Küresel iklim değişikliği, artan nüfus baskısı ve sürdürülemez su kullanım pratikleri, 21. yüzyılın en kritik çevresel ve sosyoekonomik tehdidi olan su kıtlığını tetiklemektedir. Su kaynaklarının yetersizliği, basit bir meteorolojik olaydan başlayarak karmaşık bir sosyal krize dönüşebilen çok aşamalı bir süreçtir
Kuraklık ve Su Kıtlığının Evrimi: Altı Aşamalı Bir Yaklaşım

1. Meteorolojik Kuraklık: Atmosferik Tetikleyici
   Tanım ve Karakteristik Özellikler
   Meteorolojik kuraklık, su kıtlığı döngüsünün başlangıç noktasıdır ve belirli bir coğrafi bölgede yağış miktarının uzun dönem ortalamasının anlamlı ölçüde altına düşmesiyle tanımlanır. Bu aşama tamamen atmosferik dinamiklerle ilişkilidir ve henüz yüzey suları, yeraltı suları veya toprak nemi üzerinde doğrudan gözlemlenebilir etkiler oluşturmamış olabilir.
   Temel Özellikleri:
   - Süre genellikle haftalarla ifade edilir
   - Yağış anomalileri istatistiksel yöntemlerle tespit edilir
   - Henüz tarımsal veya hidrolojik sistemler ciddi stres altında değildir
   - Erken uyarı sistemlerinin devreye girdiği kritik eşik
   Veri Kaynakları ve Ölçüm Teknikleri
   Meteorolojik kuraklığın izlenmesi, çok çeşitli veri kaynaklarının entegrasyonunu gerektirir:
   Konvansiyonel Ölçümler:
   - Otomatik meteoroloji istasyonları (AWS) üzerinden günlük/saatlik yağış verileri
   - Maksimum-minimum sıcaklık kayıtları
   - Bağıl nem, rüzgar hızı ve yönü
   - Güneşlenme süresi ve radyasyon ölçümleri
   - Atmosferik basınç değerleri
   Uydu Tabanlı Uzaktan Algılama:
   - TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission): Tropikal bölgeler için yağış tahmini
   - GPM (Global Precipitation Measurement): Küresel yağış izleme sistemi
   - CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data): Yüksek çözünürlüklü yağış verileri
   - MODIS: Atmosferik nem ve bulut örtüsü analizi
   Analitik Yöntemler
   Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SPI):
   SPI, McKee ve arkadaşları tarafından 1993'te geliştirilen, yağış verilerini normalleştirilmiş bir dağılıma dönüştüren güçlü bir istatistiksel araçtır. Farklı zaman ölçeklerinde (1, 3, 6, 12, 24 ay) hesaplanabilir ve kuraklık şiddetini sınıflandırır:
   - SPI > 2.0: Aşırı nemli
   - 1.5 < SPI ≤ 2.0: Çok nemli
   - 1.0 < SPI ≤ 1.5: Orta düzeyde nemli
   - -1.0 < SPI ≤ 1.0: Normal
   - -1.5 < SPI ≤ -1.0: Orta kuraklık
   - -2.0 < SPI ≤ -1.5: Şiddetli kuraklık
   - SPI ≤ -2.0: Aşırı kuraklık
   Standartlaştırılmış Yağış-Evapotranspirasyon İndeksi (SPEI):
   SPEI, SPI'nin geliştirilmiş versiyonu olup, potansiyel evapotranspirasyon (PET) değerlerini de hesaba katar. İklim değişikliğinin sıcaklık artışıyla birlikte getirdiği evapotranspirasyon baskısını yansıtması açısından SPI'den daha kapsamlıdır.
   Trend Analizi Teknikleri:
   - Mann-Kendall Trend Testi: Parametrik olmayan, zaman serilerindeki monoton trendleri tespit etmek için kullanılır
   - Sen's Slope Estimator: Trend büyüklüğünün robust tahminini sağlar
   - ARIMA/SARIMA Modelleri: Zaman serisi tahminlemesi ve sezonsal değişimlerin modellemesi
   - Yağış Anomalisi Hesaplamaları: Gözlemlenen değerlerin ortalamadan sapma yüzdesi
   Erken Uyarı ve Hazırlık Stratejileri:
   Meteorolojik kuraklık aşamasında etkin müdahale, erken uyarı sistemlerinin (EWS - Early Warning Systems) devreye alınmasını gerektirir. Dünya Meteoroloji Örgütü (WMO) tarafından önerilen entegre kuraklık izleme sistemleri, gerçek zamanlı veri akışı, otomatik alarm üretimi ve paydaş bilgilendirme mekanizmalarını içermelidir.
2. Tarımsal Kuraklık: Toprak-Bitki Sistemi Bozulması
   Tanım ve Tetikleyici Faktörler
   Meteorolojik kuraklık belirli bir süre devam ettiğinde, topraktaki bitki büyümesini destekleyecek nem kritik eşiğin altına düşer. Bu durum tarımsal kuraklığın başlangıcını işaret eder. Tarımsal kuraklık, sadece yağış eksikliğinden değil, aynı zamanda toprak tipi, bitki türü, fenolojik evre ve sulama imkanlarından da etkilenir.
   Karakteristik Belirtiler:
   - Toprak nemi kritik wilting point seviyesine iner
   - Ekinlerde yaprak dökümü, solma, erken olgunlaşma
   - Fotosentez verimliliğinde düşüş
   - Kök gelişiminde yavaşlama
   - Verim kaybı (tanede dolgunlaşma yetersizliği)
   - Sulama talebinde keskin artış
   Veri Kaynakları ve İzleme Teknolojileri
   Yerel Ölçümler:
   - Kapasitif ve dielektrik toprak nemi sensörleri
   - Tensiometreler (toprak su potansiyeli)
   - Lizimetreler (evapotranspirasyon ölçümü)
   - Fenolojik gözlem kayıtları
   Uydu Tabanlı Bitki İndeksleri:
   - NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Bitkisel aktivite ve yeşil biyokütle yoğunluğunun göstergesi
   - EVI (Enhanced Vegetation Index): NDVI'nin atmosferik etkilerden arındırılmış versiyonu
   - NDWI (Normalized Difference Water Index): Bitki su içeriğinin göstergesi
   - VCI (Vegetation Condition Index): Bitki örtüsünün normal durumdan sapmasını ölçer
   - SMAP (Soil Moisture Active Passive): NASA'nın toprak nemi uydusu
   - ASCAT (Advanced Scatterometer): EUMETSAT'ın toprak nemi ürünü
   Analitik Yaklaşımlar
   NDVI Anomalisi Analizi:
   NDVI_Anomali = (NDVI_gözlenen - NDVI_ortalama) / σ_NDVI
   Negatif anomaliler, bitki stresinin göstergesidir.
   Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI - Crop Water Stress Index):
   Bitki gövde sıcaklığı ve hava sıcaklığı arasındaki farktan hesaplanır. CWSI değerleri 0 (stressiz) ile 1 (maksimum stres) arasında değişir.
   Makine Öğrenimi Tabanlı Verim Tahmin Modelleri:
   - Random Forest: Toprak nemi, NDVI, meteorolojik parametreler gibi çok sayıda değişkeni işleyerek verim tahmini yapar
   - XGBoost (Extreme Gradient Boosting): Yüksek doğrulukla tarımsal verim ve kuraklık riski tahmininde kullanılır
   - Yapay Sinir Ağları (ANN): Karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir
   - LSTM (Long Short-Term Memory): Zaman serisi verileri için özellikle etkilidir
   Tarımsal Müdahale Stratejileri
   Bu aşamada:
   - Su kısıtlama planlarının devreye alınması
   - Kuraklığa toleranslı çeşitlerin teşviki
   - Damla sulama ve mikro-sulama sistemlerine geçiş
   - Toprak işleme tekniklerinin optimizasyonu (mulching, conservation tillage)
   - Ekim zamanı ve ürün deseni değişiklikleri
3. Hidrolojik Kuraklık: Su Kaynaklarının Tükenmesi
   Tanım ve Hidrojeolojik Dinamikler
   Hidrolojik kuraklık, yağış azlığının etkileri yüzey ve yeraltı suyu sistemlerine yansıdığında ortaya çıkar. Akarsu debileri, göl ve baraj seviyeleri ile yeraltı suyu düzeyleri uzun dönem ortalamalarının belirgin şekilde altına düşer. Bu aşama, su kaynaklarının yenilenme hızının çekilme hızının altına inmesi anlamına gelir.
