Tarımda IoT Konusunda Gerçekleştirilmiş Çalışmalar

Kim ve ark. (2008), tarafından yürütülen çalışmada su kullanım etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için kısıntılı sulama; toprak nem içeriği takibi ve hassas bir sulama sistemini kontrolü ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada gerçekleştirilen uygulamalarda dağıtılmış kablosuz sensör ağı kullanan bir uzaktan algılama sistemi ve selenoid vanalı sulama sistemi kullanılmıştır. Sistem kısıntılı sulamanın, kablosuz sensör ağları ve uygun yazılım kullanılarak uzaktan algılama ve kontrolde gerçek zamanlı olarak ayrıntılarını açıklamıştır. Sistemin tamamı, bulunan veri tabanına göre sulamayı

kontrol etmek için gerekli aksiyonun alındığı global konumlandırma sistemi (GPS) kullanılarak verileri toplayan ve baz istasyonuna gönderen beş saha sensörü kullanılarak geliştirilmiştir. Sistem, gelecek vaat eden düşük maliyetli bir kablosuz çözümün yanı sıra hassas sulama için uzaktan kontrol sağlamaktadır.

Sarma ve ark. (2010), Hindistan'daki pirinç bitkisinde hastalık teşhisi için uzman bir sistem önermiştir. Sistemin amacı, çiftçilere sorunların çözümünde yardımcı olmaktır. İlk adım, bilgi tabanının koşul kuralları şeklinde geliştirilmesidir. Önerilen sistemin kullanımı kolaydır ve bazı tarım uzmanlarından yardım alamayan kişiler için yararlı olacaktır. Zhao ve ark. (2010), bir sera teknolojisi içinde tarımsal faaliyetler gerçekleştirmenin faydalarını öngörmüştür. Ayrıca, IoT teknolojisi kavramlarını birleştirerek bölgeyi otomatikleştirme sürecine girmiştir. Yazarlar, kontrolün test yatağı içindeki bilgi ağları aracılığıyla birleştirildiğini vurgulamışlardır. Bu nedenle, Uzaktan İzleme Sistemini (RMS) hem İnternet hem de Kablosuz İletişim ile birleştiren bir çerçeve önerilmiştir. Çerçeve, serada yetiştirilen bitkilerin iyi büyümesi ve sağlıklı olmasıyla sonuçlanmış ve açık tarlalara kıyasla işletmesi kolay olduğu görülmüştür.

Bandyopadhyay ve Sen (2011), IoT'nin temel teknolojik faktörlerini vurgulayan son teknoloji ürünü bir çerçeve önermiştir. Çalışma aynı zamanda çiftçilerin, mahsullerin doğrudan küçük bölgedeki müşterilere teslim edilmesi için bilgi edinme konusunda IoT uygulamalarından elde edebilecekleri yardımı görselleştirmişlerdir.

Chen ve Jin (2011), IoT'ye dayalı dijital tarımı önermişlerdir. Dijital tarımın işleyişi iki aşamaya ayrılmış; ilk aşamada sıcaklık, rüzgâr, toprak içeriği vb. İle ilgili bilgiler farklı sensörler tarafından toplanmış, ikinci aşamada, ZigBee bilgileri aktarılmıştır. Tarımsal ürünler EPC kodu ile etiketlenmiştir. EPC kod okuyucu, ürünlerin kodunu okumaktadır.

TongKe (2013), tarımsal modernizasyon için karşılaşılan sorunlara bir çözüm göstermiştir. Araştırmacı, tarımsal faaliyetleri gerçekleştirmek için IoT kavramlarının ve bulut bilişim tekniklerinin kullanılmasını önermiştir.

Jayaraman ve ark. (2016) yaptıkları çalışmada, WSN, ağ bağlantılı hava istasyonları, kameralar ve akıllı telefonlar gibi çeşitli IoT cihazları aracılığıyla tarımsal verilerin toplanmasına vurgu yapmıştır. Ayrıca çalışma, tarımla ilgili çeşitli parametrelerden veri toplama sürecini otomatikleştirebilen IoT tabanlı bir platform olan SmartFarmNet'i önermiştir. Önerilen çerçeve aynı zamanda verileri ilişkilendirme ve mahsul performansını değerlendirme ve ek hesaplama mahsul tahminleri perspektifinden geçersiz verileri filtreleme becerisine sahiptir.

