Çok bantlı uydu görüntüleri kullanılarak buğday bitkisinin incelenmesi – Ceylanpınar TİGEM örneği
Examination of wheat by using multispectral satellite data –example of Ceylanpinar TIGEM
- Tez No: 609439
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİZAR POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Ziraat, Geodesy and Photogrammetry, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu çalışmada çok zamanlı uydu görüntülerinden elde edilen bitki örtüsü indeksleri yardımıyla buğday bitkisinin fenolojik evreleri incelenmiş ve bitki örtüsü indeksleri ile verim değerleri kullanılarak verim tahmin modeli geliştirilmiştir. Çalışmada Şanlıurfa ili Ceylanpınar ilçesinde bulunan Tarım İşletmeleri Genel Müdürlüğü (TİGEM) arazisinde bulunan buğday tarlalarından sulu tarım ve kuru tarım yapılan tarlalardan 5'er tane seçilmiştir. 2015-2016, 2016-2017 ve 2017-2018 sezonlarına ait ekim ile hasat tarihleri arasında belirli zaman aralıklarında alınan Landsat-8 ve Sentinel-2 uydu görüntülerinden üretilen NDVI ve SAVI indeksleri yardımıyla buğday bitkisinin gelişim süreçleri incelenmiştir. Ayrıca 3 yıla ilişkin NDVI, SAVI, GNDVI, MSAVI2 ve NDWI2 indeks değerleri ile TİGEM'den temin edilen verim değerleri birlikte değerlendirilerek çiçeklenme öncesi, çiçeklenme evresi ve çiçeklenme sonrası dönemler için verim tahmin modeli kurulmuştur. Oluşturulan model 2018-2019 sezonunda belirlenen tarlalarda uygulanarak doğruluk analizi yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde çiçeklenme evresinde verim tahmin modelleri ile buğday verimi arasında yüksek korelasyon olduğu görülmüştür. En yüksek ilişki ise %86 ile çiçeklenme evresindeki SAVI indeksinden elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the phenological stages of the wheat plant were investigated by using the vegetation indexes obtained from multi-time satellite images and yield estimation model was developed by using the vegetation indexes and yield values. The study area is the land of the General Directorate of Agricultural Enterprises located in the Ceylanpınar district of Şanlıurfa. We selected 5 irrigated farming areas and 5 dry farming areas. The development processes of wheat were examined with the help of NDVI and SAVI indices produced from Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images taken at certain time intervals between sowing and harvest dates of 2015-2016, 2016-2017 and 2017-2018 seasons. In addition, NDVI, SAVI, GNDVI, MSAVI2 and NDWI2 index values and yield values were evaluated together and yield estimation model was established for pre-flowering, flowering stage and post-flowering periods. The model was applied in the wheat-fields determined in the 2018-2019 season and accuracy analysis was performed. The results showed that there was a high correlation between yield estimation models and wheat yield at the flowering stage. The highest correlation was obtained from the SAVI index at the flowering stage with %86.
Benzer Tezler
- Early yield estimation by photosynthetic pigment abundances using landsat 8 image series
Landsat 8 görüntü serisi kullanılarak fotosentetik pigment bollukları ile erken verim tahmini
AYŞENUR ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN
DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Wetland spectro-temporal unmixing using multitemporal multispectral satellite images
Çok zamanlı çok bantlı uydu görüntüleri kullanılarak sulak alanda spektro-zamansal ayrıştırma
ERDEM ÖZER
Doktora
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Monitoring changes in surface mining area
Açık ocak sahasındaki değişimlerin spot uydu görüntüleri kullanılarak izlenmesi
NURAY ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHİM ÖZGENOĞLU
- Random forest classification of tomato fields with planet satellite image data and accuracy assessment
Planet uydu görüntü verileriyle yüksek doğruluklu domates ürün tipi sınıflandırmasında rastgele orman sınıflandırma yönteminin kullanımı ve doğruluk analizi
BETÜL ŞALLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Mediterranean shrub classification using multi-temporal multi-spectral satellite images
Çok-zamanlı çok-bantlı uydu görüntüleri kullanarak Akdeniz çalı sınıflandırması
INDIRA APRILIA LISTIANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ormancılık ve Orman MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
DR. UĞUR SİYAMİ ZEYDANLI