   Temel Göstergeler:
   - Nehir akımlarında %30-50 veya daha fazla azalma
   - Baraj doluluk oranlarının kritik seviyelere (%40'ın altı) inmesi
   - Yeraltı suyu seviyesinde yıllık birkaç metrelik düşüş
   - Kaynak debilerinde azalma veya kuruması
   - Göl yüzey alanlarının daralması
   Veri Toplama ve İzleme Altyapısı
   Hidrometri İstasyonları:
   - Akarsu debi ölçüm istasyonları (ADCP - Acoustic Doppler Current Profiler)
   - Su seviyesi kayıt cihazları (otomatik limnigraflar)
   - Sediment yükü ölçümleri
   Baraj ve Göl İzleme:
   - Baraj doluluk verileri (telemetrik sistemler)
   - Altimetrik uydu verileri (JASON, Sentinel-3 altimetry)
   - Göl yüzey alanı değişimi (Landsat, Sentinel-2 optik görüntüleme)
   Yeraltı Suyu Ağları:
   - Piezometrik seviye ölçüm kuyuları
   - İletkenlik ve sıcaklık profilleme
   - Basınç sensörleri ve otomatik veri kaydediciler
   Analitik Araçlar ve Modelleme
   Standartlaştırılmış Akım İndeksi (SRI):
   SPI'nin yüzey suları için uyarlanmış versiyonudur. Akarsu debilerinin normalleştirilmiş dağılımını hesaplar.
   Runoff-Yağış İlişkisi Modelleme:
   Hidrolojik modeller (HBV, SWAT, VIC) kullanılarak yağış-akış ilişkileri simüle edilir. Bu modeller havza karakteristiklerini, toprak tiplerini ve arazi kullanımını dikkate alır.
   Rezervuar Simülasyon Modelleri:
   - WEAP (Water Evaluation and Planning): Havza ölçeğinde su tahsisi ve senaryo analizleri
   - Mike Basin: Dinamik su kaynakları yönetimi simülasyonu
   - RIBASIM: Nehir havzası optimizasyonu
   Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Entegrasyonu:
   CBS platformları (ArcGIS, QGIS), hidrolojik kuraklığın mekânsal dağılımını görselleştirir. Havza bazında risk haritaları ve zayıflık (vulnerability) analizleri üretilebilir.
   Kriz Yönetimi ve Müdahale Planları
   Hidrolojik kuraklık aşamasında:
   - Havza bazında su transfer projelerinin aktif hale getirilmesi
   - İçme ve kullanma suyu kısıtlamalarının planlanması
   - Alternatif su kaynakları (atıksu geri kazanımı, deniz suyu arıtımı) fizibilite çalışmaları
   - Tarımsal sulama kotalarının revize edilmesi
   - Hidroelektrik santrallerde üretim kısıtlamaları
4. Sosyoekonomik Kuraklık: Talep-Arz Makasının Açılması
   Tanım ve Ekonomik Dinamikler
   Sosyoekonomik kuraklık, su talebinin mevcut arzı aşması veya fiziksel su kıtlığının ekonomik ve sosyal faaliyetleri doğrudan etkilemesiyle ortaya çıkar. Bu aşamada, su yetersizliği artık sadece doğal bir fenomen olmaktan çıkar; tarım, sanayi, enerji ve hane halkı sektörlerinde somut kayıplara dönüşür.
   Gösterge ve Etkiler:
   - İçme suyu kesintileri ve zorunlu kısıtlamalar
   - Tarımsal üretimde %20-50 arası verim kayıpları
   - Hidroelektrik enerji üretiminde keskin düşüş
   - Sanayi tesislerinde üretim aksamaları
   - Su fiyatlarında artış ve piyasa dengesizlikleri
   - Sosyal gerilim ve su erişim eşitsizliği
   Veri Kaynakları
   - Sektörel su tüketim istatistikleri (belediye, tarım, sanayi)
   - Su birim fiyatları ve tarife yapıları
   - Tarımsal üretim ve verim istatistikleri (TÜİK, FAO)
   - Enerji üretim kayıtları (hidroelektrik santral raporları)
   - Demografik veriler ve nüfus artış oranları
   - Sosyoekonomik anketler ve hane halkı su tüketim davranışları
   Analitik Yaklaşımlar
   Su Talep-Arz Projeksiyonları:
   Gelecek su ihtiyacının tahmininde nüfus senaryoları, ekonomik büyüme oranları ve iklim değişikliği modelleri birlikte değerlendirilir.
   Ekonomik Etki Analizleri:
   - Input-Output Modelleri: Su kısıtlamalarının sektörler arası zincirleme etkilerini ölçer
   - Sosyal Hesap Matrisleri (SAM): Hane halkı gelir gruplarına olan etkileri analiz eder
   - Genel Denge Modelleri (CGE): Makroekonomik sonuçları simüle eder
   Fiyat-Tüketim Elastisite Analizleri:
   Su fiyatlarındaki değişimin talep üzerindeki etkisini ölçer. Elastisite katsayısı, su fiyat politikalarının etkinliğini değerlendirmek için kullanılır.
   Optimizasyon Modelleri:
   Doğrusal programlama ve çok amaçlı optimizasyon teknikleri, kısıtlı su kaynaklarının sektörler arasında optimal dağılımını hesaplar.
   Acil Durum Yönetimi
   - Su tarifelerinin sosyal eşitlik ve ekonomik verimlilik dengesiyle yeniden yapılandırılması
   - Tarım, sanayi ve enerji sektörlerinde etkilenen taraflara ekonomik destek paketleri
   - Su tasarruf kampanyaları ve kamuoyu bilinçlendirme programları
   - Halk sağlığı tedbirlerinin güçlendirilmesi (su kaynaklı hastalıkların önlenmesi)
   - Alternatif istihdam programlarının devreye alınması
5. Su Kıtlığı: Yapısal ve Kalıcı Yetersizlik
   Tanım ve Sınıflandırma
   Su kıtlığı, kuraklıktan farklı olarak, geçici bir atmosferik anomaliden çok yapısal bir sorundur. Bir bölgedeki toplam yenilenebilir su kaynaklarının kişi başına düşen miktarının kritik eşiklerin altına inmesiyle tanımlanır.
   Falkenmark Su Stresi Göstergesi:
   - 1.700 m³/kişi/yıl üzeri: Su bolluğu
   - 1.000-1.700 m³/kişi/yıl: Su stresi
   - 500-1.000 m³/kişi/yıl: Su kıtlığı
   - 500 m³/kişi/yıl altı: Mutlak su kıtlığı
   Kök Nedenler:
   - Aşırı nüfus artışı
   - İklim değişikliği ve artan kuraklaşma eğilimi
   - Su kaynaklarının sürdürülemez kullanımı (over-extraction)
   - Kirlilik ve su kalitesi bozulması
   - Yetersiz su altyapısı ve dağıtım kayıpları
   - Politika ve kurumsal zayıflıklar
   İzleme ve Değerlendirme
   Su Ayak İzi Analizi:
   Bir ülke, şehir veya ürünün doğrudan ve dolaylı su tüketimini hesaplar. Sanal su ticareti (virtual water trade) kavramı, ithal ve ihraç edilen mallarda gömülü su miktarlarını değerlendirir.
   Havza Sürdürülebilirlik Değerlendirmesi:
   - Çekilme oranı / yenilenme oranı
   - Yeraltı suyu azalma trendleri
   - Ekolojik akış gereksinimleri (çevresel su ihtiyaçları)
   - Su kalitesi indeksleri (WQI - Water Quality Index)
   Yapısal Çözümler
   - Baraj ve rezervuar kapasitelerinin artırılması
   - Deniz suyu arıtma tesisleri (RO - Reverse Osmosis)
   - Atıksu arıtma ve geri kazanım yatırımları
   - Yeraltı suyu yapay besleme projeleri
   - Yağmur suyu hasadı sistemleri
   - Ulusal ve uluslararası su transferi projeleri
6. Su Krizi: Akut ve Yönetilemez Felaket
   Tanım ve Kritik Eşikler
   Su krizi, su kaynaklarının hem miktar hem de kalite açısından toplumun temel ihtiyaçlarını karşılayamaz duruma gelmesiyle ortaya çıkar. Bu aşama, acil yardım ve olağanüstü hal yönetimini gerektirir.
