Geri Dön

Tarımda uzaktan algılamanın kullanım olanakları ve Çukurova örneğinden hareketle tarımsal desteklemeler açısından genel bir değerlendirme

Possible uses of remote sensing in agriculture and an overall assessment of its use for agricultural supports based on a sample study in Çukurova

  1. Tez No: 287159
  2. Yazar: HÜSEYİN AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. NECAT ÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Ziraat, Economics, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma başlıca iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde uzaktan algılama bilgi sisteminin tarım sektöründe kullanım alanları ve olanakları tartışılmıştır. İkinci bölümde ise Çukurova bölgesinde toplam 110 parselden oluşan 20 tarım işletmesine ait çiftçi beyanına dayalı arazi kullanım bilgileri, yer gözlemlerine dayalı bilgiler ve uzaktan algılama yöntemine göre hesaplanan ürün bazında prim destekleri ve Doğrudan Gelir Desteği hesaplamaları karşılaştırılmıştır. Araştırma sonucunda, çiftçi beyanına dayalı geleneksel yönteme göre ödeme yapılan alanların uzaktan algılama bilgi sistemine belirlenen alanlardan % 22,94 oranında fazla olduğu anlaşılmıştır. Beyana dayalı hak edişlerin %18.57'sinin UA tespitleri ile uyum sağlamadığı tespit edilmiştir. Buradan hareketle, destekleme uygulamalarında uzaktan algılama kullanılmasının transfer etkinliğini arttıracağı sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study consists of two parts. First part discusses possible uses of remote sensing information systems in agriculture. For the second part, farmer declaration based crop support and Direct Income Support payments made for 20 farm enterprises comprising a total of 110 plots were compared with payments that would be made if a remote sensing system were used. Results of the study show that areas eligible for support payments determined according to farmer declaration based traditional information system are 22.95% higher than those calculated based on the remote sensing system. Also, 18.57% of farmer declaration based payments do not conform to remote sensing findings. Based on those findings, it was concluded that as remote sensing applications become widespread, more reliable information about agriculture sector could be obtained and this might increase efficiency of agricultural policies and support payments provided according to them.

Benzer Tezler

  1. Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler ve kamera fotoğrafları ile pamuk ve mısır bitkileri için rekolte tahmin modeli tasarımı: Şanlıurfa örneği

    Crop yield estimation model design for cotton and maize crops using satellite imagery, meteorological data and camera photographs: Şanlıurfa case study

    UĞUR ALGANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri

    Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform

    NİGAR TUĞBAGÜL ALTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak denizlerde kirliliğin izlenmesi: Marmara Denizi örneği

    Monitoring of pollution in the sea using remote sensing technologies: The case of the Sea of Marmara

    BUSE TIRMANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  4. Augmented superpixel based anomaly detection in hyperspectral imagery

    Hiperspektral görüntülerde genişletilmiş süperpiksel tabanlı anomali tespiti

    EZGİ GÖKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  5. Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