Çeltik tarımından kaynaklı sera gazı emisyonlarının azaltılması ve uzaktan algılama tekniklerinin kullanım olanaklarının araştırılması
Mitigation of greenhouse gas emissions from rice cultivation and investigation of the potential use of remote sensing techniques
- Tez No: 1012847
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ŞENER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi, Damla sulama, Damla sulama sistemi, Damla sulama yöntemi, Sürdürülebilir tarım, Tarımsal sulama, Tava sulama yöntemi, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, İnsansız hava aracı, United Nations Framework Convention on Climate Change, Drip irrigation, Drip irrigation system, Drip irrigation method, Sustainable agriculture, Agricultural watering, Basin irrigation method, Artificial intelligence and machine learning course, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, 2023-2024 sezonlarında tava sulama ve farklı düzeylerde damla sulama uygulaması altında yetiştirilen çeltik bitkisinin sera gazı akıları uzaktan algılama göstergeleri ile belirlenmiş, küresel ısınma potansiyeli ile su kullanım-verim ilişkileri değerlendirilmiştir. Akılar, statik odacık yöntemi ile ölçülmüş, eş zamanlı olarak elde edilen İHA multispektral vejetasyon indisleri (Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), Yeşil Bant Normalize Edilmiş Fark Vejetasyon İndeksi (GNDVI), Toprak Ayarlı Bitki Örtüsü İndeksi (SAVI) ve termal görüntülerden türetilen Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI) kullanılarak emisyon dinamikleri analiz edilmiştir. Akılar sulama rejimine bağlı olarak değişmekte, iki sezonda da CH4 salımı tava sulamaya göre %60–80 azalmakta; mevsimlik sulama girdisi (I) tava koşulunda 2023 ve 2024'te sırasıyla ≈2971 ve ≈4101 mm, damla sulamada ise ≈617-896 mm (2023) ve ≈794–1105 mm (2024) aralığında değişmektedir. Uzaktan algılama analizlerinde CH4'e duyarlı başlıca indisler Aşırı Yeşil İndeks (ExG), Üçgensel Yeşillilik İndeksi (TGI), Atmosfere Dayanıklı Vejetasyon İndeksi (VARI) ve Kırmızı Kenar Normalize Edilmiş Vejetasyon İndeksi (RE-NDVI) olarak saptanmış; makine öğrenmesi (MLR) ve Random Forest/Destek Vektör Regresyonu (RF/SVR) modellerinde tahmin performansı R²≈0.45 (RMSE≈0.54, MAE≈0.40) bulunmuştur. Ayrıca geliştirilen Rice Flux İndeks (RFI) ve RFI_multi tüm veri setinde CH4 ile anlamlı ilişki göstermiş (r≈0.58; R²≈0.34; n=162) ve sonuçlar damla sulamanın su tasarrufu ile CH4 azaltımında yüksek potansiyel sunduğunu, İHA ve veri temelli modellemenin ise geniş alanlı emisyon izleme ve karar destek uygulamaları için uygulanabilir olduğunu ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, greenhouse gas (GHG) fluxes of rice grown under flooded and varying drip irrigation during the 2023–2024 seasons were quantified using remote sensing indicators, and global warming potential (GWP) and water use–yield relationships were evaluated. Fluxes were measured with the static chamber method, and emission dynamics were linked to UAV-derived indices including the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), and the Crop Water Stress Index (CWSI). Compared with flooded irrigation, drip irrigation reduced CH4 emissions by 60–80% in both seasons while substantially lowering seasonal irrigation input (≈2971–4101 mm under flooded vs. ≈617–1105 mm under drip). Excess Green Index (ExG), Triangular Greenness Index (TGI), Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), and Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index (RE-NDVI) were identified as the most CH4 sensitive indices, and flux prediction models using Multiple Linear Regression (MLR) and Random Forest/Support Vector Regression (RF/SVR) achieved R² ≈ 0.45 (RMSE ≈ 0.54, MAE ≈ 0.40). The developed Rice Flux Index (RFI) and RFI_multi also showed a significant relationship with CH4 (r ≈ 0.58; R² ≈ 0.34; n = 162), highlighting the strong potential of drip irrigation for water savings and CH4 mitigation and the applicability of the UAV-based, data-driven framework for large-scale emission monitoring and decision support.
Benzer Tezler
- Tarım ve hayvancılık kaynaklı metan emisyonlarının TROPOMI metan ölçümleri ile incelenmesi
Assessment of methane emissions from agriculture and livestock with TROPOMI methane observations
EDA CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Estimation of total carbon, hydrogen, sulfur and gross calorific value by using multi lineer regression method
Çoklu lineer regresyon metodu kullanılarak toplam karbon, hidrojen, kükürt ve üst ısıl değer tahmini
MUHAMMET SÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA
- National inventory of N2O emissions from agriculture and waste sectors: Emission estimation and uncertainty analysis
Tarım ve atik sektörleri için ulusal N2O emisyon envanteri: Emisyon hesaplamasi ve belirsizlik analizi
MELTEM TAŞKIN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Analysis and field observation of diesel fuel injector nozzle reliability
Dizel enjektör memesinin saha güvenilirliğinin incelenmesi
İBRAHİM CİVANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR
- Pompa sistemlerinde enerji tasarrufu ve demir çelik sektöründe örnek bir uygulama
Energy saving in pumping system in an iron and steel industry: A case study
GALİP KÜRŞAT ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