   Kriz Göstergeleri:
   - Şehir genelinde günlerce süren su kesintileri
   - Gıda güvenliğinde kritik riskler (tarımsal çöküş)
   - Ekonomik aktivitenin durma noktasına gelmesi
   - Sağlık krizleri (su kaynaklı hastalıklar, hijyen sorunları)
   - Kitlesel göç hareketleri (iklim mültecileri)
   - Ekosistem çöküşü (nehirlerin kuruması, biyoçeşitlilik kaybı)
   Kriz Yönetimi ve Acil Müdahale
   - Ulusal ve uluslararası acil yardım mekanizmalarının devreye alınması
   - Askeri ve sivil savunma imkanlarıyla su dağıtımı
   - Geçici arıtma sistemleri ve mobil su temini
   - Zorunlu su tayınlaması ve sıkı denetim
   - Acil sağlık müdahaleleri ve hijyen kampanyaları
   - Göç yönetimi ve mülteci destekleme programları
   Ekolojik Kuraklık: Ekosistemlerin Ötesinde
   Bazı sınıflandırmalar, hidrolojik kuraklık içinde veya ayrı bir kategori olarak ekolojik kuraklık kavramını kullanır. Ekolojik kuraklık, su kaynaklarının ekosistem sağlığını ve biyoçeşitliliği tehdit edecek düzeye inmesiyle karakterizedir.
   Göstergeler:
   - Sulak alanların kuruması veya alansal daralması
   - Sucul türlerde popülasyon düşüşü
   - Tuzlu su girişimi (salinizasyon) ve su kalitesi bozulması
   - Riparian (nehir kenarı) ekosistemlerin tahribatı
   - Ekosistem hizmetlerinin kaybı (su arıtma, besin döngüsü, karbon tutma)
   Kuraklık Evreleri Boyunca Veri Analitiği ve Modelleme
   Her kuraklık aşaması, kendine özgü veri kaynaklarını ve analitik yaklaşımları gerektirir. Aşağıda aşamalar arası entegre bir veri-analiz matrisi sunulmaktadır.
   Meteorolojik Kuraklık: Trend ve Öngörü Analitiği
   Fark Tabanlı Trend Analizi:
   Uzun dönem yağış, sıcaklık ve buharlaşma verilerinde monotonik trendler tespit edilir. Mann-Kendall testi, istatistiksel anlamlılığı değerlendirmek için kullanılır.
   Zaman Serisi Tahminlemesi:
   - ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Durağan olmayan zaman serilerini modellemek için kullanılır
   - SARIMA (Seasonal ARIMA): Sezonsal değişimleri dikkate alır
   - Prophet (Facebook): Tatil etkilerini ve trend kırılmalarını işleyebilen güçlü bir tahminleme aracıdır
   Makine Öğrenimi Tabanlı Tahmin:
   - Random Forest ve Gradient Boosting ile çok değişkenli tahmin
   - LSTM (Long Short-Term Memory) ağları ile derin öğrenme tabanlı yağış tahmini
   Tarımsal Kuraklık: Uydu Verisi ve Yapay Zekâ Entegrasyonu
   NDVI Anomali Tespiti:
   Çok yıllık NDVI ortalamalarından sapmaların hesaplanması. Negatif anomaliler, bitki stresinin erken göstergesidir.
   Toprak Nemi Zaman Serisi:
   SMAP ve ASCAT uydu verileri ile yüksek çözünürlüklü toprak nemi haritaları üretilir. Zaman serisi analizi ile kritik eşik değerleri belirlenir.
   Verim Tahmin Modelleri:
   - Random Forest Regresyonu: Toprak tipi, iklim parametreleri, fenolojik evre gibi özelliklerle verim tahmini
   - XGBoost: Yüksek doğruluklu gradient boosting algoritması
   - Convolutional Neural Networks (CNN): Uydu görüntülerinden doğrudan verim tahmini
   Hidrolojik Kuraklık: Havza Modelleme ve CBS Entegrasyonu
   Standartlaştırılmış Akım İndeksi (SRI):
   Akarsu debilerinin normalleştirilmiş dağılımı hesaplanır. Negatif SRI değerleri, hidrolojik kuraklığı işaret eder.
   Rezervuar Simülasyonu:
   WEAP, Mike Basin gibi yazılımlarla baraj işletme senaryoları simüle edilir. Farklı talep ve arz senaryoları altında rezervuar performansı değerlendirilir.
   Yeraltı Suyu Trend Analizi:
   Piezometrik seviye verilerinde Mann-Kendall trend testi uygulanarak yeraltı suyu azalma hızları belirlenir.
   Mekânsal Analiz:
   CBS platformları kullanılarak havza bazında kuraklık risk haritaları üretilir. Kriging, IDW (Inverse Distance Weighting) gibi interpolasyon teknikleri ile nokta verilerinden sürekli yüzeyler oluşturulur.
   Sosyoekonomik Kuraklık: Ekonometrik Modelleme
   Su Talep-Arz Projeksiyonları:
   Nüfus artışı, ekonomik büyüme ve iklim senaryoları altında gelecek su ihtiyacı tahmin edilir.
   Input-Output Analizi:
   Su kısıtlamalarının sektörler arası etkilerini ölçmek için Leontief tipi input-output tabloları kullanılır.
   Regresyon ve Elastisite Analizi:
   Su fiyatları ve tüketim miktarları arasındaki ilişki regresyon modelleri ile tahmin edilir. Fiyat ve gelir elastisite katsayıları hesaplanır.
   Su Kıtlığı ve Kriz: Senaryo ve Optimizasyon
   Kıtlık İndeksleri:
   Falkenmark indeksi, su stres indeksi gibi göstergeler hesaplanır.
   Senaryo Analizleri:
   İklim değişikliği (RCP senaryoları), nüfus artışı ve politika alternatifleri altında 5-10 yıllık su güvenliği senaryoları üretilir.
   Optimizasyon Algoritmaları:
   Doğrusal programlama, genetik algoritmalar ve çok amaçlı optimizasyon ile kısıtlı su kaynaklarının sektörler arası optimal tahsisi hesaplanır.
   Mikrodenetleyici Tabanlı IoT Sistemleri: Kuraklık İzleme Altyapısının Omurgası
   Modern kuraklık izleme sistemlerinin başarısı, gerçek zamanlı veri toplama ve işleme altyapısına bağlıdır. Mikrodenetleyiciler, bu altyapının en temel yapı taşlarıdır. Düşük maliyet, enerji verimliliği ve yüksek esneklikleri sayesinde, büyük coğrafi alanlarda yoğun sensör ağları kurulmasına olanak tanırlar.
   Meteorolojik Kuraklık İzlemede Mikrodenetleyiciler
   Sensör Entegrasyonu:
   - Yağış Sensörleri: Tipping bucket pluviometre (her 0.2-0.5 mm yağışta bir pulse)
   - Sıcaklık ve Nem: DHT22, BME280 (±0.5°C doğruluk)
   - Basınç: BMP280 (hava basıncı ve yükseklik tahmini)
   - Rüzgar: Anemometre ve wind vane (hız ve yön)
   - Güneş Radyasyonu: Fotodiyot veya pyranometre sensörler
   Mikrodenetleyici Seçimi:
   - Arduino Uno/Mega: Basit projeler için
   - ESP32/ESP8266: Wi-Fi ve Bluetooth entegre, düşük maliyetli
   - STM32: Yüksek işlem gücü, düşük enerji tüketimi
   - Raspberry Pi Pico: MicroPython desteği, uygun fiyat
   Kullanım Senaryosu:
   Meteoroloji istasyonları, 15 dakika - 1 saat aralıklarla veri toplar. ESP32 tabanlı sistemler, Wi-Fi veya LoRaWAN üzerinden verileri merkezi sunucuya iletir. Gerçek zamanlı SPI ve SPEI hesaplamaları için edge computing yetenekleri kullanılabilir.
