Küresel (Spherical) Bulanık COPRAS ile Akıllı Tarım Dronu Seçimi: Çok Kriterli Belirsiz Karar Problemi
Abstract
Bu çalışmanın amacı, tarımsal işletmeler için en uygun insansız hava aracı (drone) alternatifinin belirlenmesinde belirsizliğin etkisini dikkate alan bütünleşik bir karar destek modeli geliştirmektir. Bu kapsamda, karar sürecinde yer alan çok sayıda nicel ve nitel kriteri eşzamanlı olarak değerlendirebilen Küresel Bulanık tabanlı COPRAS (SFN COPRAS) yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada sekiz temel değerlendirme kriteri belirlenmiş ve sekiz uzman görüşleriyle ağırlıklandırılmıştır. Uzmanların değerlendirmeleri küresel bulanık sayılar aracılığıyla modellenmiş, ardından SFN-COPRAS yöntemi kullanılarak beş farklı drone alternatifi (A1–A5) çok kriterli olarak karşılaştırılmıştır. Modelin sağlamlığını test etmek amacıyla, kriter ağırlıklarında ±30’a kadar değişim uygulanarak senaryo bazlı duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda, A2 (XAG P30) alternatifinin tüm senaryolarda en yüksek nihai skor değerine (P_i=1.000) ulaşarak en uygun drone seçeneği olarak belirlenmiştir. A1 (DJI Agras T30) (P_i=0.9998) ve A4 (Yuneec H520) (P_i=0.9997) alternatifleri sırasıyla ikinci ve üçüncü sırada yer almış, A5 (Shark Havacılık-Yerli ilaçlama dronu (Konya)) (P_i=0.9944) ve A3 (Parrot Bluegrass) (P_i=0.9913) ise nispeten düşük skorları nedeniyle dördüncü ve beşinci sırada kalmıştır. Senaryo testlerinde, kriter ağırlıklarındaki değişimlerin sıralama üzerinde yalnızca sınırlı etkiler yarattığı ve yöntemin yüksek düzeyde stabil sonuçlar ürettiği tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, SFN COPRAS yönteminin belirsizlik koşullarında sağlam (robust) ve tutarlı kararlar verebildiğini göstermiştir. Böylece SFN COPRAS yaklaşımının, tarımsal drone seçimi gibi yüksek belirsizlik içeren alanlarda karar destek mekanizması olarak etkin bir şekilde kullanılabilir olduğu görülmüştür.
Keywords
- Tarımsal Drone Seçimi
- Küresel Bulanık Kümeler
- COPRAS Yöntemi
- Çok Kriterli Karar Verme
- Duyarlılık Analizi
Ethical Statement
Thanks
References
- Agrawal, J., & Arafat, M. Y. (2024). Transforming Farming: A Review of AI-Powered UAV Technologies in Precision Agriculture. Drones (2504-446X), 8(11), 664. https://doi.org/10.3390/drones8110664
- Alamoodi, A., Garfan, S., Deveci, M., Albahri, O. S., Albahri, A. S., Yussof, S., ... & Moslem, S. (2024). Evaluating agriculture 4.0 decision support systems based on hyperbolic fuzzy-weighted zero-inconsistency combined with combinative distance-based assessment. Computers and Electronics in Agriculture, 227, 109618. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109618
- Arza-García, M., & Burgess, A. J. (2022). Drones in the sky: towards a more sustainable agriculture. Agriculture, 13(1), 84. https://doi.org/10.3390/agriculture13010084
- Aydoğdu, E., Aldemir, B., Güner, E., & Aygün, H. (2023). A novel entropy measure with its application to the COPRAS method in complex spherical fuzzy environment. Informatica, 34(4), 679-711. https://doi.org/10.15388/23-INFOR539
- Azim, A. B., ALoqaily, A., Ali, A., Ali, S., Mlaiki, N., & Hussain, F. (2023). Industry 4.0 project prioritization by using q-spherical fuzzy rough analytic hierarchy process. AIMS Mathematics, 8(8), 18809-18832.
- Boz, E. (2025). Evaluation for the selection of agricultural spraying drones using p, q-Quasirung orthopair fuzzy logic and multi-criteria methods. Scientific Reports, 15(1), 27606. https://doi.org/10.1038/s41598-025-11656-w
- Briscilla S, J., & Rajan, R. S. (2024). The Impact of Sensitivity Analysis on Multi-Criteria Decision Making: Implications for Location Selection Performance. Journal of Management Information and Decision Sciences, 27(S4), 1-16.
- Calderone, G., Ferro, M. V., & Catania, P. (2025). A systematic literature review on recent unmanned aerial spraying systems applications in orchards. Smart Agricultural Technology, 10, 100708. https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100708
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Agricultural Machines, Agricultural Structures, Sustainable Agricultural Development, Agricultural Policy
Journal Section
Research Article
Authors
Müslüm Öztürk
*
0000-0003-1941-3115
Türkiye
Early Pub Date
September 20, 2026
Publication Date
-
Submission Date
October 9, 2025
Acceptance Date
May 7, 2026
Published in Issue
Year 2026 Number: Advanced Online Publication