Ferrández- -Pastor ve ark. (2016), yaptıkları çalışmada, M2M ve insandan makineye arayüz protokollerini entegre eden IoT'ye dayalı düşük maliyetli bir sensör / aktüatör ağlar arası platform sunmuştur. Çalışma, bir serada gerçekleştirilmiş olsa da sonuçları, İnternet teknolojilerinin ve Akıllı Nesne modellerinin, geliştirmeyi teşvik etmek

ve Hassas Tarım faaliyetlerini daha da artırmak için birleştirilebileceğini göstermiştir.

Kokkonis ve ark. (2017), IoT akıllı sulama sistemleri için yeni bir hesaplama algoritması önermişlerdir. Sulama sistemlerinde kullanılabilecek olası tüm sensörleri, aktüatörleri ve mikro denetleyicileri açıklamışlardır. Sulama sistemi sürekli olarak hava sıcaklığını, nemi ve yer nemini izlemektedir. Zemin nem sensörleri tarlanın her tarafına serpiştirilmiştir. Ölçümler, bir hesaplama algoritması uygulayan ve bir servo valfin açılıp açılmayacağına karar veren bir mikro denetleyiciye gönderilmektedir. Mikro denetleyiciden toplanan tüm veriler, istatistiksel bilgi ve işleme için bir bulut veri tabanına aktarılmıştır.

Suma ve ark. (2017), tarafından gerçekleştirilen çalışmada GPS ile uzaktan izleme, nem ve sıcaklık değerlerinin takibi, zararlı cisimlerin güvenlik için uzaklaştırılması, yaprak ıslaklık oranı ve uygun sulama yöntemi gibi çeşitli özellikler bulunmaktadır. Kablosuz sensör ağları, toprak özelliklerini ve çevresel faktörleri sürekli olarak izlemek için kullanılmıştır. Tarımsal alanlarda farklı konumlara farklı sensörler yerleştirilmiştir. Bu sensör değerlerini kontrol etmek için sensörler, Wi Fi, mikro denetleyicili kamera ile uzak bir cihaz veya internet hizmeti gerçekleştirilmiş ve üreticinin iş yükü azaldığı, ürün kalitesinin arttığı bildirilmiştir.

Kinjal ve ark. (2018), yaptıkları çalışmada tarladaki ekinlerin geleneksel olarak sulanmasından daha iyi bir şekilde son kullanıcıya

tarladaki sulamanın uzaktan analizini sağlayan "Akıllı Sulama Analizi" adlı bir IoT uygulaması önermişlerdir. Akıllı sulama uygulamasında, bitki için kullanılan su ve gerçek zamanlı veriler verilen nem seviyesinin algılanması ve analizi, otomatik tekrarlayan bir sulama programı oluşturulmuştur. Dahili Wi-Fi modülüne sahip ESP8266 Mikro denetleyiciyi kullanmışlardır. Tarla toprağındaki nem seviyesini takip eden Toprak Nemi sensörü tarlaya yerleştirilmişler ve toplanan veriler, insanların bakım faaliyetlerini iyileştirmek için bulut üzerinden gönderilmiştir. Buluttan alınan veriler analiz edilmiş sonrasında hangi ürünün ekileceğine karar vermek için çiftçinin ileride yapması gereken sulamayla ilgili grafik raporu yayınlanmıştır.

Villa-Henriksen ve ark. (2020), yaptıkları çalışmada nesnelerin internetinin ekilebilir tarımda mevcut ve potansiyel uygulamalarının analitik bir incelemesini ele almışlardır. Bu inceleme, kullanılan en son teknolojiyi özetlemektedir. Mevcut ve potansiyel uygulamaları ana hatlarıyla belirtmiş ve zorlukları ve olası çözümleri hakkında tartışmalar gerçekleştirmişlerdir.

Ogonji ve ark. (2020), yaptıkları araştırmada nesnelerin internetinde gizlilik ve güvenlikle ilgili en son gelişmeleri özetlemiş, çözülmemiş sorunları vurgulamış ve daha fazla araştırma gerektiren alanları tanımlamışlardır.