   Tarımsal Kuraklık İzlemede Mikrodenetleyiciler
   Tarımsal kuraklık, mikrodenetleyicilerin en yaygın ve etkili kullanıldığı alandır. Toprak nemi, bitki su stresi ve sulama otomasyonu için kritik rol oynarlar.
   Sensör Türleri ve Özellikleri:
   Toprak Nemi Sensörleri:
   - Kapasitif Sensörler: Dirençli sensörlere göre daha dayanıklı, korozyon riski düşük. Dielektrik sabitini ölçerek toprak nemini belirler. Kalibrasyonu toprak tipine göre yapılmalıdır.
   - Dielektrik Sensörler (TDR/FDR): Yüksek doğruluk (%2-3), profesyonel uygulamalar için ideal
   - Tensiometreler: Su potansiyelini doğrudan ölçer, bitki su stresini daha iyi yansıtır
   Toprak Sıcaklığı:
   - DS18B20: Dallas 1-Wire protokolü, suya dayanıklı prob versiyonları mevcut, -55°C ile +125°C arası ölçüm, ±0.5°C doğruluk
   Bitki Gelişim İzleme:
   - NDVI Kameralar: NIR (Near Infrared) ve RED bantları yakalayan özel kameralar
   - Multispektral Sensörler: 4-8 farklı spektral bant, bitki sağlığının detaylı analizi
   Su Seviyesi (Sulama Rezervuarı):
   - Ultrasonik Sensörler (JSN-SR04T):bSu yüzeyine montaj, 25-450 cm menzil
   - Basınç Sensörleri (MS5803-14BA): Su içine daldırılan tip, yüksek doğruluk
   Tipik Sistem Mimarisi:
   [Sensörler] → [Mikrodenetleyici (ESP32)] → [LoRa/Wi-Fi/GSM] → [Gateway] → [Cloud Platform]
   ↓
   [Sulama Kontrolü]
   [Vana Otomasyonu]
   Otomatik Sulama Kontrolü:
   ESP32, toprak nemi eşik değerlerin altına düştüğünde solenoid vanaları otomatik olarak açabilir. PID kontrol algoritmaları ile sulama süresi optimize edilir:
   cpp
   float setpoint = 40.0; // %40 hedef nem
   float Kp = 2.0, Ki = 0.5, Kd = 0.1;
   float error = setpoint - currentMoisture;
   float integral += error * dt;
   float derivative = (error - lastError) / dt;
   float output = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
   Enerji Yönetimi:
   Tarla ortamında şebeke elektriği genellikle mevcut değildir. Solar panel + Li-ion/LiFePO4 pil kombinasyonu kullanılır:
   - 6V 5W Solar Panel: Orta ölçekli sistemler için yeterli
   - 18650 Li-ion 3.7V 3400mAh: Standart pil hücresi
   - LiFePO4: Daha uzun ömür, geniş sıcaklık toleransı
   - MPPT Solar Şarj Regülatörü: Maksimum güç noktası takibi ile %20-30 daha verimli şarj
   Deep Sleep Optimizasyonu:
   ESP32, ölçümler arası deep sleep moduna geçerek enerji tüketimini dramatik şekilde azaltır:
   cpp
   // 15 dakika deep sleep
   esp_sleep_enable_timer_wakeup(15 * 60 * 1000000ULL); // microseconds
   esp_deep_sleep_start();
   Deep sleep sırasında akım tüketimi ~10-150 µA seviyesine düşer. Aktif LoRa iletim (~120 mA) sadece 2-5 saniye sürdüğünden, ortalama akım tüketimi çok düşük kalır.
   Hidrolojik Kuraklık İzlemede Mikrodenetleyiciler
   Su Seviyesi İzleme Sistemleri:
   Baraj ve Göl Seviyesi:
   - Ultrasonik Sensörler: Köprü veya iskeleden montaj, rüzgar etkisine karşı ortalama alma
   - Radar Seviye Sensörleri: Dalgalı yüzeylerde daha güvenilir
   - Basınç Sensörleri: Su altı montaj, hidrostatik basınçtan seviye hesaplama
   Akarsu Debi Ölçümü:
   - Ultrasonik Debi Sensörleri: Akış hızı ve seviye ölçümü
   - Manyetik Debi Sensörleri: Kapalı boru sistemleri için
   - Weir (Savak) ve Seviye Sensörü: Açık kanal ölçümü, kalibrasyon gerektirmez
   Yeraltı Suyu Kuyuları:
   - Submersible Basınç Sensörleri: Doğrudan kuyu içine askılı montaj
   - Piezometre: Yeraltı suyu basınç ölçümü
   Veri İletim Stratejileri:
   Hidrolojik izleme istasyonları genellikle uzak lokasyonlardadır. İletişim teknolojileri:
   - LoRaWAN: 10-15 km menzil (açık alanda), düşük bant genişliği (0.3-50 kbps), düşük enerji
   - NB-IoT (Narrowband IoT): Hücresel ağ, geniş kapsama, orta enerji tüketimi
   - Satellite IoT (Iridium, Globalstar): Çok uzak bölgeler için, yüksek maliyet
   - GSM/GPRS: Klasik hücresel, yüksek enerji ama yaygın
   Sistem Güvenilirliği:
   - Yedek İletişim: LoRa + GSM kombinasyonu, birincil başarısız olursa ikincil devreye girer
   - Watchdog Timer: Sistem donmalarında otomatik yeniden başlatma
   - OTA (Over-The-Air) Update: Uzaktan firmware güncellemesi
   - Data Buffering: İletişim kesildiğinde yerel SD karta kayıt
   Sosyoekonomik Kuraklık: Şehir İçi Su Yönetimi
   Akıllı Su Sayacı Sistemleri:
   Mikrodenetleyiciler, geleneksel mekanik su sayaçlarını akıllı hale getirir:
   - Flow Meter Sensörleri: Hall effect veya ultrasonik
   - ESP32 + LoRaWAN: Her evden veri toplama
   - Real-time Tüketim İzleme: Anormal kullanım tespiti
   - Kaçak Tespiti: Gece saatlerinde sürekli akış = kaçak olasılığı
   Şebeke Basınç İzleme:
   - Basınç Sensörleri (0-10 bar): Kritik noktalarda şebeke basıncı izleme
   - Düşük Basınç Alarmı: Su kıtlığı sırasında erken uyarı
   - Yüksek Basınç Uyarısı: Boru patlaması riski
   Atıksu Geri Kazanım Tesisleri:
   - pH, TDS, İletkenlik Sensörleri: Su kalitesi izleme
   - Flow Rate: Arıtma kapasitesi optimizasyonu
   - ORP (Oxidation-Reduction Potential): Dezenfeksiyon etkinliği
   Su Krizi Yönetimi: Mobil ve Acil Sistemler
   Taşınabilir Su Arıtma Üniteleri:
   Mikrodenetleyiciler, mobil arıtma sistemlerinde kritik parametreleri izler:
   - Su Kalitesi Sensörleri: pH (6-8.5), TDS (<500 ppm), Turbidity (<5 NTU)
   - Klor Seviyesi: Free chlorine (0.2-0.5 ppm)
   - UV Şiddeti: UV dezenfeksiyon etkinliği kontrolü
   - Alarm Sistemi: Kalite eşikleri aşıldığında otomatik durdurma
   Acil Su Dağıtım İzleme:
   - GPS Modülü: Tanker konumu takibi
   - Debi Ölçümü: Dağıtılan su miktarı kayıt
   - RFID/NFC: Dağıtım noktalarında check-in
   - GSM İletişim: Merkeze real-time raporlama
   LoRaWAN Tabanlı Entegre Kuraklık İzleme Sistemi: Detaylı Proje Örneği
   Bu bölümde, tarımsal ve hidrolojik kuraklık izleme için tam kapsamlı, üretim seviyesinde bir IoT sistemi tasarlanacaktır. Sistem, LoRaWAN ağ teknolojisi kullanarak düşük enerji tüketimi ve geniş kapsama alanı sağlar.
   Sistem Mimarisi ve Bileşenler
   Donanım Seçimi ve Özellikleri:
   Ana Kontrol Kartı: TTGO LoRa32 V2.1
   - İşlemci: ESP32 Dual-Core Xtensa 32-bit @ 240MHz
   - RAM: 520KB SRAM
   - Flash: 4MB
   - LoRa Modem: Semtech SX1276/SX1278 (868/915 MHz)
   - Ekran: 0.96" OLED (isteğe bağlı kullanım)
   - GPIO: 26 adet, ADC, I2C, SPI, UART
   - Pil Yönetimi: Entegre Li-ion şarj devresi
   Alternatif: Heltec WiFi LoRa 32 V2 (benzer özellikler)
   Sensör Paketi:
7. Kapasitif Toprak Nemi Sensörü (2 adet - yedekleme ve çok nokta ölçüm)
   - Çalışma Voltajı: 3.3-5V
   - Çıkış: Analog (0-3.0V)
   - Ölçüm Aralığı: %0-100 volumetrik nem
   - Korozyon Direnci: Yüksek (kapasitif teknoloji)
   - Kalibrasyonu: Kuru hava (0%) ve suya batırılmış (%100) referanslarıyla
8. DS18B20 Dijital Sıcaklık Sensörü (Paslanmaz Çelik Prob)
   - Protokol: Dallas 1-Wire
   - Doğruluk: ±0.5°C (-10°C ile +85°C arası)
   - Çözünürlük: 9-12 bit ayarlanabilir
   - Çalışma Voltajı: 3.0-5.5V
   - Kablo Uzunluğu: 1-3 metre (özel uzatma mümkün)
9. Su Seviyesi Ölçümü için İki Alternatif:
   Opsiyon A: JSN-SR04T Ultrasonik Sensör (Açık Rezervuar/Gölet)
   - Ölçüm Aralığı: 25-450 cm
   - Doğruluk: ±1 cm
   - Su Geçirmez: IP67
   - Çalışma Sıcaklığı: -10°C ile +70°C
   - Beam Açısı: 75°
   - Avantaj: Temassız ölçüm, montaj kolay
   - Dezavantaj: Dalgalı su yüzeyinde hata, rüzgar etkisi
   Opsiyon B: MS5803-14BA Basınç Sensörü (Kuyu/Derin Su)
   - Basınç Aralığı: 0-14 bar
   - Arayüz: I2C veya SPI
   - Doğruluk: ±20 mbar
   - Su Derinliği Hesaplama: Her 1 bar ≈ 10 metre su
   - Avantaj: Çok hassas, dalgadan etkilenmez, kuyu ölçümü ideal
   - Dezavantaj: Daha pahalı, su içine daldırılmalı
10. Yağış Ölçer: Tipping Bucket Pluviometer (Opsiyonel)
    - Çözünürlük: 0.2 veya 0.5 mm/tip
    - Çıkış: Reed switch (pulse çıkış)
    - Toplama Hunisi: 200 cm² (standart)
    - Kullanım: Meteorolojik kuraklık izleme için
    - ESP32 Bağlantısı: Interrupt pin ile pulse sayma
    Güç Sistemi:
11. Solar Panel:
    - Voltaj: 6V veya 12V
    - Güç: 5-10W (bölgeye göre)
    - Tip: Polikristal veya monokristal
    - Montaj: Güneye bakan, 30-45° açı
12. Pil:
    - Seçenek 1: 18650 Li-ion 3.7V 3400mAh (2 hücre paralel = 6800mAh)
    - Seçenek 2: LiFePO4 3.2V 5Ah (daha uzun ömür, geniş sıcaklık)
    - Pil Ömrü Hesabı:
    - Günlük tüketim: 24 ölçüm × (30s aktif × 120mA + 15dk sleep × 0.05mA) ≈ 100mAh
    - 6800mAh pil ile yedek: ~68 gün (güneşsiz)
13. Solar Şarj Kontrol:
    - Basit: TP4056 Li-ion şarj modülü + aşırı şarj/deşarj koruması
    - Gelişmiş: CN3791 MPPT solar şarj kontrolü
    - Diyot Koruması: Geri akım önleme (Schottky diyot)
    Muhafaza ve Mekanik:
    - Kutu: IP66 su geçirmez ABS/polycarbonate (200x150x100 mm)
    - Kablo Geçişleri: PG7/PG9 gland (silikon conta)
    - Anten Montajı: SMA konnektör, dış montaj
    - Sensör Montajı:
    - Toprak sensörleri: 10-30 cm derinlik, bitki kök bölgesi
    - Su seviyesi: Sabit mesafe, rüzgardan korumalı
    - Yağış ölçer: Açık alan, engelsiz
    Elektronik Bağlantı Şeması
    TTGO LoRa32 Pin Atamaları:
    Sensör/Bileşen | TTGO Pin | Not
    ------------------------|----------------|------------------
    Toprak Nem 1 | GPIO34 (ADC1_6)| Analog okuma
    Toprak Nem 2 | GPIO35 (ADC1_7)| Analog okuma
    DS18B20 Data | GPIO21 | 4.7kΩ pull-up gerekli
    JSN-SR04T Trig | GPIO17 | Digital output
    JSN-SR04T Echo | GPIO16 | Digital input (3.3V!)
    MS5803 SDA (I2C) | GPIO21 | I2C veri hattı
    MS5803 SCL (I2C) | GPIO22 | I2C clock hattı
    Tipping Bucket Pulse | GPIO23 | Interrupt + pull-up
    Pil Voltaj Ölçümü | GPIO36 (ADC1_0)| Voltage divider
    LoRa SPI (entegre) | - | Dahili bağlantı
    Kritik Elektriksel Hususlar:
14. ADC Referans Voltajı: ESP32 ADC'si 0-3.3V arası çalışır. 5V sensörler için voltaj bölücü:
    R1 = 10kΩ, R2 = 10kΩ → V_out = V_in × (R2/(R1+R2)) = 5V × 0.5 = 2.5V
15. JSN-SR04T Echo Pini: 5V tolerant DEĞİL! Echo çıkışı 5V ise mutlaka voltaj bölücü kullanın.
16. DS18B20 Pull-up: 1-Wire hattına 4.7kΩ direnç (data hattı - VCC arası)
17. Pil Voltaj Ölçümü:
    V_bat = ADC_reading × (3.3 / 4095) × (R1+R2)/R2
    Örnek: R1=100kΩ, R2=100kΩ → Çarpan=2
    Firmware Geliştirme: Arduino/ESP-IDF
    Kütüphane Bağımlılıkları:
    cpp
    #include
    #include // IBM LMIC LoRaWAN kütüphanesi
    #include
    #include
    #include
    #include
    #include // I2C (MS5803 için)
    Alternatif LoRa Kütüphaneleri:
    - RadioHead: Daha basit, point-to-point LoRa
    - arduino-lmic: LoRaWAN Class A/C desteği
    - TinyGSM: GSM yedek iletişim için
    Global Konfigürasyon:
    cpp
    // Pin tanımlamaları
    #define SOIL_MOISTURE_1 34
    #define SOIL_MOISTURE_2 35
    #define ONE_WIRE_BUS 21
    #define TRIG_PIN 17
    #define ECHO_PIN 16
    #define TIPPING_BUCKET 23
    #define BATTERY_PIN 36
    // LoRaWAN credentials (The Things Network)
    static const u1_t PROGMEM APPEUI[8] = { 0x00, 0x00, 0x00, ... }; // LSB
    static const u1_t PROGMEM DEVEUI[8] = { 0x00, 0x00, 0x00, ... }; // LSB
    static const u1_t PROGMEM APPKEY[16] = { 0x00, 0x00, 0x00, ... }; // MSB
    // Zaman ayarları
    #define TX_INTERVAL 900 // 15 dakika (saniye)
    #define SAMPLES_PER_TX 5 // Her ölçümde 5 örnek al, ortala
    // Kalibrasyon değerleri (sahada belirlenmeli)
    #define SOIL_DRY_VALUE 2800 // ADC değeri (havada)
    #define SOIL_WET_VALUE 1200 // ADC değeri (suda)
    // Global nesneler
    OneWire oneWire(ONE_WIRE_BUS);
    DallasTemperature sensors(&oneWire);
    volatile uint16_t rainTipCount = 0;
    Interrupt Handler (Yağış Sayacı):
    cpp
    void IRAM_ATTR rainTipISR() {
    static unsigned long last_interrupt_time = 0;
    unsigned long interrupt_time = millis();
    // Debouncing: 100ms içindeki çoklu tetiklemeleri yoksay
    if (interrupt_time - last_interrupt_time > 100) {
    rainTipCount++;
    }
    last_interrupt_time = interrupt_time;
    }
    Sensör Okuma Fonksiyonları:
    cpp
    // Toprak nemi okuma (ortalama alma ile)
    float readSoilMoisture(uint8_t pin) {
    uint32_t sum = 0;
    for(int i=0; i sum += analogRead(pin);
    delay(100);
    }
    float avg = sum / float(SAMPLES_PER_TX);
    // ADC değerini yüzdeye dönüştür (kalibrasyon)
    float percent = 100.0 - ((avg - SOIL_WET_VALUE) /
    (SOIL_DRY_VALUE - SOIL_WET_VALUE) * 100.0);
    return constrain(percent, 0.0, 100.0);
    }
    // Toprak sıcaklığı okuma
    float readSoilTemperature() {
    sensors.requestTemperatures();
    float tempC = sensors.getTempCByIndex(0);
    if(tempC == DEVICE_DISCONNECTED_C) {
    Serial.println("DS18B20 Hata!");
    return -127.0; // Hata kodu
    }
    return tempC;
    }
    // Ultrasonik su seviyesi okuma
    float readWaterLevelUltrasonic() {
    digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);
    delayMicroseconds(2);
    digitalWrite(TRIG_PIN, HIGH);
    delayMicroseconds(10);
    digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);
    long duration = pulseIn(ECHO_PIN, HIGH, 30000); // 30ms timeout
    if(duration == 0) {
    return -1.0; // Ölçüm başarısız
    }
    float distance_cm = duration * 0.0343 / 2.0;
    // Ortalama alma (5 ölçüm)
    float sum = distance_cm;
    for(int i=1; i<5; i++) {
    digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);
    delayMicroseconds(2);
    digitalWrite(TRIG_PIN, HIGH);
    delayMicroseconds(10);
    digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);
    duration = pulseIn(ECHO_PIN, HIGH, 30000);
    if(duration > 0) {
    sum += duration * 0.0343 / 2.0;
    }
    delay(100);
    }
    return sum / 5.0;
    }
    // Pil voltajı okuma
    float readBatteryVoltage() {
    uint32_t sum = 0;
    for(int i=0; i<10; i++) {
    sum += analogRead(BATTERY_PIN);
    delay(10);
    }
    float adc = sum / 10.0;
    // Voltage divider: R1=100k, R2=100k
    float voltage = (adc / 4095.0) * 3.3 * 2.0;
    return voltage;
    }
    LoRaWAN Payload Oluşturma:
    LoRaWAN, bant genişliği sınırlı olduğundan (EU868 için max ~51 byte payload), veri kompakt binary format kullanılmalıdır.
    Payload Yapısı (12 byte):
    Byte 0 : Device ID (0-255)
    Byte 1 : Battery voltage × 10 (37 = 3.7V)
    Byte 2 : Soil moisture 1 (0-100%)
    Byte 3 : Soil moisture 2 (0-100%)
    Byte 4 : Soil temperature + 128 (offset binary)
    Byte 5-6 : Water level (cm, uint16_t big-endian)
    Byte 7-8 : Rain tip count (uint16_t big-endian)
    Byte 9 : Signal quality / RSSI (optional)
    Byte 10-11: Reserved / Checksum
    Encoding Fonksiyonu:
    cpp
    void buildPayload(uint8_t *payload) {
    // Sensör okumalarını yap
    float soilMoist1 = readSoilMoisture(SOIL_MOISTURE_1);
    float soilMoist2 = readSoilMoisture(SOIL_MOISTURE_2);
    float soilTemp = readSoilTemperature();
    float waterLevel = readWaterLevelUltrasonic();
    float battVolt = readBatteryVoltage();
    // Payload'a yaz
    payload[0] = 0x01; // Device ID (sabit veya EEPROM'dan)
    payload[1] = (uint8_t)(battVolt * 10.0);
    payload[2] = (uint8_t)soilMoist1;
    payload[3] = (uint8_t)soilMoist2;
    payload[4] = (uint8_t)(soilTemp + 128.0); // Offset binary (-128°C ~ +127°C)
    uint16_t waterLevelInt = (waterLevel < 0) ? 0xFFFF : (uint16_t)waterLevel;
    payload[5] = (waterLevelInt >> 8) & 0xFF; // MSB
    payload[6] = waterLevelInt & 0xFF; // LSB
    payload[7] = (rainTipCount >> 8) & 0xFF;
    payload[8] = rainTipCount & 0xFF;
    payload[9] = 0; // RSSI veya diğer meta-data
    payload[10] = 0;
    payload[11] = 0;
    // Debug çıktısı
    Serial.print("Payload: ");
    for(int i=0; i<12; i++) {
    Serial.printf("%02X ", payload[i]);
    }
    Serial.println();
    }
    LoRaWAN İletim:
    cpp
    void do_send(osjob_t* j) {
    if (LMIC.opmode & OP_TXRXPEND) {
    Serial.println(F("OP_TXRXPEND, not sending"));
    } else {
    uint8_t payload[12];
    buildPayload(payload);
    LMIC_setTxData2(1, payload, sizeof(payload), 0); // Port 1, unconfirmed
    Serial.println(F("Packet queued"));
    }
    }
    Deep Sleep ve Zamanlama:
    cpp
    void goToDeepSleep() {
    Serial.println("Entering deep sleep...");
    Serial.flush();
    // Sensörleri kapat (güç tasarrufu)
    // digitalWrite(SENSOR_POWER_PIN, LOW);
    // GPIO wake-up (opsiyonel: tipping bucket interrupt)
    esp_sleep_enable_ext0_wakeup(GPIO_NUM_23, 1);
    // Timer wake-up (15 dakika)
    esp_sleep_enable_timer_wakeup(TX_INTERVAL * 1000000ULL);
    esp_deep_sleep_start();
    }
    Ana Loop:
    cpp
    void loop() {
    os_runloop_once(); // LoRaWAN event loop
    // Periyodik gönderim tamamlandıysa deep sleep
    if (txComplete) {
    txComplete = false;
    delay(100);
    goToDeepSleep();
    }
    }
    The Things Network (TTN) Entegrasyonu
    Cihaz Kaydı:
18. TTN Console'a giriş yapın: https://console.thethingsnetwork.org
19. Application oluşturun: "Agricultural Drought Monitor"
20. Device ekleyin: OTAA (Over-The-Air Activation) seçin
21. DevEUI, AppEUI, AppKey kopyalayın ve firmware'e yapıştırın
22. Payload Decoder fonksiyonu yazın (JavaScript)
    TTN Payload Decoder (JavaScript):
    javascript
    function Decoder(bytes, port) {
    var decoded = {};
    if (port === 1 && bytes.length === 12) {
    decoded.device_id = bytes[0];
    decoded.battery_voltage = bytes[1] / 10.0;
    decoded.soil_moisture_1 = bytes[2];
    decoded.soil_moisture_2 = bytes[3];
    decoded.soil_temperature = bytes[4] - 128;
    decoded.water_level_cm = (bytes[5] << 8) | bytes[6];
    decoded.rain_tips = (bytes[7] << 8) | bytes[8];
    // Geçerlilik kontrolleri
    if (decoded.water_level_cm === 0xFFFF) {
    decoded.water_level_cm = null; // Ölçüm başarısız
    }
    // Yağış miktarı hesaplama (0.2mm/tip)
    decoded.rainfall_mm = decoded.rain_tips * 0.2;
    // Alarmlar
    decoded.alerts = [];
    if (decoded.soil_moisture_1 < 20 || decoded.soil_moisture_2 < 20) {
    decoded.alerts.push("CRITICAL_DRY_SOIL");
    }
    if (decoded.battery_voltage < 3.4) {
    decoded.alerts.push("LOW_BATTERY");
    }
    if (decoded.water_level_cm !== null && decoded.water_level_cm > 200) {
    decoded.alerts.push("LOW_WATER_LEVEL");
    }
    }
    return decoded;
    }
    TTN Integrations:
    TTN, gelen verileri çeşitli platformlara yönlendirebilir:
23. MQTT Integration:
    Broker: eu.thethings.network
    Port: 1883
    Topic: v3/{application_id}@ttn/devices/{device_id}/up
    Username: {application_id}@ttn
    Password: {API_KEY}
24. Webhook Integration: HTTP POST ile kendi sunucunuza veri gönderin
25. Storage Integration: TTN Cloud'da 7 gün veri saklama
    Backend: Veri Depolama ve Görselleştirme
    Önerilen Mimari:
    TTN → MQTT → Node-RED → InfluxDB → Grafana
    ↓
    Alarm Logic → Email/SMS
    InfluxDB Kurulumu ve Veri Modeli:
    InfluxDB, zaman serisi verileri için optimize edilmiş NoSQL veritabanıdır.
    bash

Docker ile kurulum

docker run -d -p 8086:8086 \
-v influxdb-data:/var/lib/influxdb2 \
influxdb:2.0
Veri Yazma Örneği (Python):
python
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
client = InfluxDBClient(url="http://localhost:8086",
token="YOUR_TOKEN",
org="YOUR_ORG")
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)

TTN'den gelen veri

data = {
"device_id": 1,
"battery_voltage": 3.7,
"soil_moisture_1": 45,
"soil_moisture_2": 42,
"soil_temperature": 22,
"water_level_cm": 120,
"rainfall_mm": 2.4
}

InfluxDB Point oluştur

point = Point("drought_sensor") \
.tag("device_id", data["device_id"]) \
.field("battery_voltage", data["battery_voltage"]) \
.field("soil_moisture_1", data["soil_moisture_1"]) \
.field("soil_moisture_2", data["soil_moisture_2"]) \
.field("soil_temperature", data["soil_temperature"]) \
.field("water_level_cm", data["water_level_cm"]) \
.field("rainfall_mm", data["rainfall_mm"])
write_api.write(bucket="agriculture", record=point)
Grafana Dashboard Kurulumu:

1. Grafana kurulumu:
   bash
   docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
2. InfluxDB Datasource ekleme: Configuration → Data Sources → Add InfluxDB
3. Panel örnekleri:
   - Toprak Nemi Zaman Serisi: Line graph, dual Y-axis
   - Su Seviyesi Trendi: Area chart, threshold lines
   - Yağış Kümülatif: Bar chart, stacked
   - Pil Durumu: Gauge panel, color thresholds
   - Alarm Tablosu: Table panel, last N alerts
   Flux Query Örnekleri:
   flux
   // Son 24 saatin toprak nemi ortalaması
   from(bucket: "agriculture")
   |> range(start: -24h)
   |> filter(fn: (r) => r._measurement == "drought_sensor")
   |> filter(fn: (r) => r._field == "soil_moisture_1")
   |> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean, createEmpty: false)
   // Kritik kuraklık alarmı (nem < 20%)
   from(bucket: "agriculture")
   |> range(start: -7d)
   |> filter(fn: (r) => r._measurement == "drought_sensor")
   |> filter(fn: (r) => r._field == "soil_moisture_1" or r._field == "soil_moisture_2")
   |> filter(fn: (r) => r._value < 20)
   Alarm ve Bildirim Sistemi
   Node-RED Flow Örneği:
   Node-RED, görsel programlama ile IoT iş akışları oluşturur.
   javascript
   // MQTT Subscribe node'undan gelen veri
   msg.payload = {
   device_id: 1,
   soil_moisture_1: 18, // KRİTİK!
   battery_voltage: 3.3,
   water_level_cm: 250
   };
   // Function node: Alarm kontrol
   var alarms = [];
   if (msg.payload.soil_moisture_1 < 20) {
   alarms.push({
   level: "CRITICAL",
   message: "Toprak nemi kritik seviyede: " + msg.payload.soil_moisture_1 + "%",
   action: "Acil sulama gerekli"
   });
   }
   if (msg.payload.battery_voltage < 3.4) {
   alarms.push({
   level: "WARNING",
   message: "Düşük pil: " + msg.payload.battery_voltage + "V",
   action: "Bakım zamanı"
   });
   }
   if (msg.payload.water_level_cm > 200) {
   alarms.push({
   level: "WARNING",
   message: "Su seviyesi düşük: " + msg.payload.water_level_cm + "cm",
   action: "Rezervuar kontrolü"
   });
   }
   msg.alarms = alarms;
   return msg;
   Email Bildirimi (Node-RED Email node):
   To: farmer@example.com
   Subject: [ALARM] Kuraklık Uyarısı - Cihaz #1
   Body:
   ⚠️ KRİTİK UYARI
   Cihaz: #1
   Zaman: 2025-12-10 14:30:45
   Konum: Tarla A, Sektör 3
   Ölçümler:
   - Toprak Nemi 1: 18% (KRİTİK!)
   - Toprak Nemi 2: 22%
   - Toprak Sıcaklığı: 28°C
   - Su Seviyesi: 135 cm
   Alarm: Toprak nemi kritik seviyede
   Önerilen Aksiyon: Acil sulama gerekli
   Dashboard: http://grafana.example.com/d/agriculture
   SMS Bildirimi (Twilio API):
   python
   from twilio.rest import Client
   account_sid = 'YOUR_ACCOUNT_SID'
   auth_token = 'YOUR_AUTH_TOKEN'
   client = Client(account_sid, auth_token)
   message = client.messages.create(
   body=" KURAKLIK ALARMI! Tarla A toprak nemi %18'e düştü. Acil sulama gerekli.",
   from_='+1234567890',
   to='+905551234567'
   )
   Gelişmiş Özellikler ve Optimizasyonlar
4. Adaptif Ölçüm Frekansı
   Sistemin enerji verimliliğini artırmak için dinamik ölçüm aralıkları:
   cpp
   uint32_t calculateNextInterval(float soilMoisture) {
   if (soilMoisture < 20) {
   return 5 * 60; // 5 dakika (kritik durum)
   } else if (soilMoisture < 40) {
   return 15 * 60; // 15 dakika (normal)
   } else {
   return 30 * 60; // 30 dakika (yeterli nem)
   }
   }
5. Edge AI: Cihaz Üzerinde Anormallik Tespiti
   TensorFlow Lite Micro ile ESP32 üzerinde basit ML modeli:
   cpp
   #include
   // Eğitilmiş model (sensör okuma → anormal/normal)
   const unsigned char model[] = { ... }; // .tflite binary
   void detectAnomaly(float moisture, float temp) {
   // Normalize input
   float input[2] = {moisture / 100.0, temp / 50.0};
   // Run inference
   float output = runModel(input);
   if (output > 0.8) {
   Serial.println("ANORMAL DURUM TESPİT EDİLDİ!");
   // Acil mesaj gönder
   }
   }
   Avantajları:
   - Bant genişliği tasarrufu (sadece anormal durumda detaylı veri gönder)
   - Hızlı yerel karar verme
   - Bulut bağımlılığı azaltma
6. Multi-Hop LoRa Mesh Ağı
   Geniş tarım arazilerinde gateway'e doğrudan erişim mümkün olmayabilir. LoRa mesh topology:
   Sensör 1 → Sensör 2 (Relay) → Sensör 3 (Relay) → Gateway
   Implementasyon: RadioHead kütüphanesi ile Reliable Datagram Manager:
   cpp
   #include
   #include
   #define NODE_ID 2
   RH_RF95 driver;
   RHMesh manager(driver, NODE_ID);
   void setup() {
   manager.init();
   manager.addRouteTo(GATEWAY_ID, NEXT_HOP_ID);
   }
   void loop() {
   uint8_t data[] = "Sensor data";
   manager.sendtoWait(data, sizeof(data), GATEWAY_ID);
   }
7. Güvenlik: LoRaWAN Encryption + HTTPS
   - LoRaWAN: AES-128 encryption (AppKey, NwkSKey, AppSKey)
   - MQTT: TLS/SSL encryption
   - Firmware OTA: Signed updates, rollback protection
   cpp
   // HTTPS request example
   #include
   WiFiClientSecure client;
   client.setCACert(root_ca);
   client.connect("api.example.com", 443);
   Sahada Uygulama: Kurulum ve Kalibrasyonlar
   Mekanik Kurulum
   Toprak Sensörü Montajı:
8. Sensörleri bitki kök bölgesine yerleştirin (10-30 cm derinlik)
9. Toprakla tam temas sağlayın, hava boşluğu bırakmayın
10. Her sensörü 45° açı ile dikine yerleştirin
11. Kablolara strain relief (gerilim önleyici) ekleyin
12. Bağlantı noktalarını silikon ile yalıtın
    Su Seviyesi Sensörü:
    - Ultrasonik: Sabit bir platformdan aşağı doğru monte edin, dalga etkisini minimize edin
    - Basınç: Sensörü ağırlıklı bir kablo ile su tabanına indirin
    Solar Panel:
    - Güneye bakacak şekilde (Kuzey Yarımküre için)
    - 30-45° açı ile monte edin
    - Gölgeleme olmadığından emin olun
    - Rüzgar yükünü hesaplayın, sağlam bağlayın
    Toprak Nemi Kalibrasyonu
    İki Nokta Kalibrasyonu:
13. Kuru Referans (0%):
    - Sensörü tamamen kuru havada tutun
    - 10 okuma alın, ortalamasını hesaplayın
    - SOIL_DRY_VALUE = 2850 (örnek)
14. Yaş Referans (100%):
    - Sensörü saf suya batırın (metal kısım tamamen su altında)
    - 10 okuma alın, ortalamasını hesaplayın
    - SOIL_WET_VALUE = 1180 (örnek)
15. Doğrulama:
    - Bilinen neme sahip toprak örneğiyle test edin
    - Gravimetrik yöntemle ölçülen nem ile karşılaştırın
    Gravimetrik Nem (%) = ((Yaş Ağırlık - Kuru Ağırlık) / Kuru Ağırlık) × 100
    Toprak Tipi Düzeltmesi:
    Farklı toprak tipleri farklı dielektrik sabitlere sahiptir:
    - Kumlu: Daha düşük dielektrik sabiti
    - Killi: Daha yüksek dielektrik sabiti
    - Organik: Değişken
    Her tarla için in-situ kalibrasyon önerilir.
