A HORİZONU · 5–30 CM · ÜST TOPRAK — EN VERİMLİ KATMAN

Projeler

Yazılımlar, modeller ve saha araçları. Her projenin aşaması açıkça yazılı: konsept, prototip ya da canlı.

A-01Uzaktan Algılama & Toprak Bilimi Pilot · Eskişehir · kalibrasyon sürüyor

Dekara

Tarlanın gerçek durumunu, pazarlıktan önce öğren.

Uydu, toprak ve kadastro verisinden dakikalar içinde gerekçeli bir tarımsal arazi uygunluk puanı. Parsel TKGM'den seçilir; eğim, sulama izi, toprak profili, tuzluluk, yol erişimi, parsel şekli ve büyüklüğü tek puanda, katman katman açıklamasıyla birleşir.

Kurucular: Semih Şeker (ziraat mühendisi · model ve iş geliştirme) · Sabitcan Coşkuner (bilgisayar mühendisi · CTO)

76 proje arasında 3.lük — Eskişehir Ticaret Odası “Kampüsten Ticarete” · 24 Eylül 2026
LinkedIn duyurusunu gör
Dekara uygulaması: Sazova parseli için analiz tamamlandı, puan 7,1, veri kapsamı yüzde 89 Dekara değerlendirme ekranı: tarımsal arazi uygunluk puanı 7,1 / 10 ve gerekçeli özet
Gerçek uygulama ekranları · Sazova, Tepebaşı · Ada 15069 Parsel 224 · 79,6 dekar
AKIŞ · PARSELİ SEÇ, DAKİKALAR İÇİNDE PUANI AL
  1. Parsel seçimi: TKGM ada/parsel sorgusu
    01Parseli seç — TKGM ada/parsel sorgusu, GPS ya da çizim
  2. Analiz tamamlandı kartı
    02Canlı analiz — uydu, yükseklik modeli, toprak, iklim
  3. Puan ekranı: 7,1 / 10
    03Puan hazır — 7,1/10 · veri kapsamı %89
  4. Detaylı değerlendirme: katman katman puanlar
    04Gerekçeli rapor — her katmanın kaynağı ve açıklaması
7 KATMAN · TEK GEREKÇELİ PUAN

Sazova parseli: 7,1 / 10

KATMANKAYNAKAĞIRLIKPUAN
Eğim (topoğrafya)Copernicus DEM0,255,1
Sulama izi (NDMI)Sentinel-20,207,2
Toprak profiliSoilGrids0,158,4
Tuzluluk (SI-6)Sentinel-20,10veri yok · atlandı
Yol erişimiOSM0,1010
Parsel şekliGeometri0,054,1
Parsel büyüklüğüGeometri0,0510

Ağırlıklar demo ağırlıklarıdır; saha kalibrasyonu sürüyor. Kritik katman (eğim, toprak) yoksa puan üretilmez, eksik katman açıkça yazılır.

USDA toprak doku üçgeni: Sazova parseli killi tın sınıfında; kil yüzde 32,5, kum yüzde 28,8, silt yüzde 38,7
Uygulamadaki toprak doku üçgeni · SoilGrids v2.0, 0–30 cm
SAHA TESTİ · LABORATUVAR VE DEKARA YAN YANA

İlk numune, bağımsız yöntem

ÖLÇÜMLABORATUVARDEKARASONUÇ
Toprak dokusuKilli tınKilli tınTam eşleşme
pH7,767,20Yakın · 0,56 düşük
Organik karbon6,38 g/kg17,6 g/kg2,8 kat yüksek · kalibrasyon hedefi
Tuzluluk (EC)1,02 dS/m—Üretmedi · tahmin uydurmadı

Sıradaki adım: Eskişehir'de 200 parsellik saha kalibrasyonu (GNSS + toprak örnekleme).

Sazova parselinde toprak burgusuyla numune alımı
Arazide burguyla numune alımı · solda Sabitcan Coşkuner, sağda Semih Şeker.
  • Bilmediğini söylerKritik veri yoksa puan vermez; eksik katman raporda açıkça yazılır.
  • Karar desteği, fiyat değilParasal değer tahmini yapmaz; resmî değerlemenin yerine geçmez.
  • Akademik çekirdekToprak katmanı ESOGÜ'deki dijital toprak haritalama çalışmasından gelir.
AÇIK VE RESMÎ VERİ: Sentinel-2 Copernicus DEM SoilGrids TKGM MGM OSM
cfu_hesap.py ÖRNEK KOD PARÇASI
# Plaka sayımından CFU/g hesabı — elle hesap hatasını kaldırır
def cfu_per_g(koloni, seyreltme_faktoru, ekim_ml):
    return koloni * seyreltme_faktoru / ekim_ml

plakalar = oku_tablo("plaka_sayimlari.xlsx")
for p in plakalar:
    p.cfu = cfu_per_g(p.koloni, p.seyreltme, ekim_ml=0.1)

rapor_yaz(plakalar, "mikrobiyal_rapor.csv")
A-02Laboratuvar Yazılımları & Veri Otomasyonu Canlı · GitHub açık kaynak

Laboratuvar araçları

Laboratuvar analiz iş akışlarını hızlandırmak, toprak mikrobiyolojisi verisini otomatik ayrıştırmak ve elle hesaplama hatalarını ortadan kaldırmak için geliştirilmiş masaüstü ve web tabanlı küçük araçlar.

A-03AgTech & CBS · Mobil / Web Prototip · Demo aşaması

Saha takip uygulamaları

Gerçek zamanlı saha verisi toplama, CBS tabanlı haritalama ve ziraat mühendisi ile çiftçi arasında kesintisiz koordinasyon için tasarlanan mobil ve web uygulama prototipi.

Parsel 14 çevrimdışı kayıt
YENİ NUMUNE NOKTASI · #4
Derinlik0–30 cm
KonumGPS ✓
FotoğrafEkle
Not: çiftçiyle görüşme…
Kaydet ve senkronize et
ZEAS · SİSTEM AKIŞIPLANLANAN MİMARİ
Veri toplama
Sensör & IoT: toprak nemi, sıcaklık, ışık
Analiz
Makine öğrenimiyle ihtiyaç tahmini
Aksiyon
Sulama · gübreleme · aydınlatma
  • Flutter
  • Node.js
  • React
  • AWS
  • LoRaWAN · Zigbee · NB-IoT
KURUCULAR
Semih Şeker COO Ata GünEmirhan PekerZeynep İrem Ölekli
A-04AgTech Ekip Projesi Konsept · İş planı

ZEAS

Akıllı Tarım Yönetim Sistemi

Dağınık akıllı tarım uygulamalarını tek platformda toplayıp sulama, gübreleme ve aydınlatma kararlarını sensör verisi ve makine öğrenimiyle koordine etmeyi hedefleyen ekip projesi. Ürün kurgusu, iş paketleri ve pazar stratejisi hazırlandı.

3.lük — 12. Genç İZİKAD Proje Yarışması · Rol: COO & Kurucu Ortak
İZİKAD ödül duyurusu (Instagram)