4. SONUÇ

Genel olarak IoT teknolojisinin, tarım sektöründe iki yönden iyileştirmeler yapmakta olduğu söylenebilir. Bunlardan birincisi, taze ürün teslimatını ve bu ürünün izlenebilirliğini sağlaması; ikincisi ise küresel gıda krizinin büyümesi karşısında önemli bir önlem oluşturmasıdır. Gıda ürünlerinin izlenebilirliği, kullanıcıların bir ürünün üretim aşamalarından haberdar olması anlamına da gelmektedir. Menşei ürünlerde kullanılan kimyasallar vb. gibi bilgiler de tüketicilerin bilinçlenmesine de sebebiyet vermektedir. Bu durumlarda gerçekleşecek erken uyarılar, kullanıcılara satın aldıkları gıdanın kontrollü olduğu ve kalite kontrolün resmi makamlar aracılığıyla da sağlandığı konusunda güvence vermeye yardımcı olur. Dolayısıyla sistemin üretici kısmına sağladığı avantajların yanı sıra tüketiciye de güven vermek gibi bir özelliği vardır.

Dünya’daki her ülkede IoT ve otomasyon sistemleri popülerleşmekte ve insanoğlunun yerini almaktadır. Dolayısıyla tarımsal üretimden elde edilen çıktılar dünya çapında artış göstermeye başlamıştır. 2050 yılına kadar IoT sistemlerine dâhil olan 2 milyar sensörün kullanılacağı tahmin edilmektedir. Bu tahmin nedeniyle, IoT tabanlı tarım ve çiftçiliklerde; toprak ve ürün sağlığı, kullanılan makineler, depolama koşulları, gübre, enerji tüketimi ve hayvan davranışı gibi durumların her zaman izlenebilir ve tüketiciye aktarabilir olacağından bahsetmek mümkündür.

Nesnelerin İnterneti uygulamaları, tarımsal faaliyet gösteren büyük şirketler ve akıllı çiftçilikler için büyük bir çözüm konumundayken, kırsal alanlardaki bağlantı sorunları sebebiyle çoğu ülke için yaygınlaştırılmasında güçlük çekilen bir kavram olmaya devam etmektedir. Ülkemizde de tarım arazileri şehrin dışında konumlanması durumunda kaldığından sistemin kurulum maliyetine altyapı maliyetleri eklenmekte ve sistemin çalışır duruma getirilmesi için fahiş fiyatlar teklif edilmektedir. Bu duruma çözüm olarak kullanılabilen WiFi tabanlı Uzun Mesafe (WiLD) ağı; kırsal bölgeleri düşük maliyetli bağlamak amacıyla geliştirilmeye devam edilen bir teknoloji konumundadır. Bu tür bölgelerde daha iyi ve verimli IoT uygulamaları için genişletilmiş menzil ile bulut bilişim çözümleri WiFi cihazlarına dâhil edildikçe uygulanabilir alanlarda artış meydana gelmesi beklenmektedir. Sistemin kurulması için gerekli olan altyapı hazırlığına ek olarak; teknik eleman gereksinimi, küçük tarım arazilerinde kullanım zorlukları, yasal düzenlemelerdeki belirsizlikler gibi faktörler IoT uygulamalarının yaygınlaşmasını önleyici unsurlar olarak değerlendirilmektedir.

Sonuç olarak tarımsal faaliyetlerin temelini oluşturan iş gücü gereksiniminden, son halkası olan lojistik sürecine kadar her alanda kendine yer bulabilen IoT uygulamaları; hem birim alandan hem de birim sudan elde edilen verimi arttırarak ekonomik fayda sağlaması sebebiyle önemli bir teknoloji olarak görülmektedir. Mevcut verilerin değerlendirilmesiyle 2050 yılına kadar olan dönemde nesnelerin interneti unsurlarını barındıran teknolojilerin tarım alanlarında

yaygınlaşarak küresel etkiler yaratacağını ve sistemin kendisine yatırım yapan ülkelerin ekonomilerine büyük katkılar sağlayacağını söylemek mümkündür.

KAYNAKLAR

Ahmed, N., De, D., & Hussain, I. (2018). Internet of Things (IoT) for smart precision agriculture and farming in rural areas. IEEE Internet of Things Journal, 5(6), 4890-4899.

Anonim. (2015). IEEE Standards Association, “IEEE Standard for Low-Rate Wireless Networks,” IEEE Computer Society, New York, NY, USA, IEEE Std 802.15.4 -2015, 2015.

