Geri Dön

Comparison of spectroradiometer and landsat image analysis techniques in prediction of soil physicochemical properties: a case study in Erbil governorate

Toprak fizikokimyasal özelliklerinin tahmininde spektroradyo metre ve landsat görüntü analizi tekniklerinin karşılaştırılması; Erbil bölgesinde örnek bir çalışma

  1. Tez No: 688901
  2. Yazar: HOGAR HAMZAH OMAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR SÜRÜCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu çalışma, toprağın fiziksel ve kimyasal özellikleri ile toprak spektral özellikleri (Landsat 8 OLI / TIRS görüntüleri yansıma ve Spektroradyometre yansıması) arasındaki ilişkiyi tespit etmeyi amaçlamıştır. 21/08/2020 tarihinde elde edilen bu çalışma için iki Landsat 8 OLI / TIRS görüntüsünün alınma ve mozaiği, iklim verileri tanımlamak için meteorolojik veriler elde edilmiştir. Çalışma alanından yirmi beş jeo-referanslı toprak numunesi toplanmış ve lokasyonları GPS yardımı ile kayıt edilmiştir. Toprak örneklerinin bir kısım fiziksel ve kimyasal özellikleri belirlenmiş ve spektral çzell Özelikleri olarak analiz edilmiştir. (Spektroradyometre kullanılan temsil edilen toprak örnekleri için spektral analiz) ve Landsat 8 OLI / TIRS bantları. Bu nedenle, enterpolasyonlu haritalar, ölçülen tüm zemin özellikleri ve tahmini zemin özellikleri için gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmadaki istatistiksel sonuçlar, Landsat 8 OLI / TIRS ve Spektroradyometre yansıtma spektrumlarından yansıma ile toprak fiziksel ve kimyasalları arasında güçlü bir ilişki olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, regresyon denklemleri aracılığıyla bazı zemin özellikleri tahmin edildi. Ayrıca, bunlar kullanılarak, Landsat 8 OLI / TIRS yansıma ve Spektroradyometre yansımasına göre tahmin haritaları yapılmıştır. Toprak özellikleri (fiziksel ve kimyasal) arasında daha güçlü korelasyon katsayısı (r) ve Landsat 8 OLI / TIRS'nin yansıtma katsayısı, bant 3 ile alan yığın yoğunluğu arasında (r = -0.563) tespit edilmiştir. Öte yandan, 650 nm dalga boyunda Spektroradyometreye dayalı yansıma ile sodyum iyonları (Na +) arasındaki korelasyon katsayısı (r = 0.728). Regresyon denklemleri, toprağın fiziksel ve kimyasal özelliklerinden bazıları için (bir veya daha fazla Landsat 8 OLI / TIRS bantları veya Spektroradyometre dalga boyu yansıtma oranıyla önemli bir korelasyon değerine sahip olan), Landsat 8 OLI / TIRS bantlarının ve Spektroradyometreye dayalı yansıma bazı toprak özelliklerini tahmin etme. Ayrıca Landsat 8 OLI / TIRS tabanlı regresyon denklemleri kullanılarak tahmin edilen zemin özellikleri haritaları yapılmıştır. Genel olarak, Spektroradyometre yansıtma oranı kullanılarak tahmin edilen zemin özellikleri, regresyon denklemleri için belirleme katsayısı değerlerine (R2) dayanan Landsat 8 OLI / TIRS ile karşılaştırıldığında çok daha doğru ve güvenilirdi. Landsat 8 OLI / TIRS tabanlı en yüksek R2, yığın yoğunluk denklemi için (0.503) idi. Spektroradyometre bazlı en yüksek R2 ise organik madde denklemi için (0.736) idi. Diğer bir deyişle, Spektroradyometre bazlı tüm R2 değerleri, aynı toprak özelliklerine dayalı Landsat 8 OLI / TIRS'den daha yüksekti. Ayrıca, tüm korelasyon katsayıları değerleri, ölçülen toprak özellikleri ile tahmin edilen zemin özellikleri arasında pozitif olarak anlamlıydı (Landsat 8 OLI / TIRS tabanlı ve Spektroradyometre tabanlı).

Özet (Çeviri)

This study determined the relationships between soil physicochemical properties and soil spectral properties (Landsat 8 OLI/TIRS images reflectance and Spectroradiometer reflectance). The mosaic of two Landsat 8 OLI/TIRS images were applied for this study (path 169/row 34) and (path 169/row 35), acquired on 21/08/2020, Meteorological data were obtained to define the climatological conditions of the study area. Twenty-five geo-referenced soil samples were collected using a GPS receiver. Afterwards, physical and chemical properties of collected soil samples were analyzed by conventional methods and spectrally (spectral analysis for selected soil samples was conducted by using Spectroradiometer) to determine the correlations between resulting soil properties and Landsat 8 OLI/TIRS bands. Interpolated maps were created for soil properties. Significant correlations were recorded among soil physical and chemical properties, Landsat 8 OLI/TIRS and Spectroradiometer reflectance spectra. Some of soil properties were predicted by regression equations. Prediction maps were prepared using the reflectance of Landsat 8 OLI/TIRS and Spectroradiometer reflectance values. The stronger correlation were noted among soil properties and reflectance of Landsat 8 OLI/TIRS band 3 and bulk density (r= -0.563). Spectroradiometer-based reflectance at 450 nm wavelength had significant negative correlation (r=-628) with organic matter. The regression equations obtained for soil properties, Landsat 8 OLI/TIRS bands and Spectroradiometer-based reflectance were used to predict soil properties. The data obtained by the regression equations were used to prepare prediction maps of soil properties. The accuracy of predicted soil properties was higher for Spectroradiometer reflectance compared with Landsat 8 OLI/TIRS based on coefficient of determinations values (R2) for regression equations. The highest R2 at Landsat 8 OLI/TIRS-based was (0.503) recorded for bulk density equation. Similarly, the highest R2 at Spectroradiometer-based was (0.674) recorded for soil moister content. All R2 values for Spectroradiometer-based reflectance were higher than Landsat 8 OLI/TIRS-based reflectance for same soil properties. All correlation coefficients values were positive and significant between measured and predicted soil properties both for Landsat 8 OLI/TIRS and Spectroradiometer-based reflectance.

Benzer Tezler

  1. Şeker pancarı yaprak alan indeksinin Landsat 8 uydu görüntüleri ile tahmin edilmesi

    Estimation of sugarbeet leaf area index by using Landsat 8 satellite images

    UFUK ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYÜP SELİM KÖKSAL

  2. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme

    Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery

    İSMAİL ÇÖLKESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  3. Toprak özelliklerinin tahmininde jeoistatistiksel ve spektroradyometrik yöntemlerin karşılaştırılması

    Comparison of geoistatistic and spectroradiometric methods for estimation of soil properties

    FATMA KAPLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ VOLKAN BİLGİLİ

  4. Quantification of Saharan dust influences on Eastern Mediterranean air quality via atmospheric modeling

    Sahra tozunun Doğu Akdeniz hava kalitesi üzerindeki etkilerinin atmosfer modeliyle belirlenmesi

    BURCU KABATAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  5. Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği

    Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region

    SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU