, zeytin kalitesini ve verimini ve dolayısıyla yağ üretimini iyileştirmesine olanak tanır. Sıcaklık değişimlerinin fenolojik ve fizyolojik gelişimi yöneten tüm fizyolojik süreçleri etkilediği zeytincilik sektöründe, bu tür bilgileri sürekli olarak tahmin etme ve izleme becerisi, zeytin kalitesi üzerinde yüksek bir kontrol ve yeterli bir verimlilik sağlamak açısından temel önem taşır. Meteoroloji istasyonlarını ve tahmin modellerini kullanarak, zeytin yetiştiricileri en uygun zamanlarda hareket edebilir; koruma işlemlerini ve kaynak kullanımını optimize ederek israfı azaltabilir ve üretim verimliliğini artırabilir.