Anonim. (2020). Z-Wave, “Z-Wave,” https://www.z-wave.com/, 2020, last access: April 20, 2020.

Arnell, N. W., & Gosling, S. N. (2016). The impacts of climate change on river flood risk at the global scale. Climatic Change, 134(3), 387-401.

Atzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2010). The internet of things: A survey. Computer Networks, 54(15), 2787e2805. https://doi.org/ 10.1016/j.comnet.2010.05.010. Ayers, R. S., & Westcot, D. W. (1985). Water quality for agriculture (Vol. 29, p. 174). Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.

Bandyopadhyay, D., ve Sen, J. (2011). Internet of things: applications and challenges in technology and standardization. Wireless Pers. Commun., 58 (1), 49–69.

Bates, B., Kundzewicz, Z., & Wu, S. (2008). Climate change and water. Intergovernmental Panel on Climate Change Secretariat.

Bonaccorsi, G., Garamella, G., Cavallo, G., & Lorini, C. (2020). A systematic review of risk assessment associated with jellyfish consumption as a potential novel food. Foods, 9(7), 935.

Botta, A., de Donato, W., Persico, V., & Pescap_e, A. (2014). Integration of cloud computing and internet of things: A survey. Future Generation Computer Systems, 56, 684e700.

Calzadilla, A., Rehdanz, K., & Tol, R. S. (2010). The economic impact of more sustainable water use in agriculture: A computable general equilibrium analysis. Journal of Hydrology, 384(3-4), 292-305.

Chen, X.Y., ve Jin, Z.G. (2011). "Research on key technology and applications for internet of things." Physics Procedia 33, pp. 561-566.

Dominikus, S., Aigner, M., Kraxberger, S. (2010). Passive rfid technology for the internet of

FAO, 2019. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Food and agriculture data. http://www.fao.org/. Erişim Tarihi: 27.05.2021

FAO, 2020. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Food and agriculture data. http://www.fao.org/faostat/en/#home. Erişim Tarihi 25.06.2021 Ferrández-Pastor, F.J., García-Chamizo, J.M., Nieto-Hidalgo, M., Mora-Pascual, J., Mora- Ghosh, A., & Das, S. K. (2008). Coverage and connectivity issues in wireless sensor networks: A survey. Pervasive and Mobile Computing, 4(3), 303e334. Gerten, D., Heck, V., Jägermeyr, J., Bodirsky, B. L., Fetzer, I., Jalava, M., ... & Schellnhuber, H. J. (2020). Feeding ten billion people is possible within four terrestrial planetary boundaries. Nature Sustainability, 3(3), 200-208.

Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645e1660.

Irfan, S. A., Razali, R., KuShaari, K., Mansor, N., Azeem, B., & Versypt, A. N. F. (2018). A review of mathematical modeling and simulation of controlled-release fertilizers. Journal of Controlled Release, 271, 45-54.

Jayaraman, P.P., Yavari, A., Georgakopoulos, D., Morshed, A., Zaslavsky, A. (2016). Internet of things platform for smart farming: experiences and lessons learnt. Sensors 16 (11), 1884.

Jedermann,R., Borysov, M., Hartgenbusch, N., Jaeger, S., Sellwig, M., ve Lang, W. (2018). ``Testing Lora for food applications_Example application for air_ow measurements inside cooled warehouses with apples,'' Procedia Manuf., vol. 24, Jan. 2018, pp. 284_289.

Juniper Research (2015) “Internet of Things’ Connected Devices to Almost Triple to Over 38 Billion Units by 2020”, Juniper Research http://www.juniperresearch.com/press/pressreleases/ iot-connected-devices-to-triple-to-38-bn-by-2020. Erişim Tarihi: 20.05.2021

Keating, B. A., Herrero, M., Carberry, P. S., Gardner, J., & Cole, M. B. (2014). Food wedges: framing the global food demand and supply challenge towards 2050. Global Food Security, 3(3-4), 125-132.

Kim, Y., Evans, R., ve Iversen, W. (2008) “Remote Sensing and Control of an Irrigation System Using a Distributed Wireless Sensor Network”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, pp. 1379–1387.

Kinjal, A. R., Pattel, B. S., ve Bhatt, C.C. (2018). Smart Irrigation: Towards Next Generation Agriculture. In Internet of Things and Big Data Analytics Toward Next-Generation Intelligence. N. Dey, A. Hassanien, C. Bhatt, A. Ashour, and S. Satapathy (Eds.). Studies in Big Data book series, Vol 30. Springer, Cham.

Kokkonis , G., Kontogiannis, S., ve Tomtsis, D. (2017). A Smart IoT Fuzzy Irrigation System. IOSR Journal of Engineering 07, 06 (2017), 15-21.

Kushalnagar ,N., Montenegro, G., ve Schumacher, C. (2007). “IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPANs): Overview, Assumptions, Problem Statement, and Goals,” RFC4919 (Informational), RFC Editor, Fremont, CA, USA, pp. 1–12, Aug. 2007.

Lapide, L. (2004). Rfid: What’s in it for the forecaster? J. Bus. Forecast. 23 (2), Li, X.; Pak, C.; Bi, K. Analysis of the development trends and innovation characteristics of Internet of Things technology-based on patentometrics and bibliometrics. Technol. Anal. Strateg. Manag. 2020, 32, 104–118.

Luz, F. B., da Silva, V. R., Mallmann, F. J. K., Pires, C. A. B., Debiasi, H., Franchini, J. C., & Cherubin, M. R. (2019). Monitoring soil quality changes in diversified agricultural cropping systems by the Soil Management Assessment Framework (SMAF) in southern Brazil. Agriculture, Ecosystems & Environment, 281, 100-110. Martínez, J. (2016). Developing ubiquitous sensor network platform using internet of things: application in precision agriculture. Sensors 16 (7), 1141.

Miorandi, D., Sicari, S., De Pellegrini, F., & Chlamtac, I. (2012). Internet of things: Vision, applications and research challenges. Ad Hoc Networks, 10(7), 1497e1516. Ogonji, M.M., George, O., ve Joseph M.W. (2020). “A Survey on Privacy and Security of Internet of Things.” Computer Science Review 38:100312.

Pandi, G., Adak, T., Gowda, B., Patil, N., Annamalai, M., Jena, M. (2018). Toxicological effect of underutilized plant, Cleistanthus collinus leaf extracts against two major stored grain pests, the rice weevil, Sitophilus oryzae and red flour beetle, Tribolium castaneum. Ecotoxicol. Environ. Safe. 154, 92–99.

Pasley, J. (2005). How BPEL and SOA are changing web services development. IEEE Internet Computing, 9(3), 60e67. https:// doi.org/10.1109/MIC.2005.56.

Patil, V.C., Al-Gaadi, K.A., Biradar, D.P., ve Rangaswamy, M. (2012). Internet of things and cloud computing for agriculture:An overwiew. Agriculture 2012 (AIPA 2012).

Petäjäjärvi ,J., Mikhaylov,K., Hämäläinen, M., ve Iinatti, J. (2016). ``Evaluationof LoRa LPWAN technology for remote health and wellbeing monitoring,''in Proc. 10th Int. Symp. Med. Inf. Commun. Technol. (ISMICT),Worcester, MA, USA, Mar. 2016, pp. 1_5.

Pimentel, D., Houser, J., Preiss, E., White, O., Fang, H., Mesnick, L., ... & Alpert, S. (1997). Water resources: agriculture, the environment, and society. BioScience, 47(2), 97-106.

Rajendran, N., Kamal, P., Nayak, D., & Rabara, S. A. (2005, January). WATS-SN: a wireless asset tracking system using sensor networks. In 2005 IEEE International Conference on Personal Wireless Communications, 2005. ICPWC 2005. (pp. 237-243). IEEE.

Rawal, S. (2017). IOT based smart irrigation system. International Journal of Computer Applications, 159(8), 7-11.

Rose, K., Eldridge, S., & Chapin, L. (2015). The internet of things: An overview. The internet society (ISOC), 80, 1-50.

Sarma, Shikhar Kr, Kh Robindro Singh, ve Abhijeet Singh (2010). "An Expert System for diagnosis of diseases in Rice Plant." International Journal of Artificial Intelligence, Vol. 1, no. 1 ,pp. 26-31.