    Sistemin İlk Çalıştırılması
    Checklist:
    - [ ] Tüm kablo bağlantıları güvenli ve yalıtımlı
    - [ ] Pil tam şarjlı (>3.8V)
    - [ ] Solar panel bağlantısı doğru polaritede
    - [ ] Sensörler fiziksel olarak sağlam monte edilmiş
    - [ ] TTN cihaz kaydı tamamlanmış
    - [ ] LoRa frekansı bölgenize uygun (EU868 / US915)
    - [ ] İlk test mesajı TTN console'da görüldü
    - [ ] Grafana dashboard hazır ve veri akışı başladı
    - [ ] Alarm eşikleri ayarlandı
    İlk Güç Verme:
16. Seri monitor açın (115200 baud)
17. Cihazı açın
18. Sensor init mesajlarını kontrol edin
19. LoRaWAN join durumunu izleyin (OTAA join successful)
20. İlk payload gönderimini bekleyin
21. TTN console'da gelen paketi görün
22. InfluxDB'de veri kaydını doğrulayın
23. Grafana dashboard'da gerçek zamanlı güncellemeyi izleyin
    Bakım ve Troubleshooting
    Periyodik Bakım (Her 3-6 Ay)
24. Sensör Temizliği:
    - Toprak sensörlerini nazikçe çıkarın
    - Yumuşak fırça ve distile su ile temizleyin
    - Korozyon kontrolü yapın
    - Yeniden kalibre edin
25. Pil Sağlığı:
    - Voltaj ölçümü yapın (>3.6V olmalı)
    - Şarj/deşarj döngü sayısını kaydedin
    - 2 yılda bir pil değişimi önerilir
26. Mekanik Kontrol:
    - Muhafaza sızdırmazlığı
    - Kablo geçiş contaları
    - Montaj vidaları sıkılığı
    - Anten bağlantısı
27. Yazılım:
    - Firmware güncellemeleri
    - Log dosyası analizi
    - Veri kalitesi değerlendirmesi
    Yaygın Sorunlar ve Çözümler
    Sorun 1: LoRa Join Başarısız
    - Neden: Hatalı APPEUI/DEVEUI/APPKEY, zayıf sinyal
    - Çözüm:
    - TTN credentials'ı kontrol edin (LSB/MSB formatı)
    - Anten bağlantısını kontrol edin
    - Gateway mesafesini azaltın veya outdoor gateway kullanın
    - RSSI/SNR değerlerini kontrol edin (LMIC\_getSnr())
    Sorun 2: Toprak Nemi Değerleri Sabit
    - Neden: Sensör bozuk, kablo kopuk, kalibrasyon hatası
    - Çözüm:
    - Multimetre ile sensör çıkışını ölçün
    - Kablo sürekliliğini test edin
    - Yeniden kalibrasyon yapın
    - Farklı ADC pini deneyin
    Sorun 3: Hızlı Pil Tükenme
    - Neden: Solar panel yetersiz, deep sleep çalışmıyor, sensör sızıntısı
    - Çözüm:
    - Solar panel akımını ölçün (güneşli günde >100mA)
    - Sleep current'i ölçün (<1mA olmalı)
    - Sensörlere power switch ekleyin
    - LoRa SF (Spreading Factor) düşürün
    Sorun 4: Su Seviyesi Okuması Hatalı
    - Neden: Dalga etkisi, köpük, sensör kirli
    - Çözüm:
    - Daha fazla örnek alın ve ortalamasını kullanın
    - Sensörü sakin bir bölgeye taşıyın
    - Ultrasonik yerine basınç sensörü kullanın
    - Sıcaklık kompanzasyonu yapın
    Su kıtlığı ve kuraklık, 21. yüzyılın en kritik küresel meydan okumalarından biridir. Meteorolojik bir olaydan başlayarak sosyoekonomik bir krize dönüşebilen bu karmaşık süreç, çok aşamalı ve entegre bir izleme yaklaşımı gerektirir.
    Dünya Bankası raporlarına göre, 2050 yılına kadar dünya nüfusunun %52'si su stresi altındaki bölgelerde yaşayacak. İklim değişikliğinin etkisiyle:
    - Kuraklık sıklığı %20-30 artacak
    - Tarımsal verim kayıpları %10-25 seviyelerine ulaşabilir
    - 700 milyon insan su kıtlığı nedeniyle göç edebilir
    Bu karanlık projeksiyonlara karşı, teknoloji, veri bilimi ve akıllı politikaların birleşimi umut vaat etmektedir. Mikrodenetleyici tabanlı IoT sistemleri, bu mücadelenin en ön safında yer almaktadır.
    Aksiyon Çağrısı
    Araştırmacılar için:
    - Açık kaynak sensör ağları ve veri platformları geliştirin
    - Düşük maliyetli, yüksek doğruluklu sensörler için AR-GE
    - Makine öğrenimi modelleri ve algoritmaların optimizasyonu
    Politika Yapıcılar için:
    - Ulusal kuraklık izleme sistemlerine yatırım
    - Çiftçilere teknoloji adaptasyonu için teşvikler
    - Su verimliliği ve kaynak korunumu regülasyonları
    Çiftçiler ve Arazi Yöneticileri için:
    - Mevcut teknolojileri değerlendirin ve pilot projeler başlatın
    - Hassas tarım (precision agriculture) pratiklerini benimseyin
    - Kooperatif modelleri ile ölçek ekonomisi sağlayın
    Teknoloji Şirketleri için:
    - User-friendly arayüzler ve mobil uygulamalar geliştirin
    - Bulut platformları ve API'ler ile interoperabilite sağlayın
    - Emerging markets için uygun fiyatlı çözümler
    Kuraklık ve su kıtlığı karmaşık, çok boyutlu problemlerdir ve tek bir teknolojik çözüm ile ortadan kaldırılamazlar. Ancak, bu makalede sunulan entegre yaklaşım—aşamalı kuraklık analizi, çok kaynaklı veri entegrasyonu, mikrodenetleyici tabanlı IoT sistemleri ve ileri analitik araçlar—bu problemle mücadelede güçlü bir çerçeve sunmaktadır. Bilim, teknoloji ve toplumsal irade bir araya geldiğinde, 21. yüzyılın su krizini yönetilebilir bir meydan okuma haline getirebiliriz. Her bir IoT sensörü, her bir veri noktası, sürdürülebilir su yönetimi ve iklim dirençliliği için atılan küçük ama anlamlı bir adımdır.
    "Su hayattır. Verileri akıllıca kullanalım ki, su kaynakları gelecek nesillere aktarılabilsin."