Scopus, 2021. Clairavate Analytics. Erişim Tarihi 25.05.2021. web sitesi: https://apps.webofknowledge.com/WOS_GeneralSearch_input.do?product=WOS&s earch_mode=GeneralSearch&SID=C6sugyInOs8fPCHEhcL&preferencesSaved= Sellevold, E., May, T., Gangi, S., Kulakowski, J., McDonnell, I., Hill, D., & Grabowski, M. (2020). Asset tracking, condition visibility and sustainability using unmanned aerial systems in global logistics. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 8, 100234.

Severi, S., Sottile, F., Abreu, G., Pastrone, C., Spirito, M., Berens, F. (2014). M2m technologies:enablers for a pervasive internet of things. In: Networks and Communications (EuCNC), 2014 European Conference on. IEEE, pp. 1–5.

Shi, X., An, X., Zhao, Q., Liu, H., Xia, L., Sun, X., ve Guo,Y. (2019). State-of-the-Art Internet of Things in ProtectedAgriculture. Sensors.

Smith, G. R., & Archer, R. (2020). Climate, population, food security: adapting and evolving in times of global change. International journal of sustainable development & world ecology, 27(5), 419-423.

Suma, N., Samson, S. R., Saranya, S., Shanmugapriya, G., & Subhashri, R. (2017). Internet of Things based smart agriculture monitoring system. International Journal on Recent and Innovation Trends in computing and communication, 5(2), 177-181. Taylor, R. G., Scanlon, B., Döll, P., Rodell, M., Van Beek, R., Wada, Y., ... & Treidel, H. (2013). Ground water and climate change. Nature climate change, 3(4), 322-329. TongKe, F., (2013). Smart agriculture based on cloud computing and IOT. J. Converg. Inform. Technol., 8 (2).

Tzounis, A., Katsoulas, N., Bartzanas, T., & Kittas, C. (2017). Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges. Biosystems Engineering, 164, 31-48.

Ulmer, J., Belaud, J., & Le Lann, J. (2013). A pivotal-based approach for enterprise business process and IS integration. Enterprise Information Systems, 7(1), 61–78. UN, 2003. United Nations. Water for People, Water for Life. The United Nations World Water Development Report, UNESCO-World Water Assessment Programme and Berghahn Books, Paris.

Van Looy, A., Backer, M., & Poels, G. (2014). A conceptual framework and classification of capability areas for business process maturity. Enterprise Information Systems, 8(2), 188–224.

Verdouw, C., Wolfert, S., Tekirnerdoğan, B. (2016). Internet of Things in agriculture. DOI: 10.1079/PAVSNNR201611035.

Villa-Henriksen, Andrés, Gareth T. C. Edwards, Liisa A. Pesonen, Ole Green, ve Claus Aage Grøn Sørensen. (2020). “Internet of Things in Arable Farming: Implementation, Applications, Challenges and Potential.” Biosystems Engineering 191:60–84.

Weber, R. H., & Weber, R. (2010). Internet of things (Vol. 12). Heidelberg: Springer. Wortmann, F., & Flüchter, K. (2015). Internet of things. Business & Information Systems Engineering, 57(3), 221-224.

Wu, G., Talwar, S., Johnsson, K., Himayat, N., Johnson, K.D. (2011). M2m: from mobile to embedded internet. IEEE Commun. Mag. 49 (4).

Xue Y., Zhihua L., Zhenmin G., Haitao Z. (2012). A Multilayer Security Model for Internet of Things, in Communications in Computer and Information Science, 2012, Volume 312, pp 388-393

YangDacheng, W.C.Z., (2010). Device-to-device communication as an underlay to lte-advanced networks [j]. Mod. Sci. Technol. Telecommun. 7, 005.

Zhao, J.C., Zhang, J.F., Feng, Y., Guo, J.X. (2010). The study and application of the IOTtechnology in agriculture. In: Computer Science and Information Technology Zhu, N., Xia, Y., Liu, Y., Zang, C., Deng, H., ve Ma, Z. (2018). “Temperature and humidity monitoring system for bulk grain container based on Lora wireless technology,'' in Proc. ICCCS, 2018, pp. 102_110. (ICCSIT), 2010 3rd IEEE International Conference on, vol. 2. IEEE, pp. 462–465.

BÖLÜM 5

TARIMSAL KÖKENLİ DOĞAL LİFLER VE KULLANILMA