Unsupervised Soil Drainage Classification and Mapping through the Application of Spatial and Nonspatial Methods
Yersel-değişken ve yersel-olmayan yöntemler uygulayarak eğitimsiz/kontrolsüz toprak drenaj sınıflaması ve haritalamasının yapılması
- Tez No: 713719
- Danışmanlar: PROF. DR. LARRY C. MUNN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Wyoming
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Tarımda ve doğal kaynak yönetiminde etkin toprak ve su yönetim planı uygulamalarında önemi gittikçe artan toprak drenaj kalitesi gibi toprağın haritalanmış özelliklerinin yersel değişim hassaslık düzeyiyle bir toprak haritasının doğruluk derecesi çok kuvvetli bir şekilde ilişkilidir. Çok değişkenli lojistik regresyon analizi, jeoistatistik, ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yöntemleri Amerikan Doğal Kaynaklar Koruma Servisi (NRCS) tarafından geliştirilmiş SSURGO toprak etüt veri tabanı ve devamlı sayısal harita veri tabanı özelliklerine (DEM) Amerika'nın Wyoming eyaleti sınırları içinde bulunan Albany County bölgesinin sayısal- toprak drenaj sınıflama-haritalaması amacıyla uygulanmıştır. Bu çalışmanın amaçları: i) yersel değişken toprak drenaj modellerini yersel olmayan yöntemlerle üretilmiş toprak drenaj sınıflama harita modelleriyle karşılaştırmak, ii) toprak drenaj sınıfları üzerine kategozie edilmiş ve ölçülmüş toprak özelliklerinin etkilerini belirlemek ve iii) sayısal toprak drenaj sınıflaması açısından geçerli (doğru), hassas ve güvenilir toprak-arazi yüzeyi modelleri inşa etmektir. Sayısal toprak drenaj haritalarının temel tahminci veri setleri bölgenin jeomorfolojisi, toprak hidrolojisi, kimyasal ve fiziksel özellikleri ve toprak erozyon indekslerinden oluşmuştur. Uygulanan yöntemler sayısal drenaj haritaların doğru-sınıflama-hassasiyeti sırasıyla yersel değişken, yersel olmayan ve Nümerik tabanlı yöntemler (DEM oluşturma yöntemleri) açısından %57 den %99 a, %92 den %99 a, ve %91 den %92 ye yükselmiştir. İnteraksiyon modellerinin doğru sınıflama hassasiyetleri sırasıyla yersel değişken modellerde %71-91 arasında ve yersel olmayan modellerde %95-97 arasında bulunmuştur. Toprak horizon özellikleri tarafından ortaya konan en dar güven aralığı (CI, %95) kullanılan modellerin hassasiyet ve güvenilirliğini yüksek göstermiştir. Yersel değişken modeller her zaman yersel olmayan modellere göre daha yüksek kay-square (şi-kare) değerleri sebebiyle üstün bulunmuşlardır. Sonuçlar, SSURGO toprak etüt verileri ve sayısallaştırılmış dijital yükselti modellerinin birlikte kullanımının doğruluğu ve hassasiyeti daha yüksek yersel değişkenlik haritaları oluşturabileceğini ve toprak drenajına ihtiyaç duyan potansiyel alanların bu haritalama yöntemiyle çalışma havzasında belirlenebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The accuracy of a soil map is strongly related to the level of spatial precision of its mapped properties, such as soil drainage quality, which are increasingly needed for effective soil and water management plan implementations in agriculture and natural resource management. Multivariate logistic regression analysis, geostatistics, and GIS were applied to the SSURGO soil survey data (NRCS) and continuous data (DEM) properties to classify soil drainage for Albany County, Wyoming, USA. The objectives of this study were to: i) compare spatial soil models to nonspatial drainage classification models, ii) determine the effects of categorical and measured soil properties on soil drainage classes, and iii) build valid, precise, and reliable soil-landscape models for the soil drainage classification. Geomorphology, soil hydrological, chemical and physical properties, and soil erosion indices were the major predictors of soil drainage. The correct classification accuracy ranged from 57 to 99%, from 92 to 99%, and from 91 to 92% for the spatial, nonspatial, and DEM-based models, respectively. The correct classification accuracy of the interaction models were between 71 and 91%, and 95 and 97% for the spatial and nonspatial models, respectively. The narrowest confidence interval (CI, 95%) was found by the soil horizon properties, indicating the models precision and validity. Spatial models were always superior with higher chi-squares to the nonspatial models. The results showed that combined use of soil survey data and DEM can result in more accurate and precise spatial soil maps and potential need for soil drainage can be determined with this mapping method in the basin.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri kullanılarak İstanbul metropolitan alanının analizi
Başlık çevirisi yok
FÜSUN DÜZGÜN (BALIK)
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH PERKTEKİN
- Arazi toplulaştırma planlama çalışmalarında uzaktan algılama tekniklerinden yararlanma olanakları
Using possibilities of remote sensing technics in land consolidation planning stage
MÜGE KÖSEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
ZiraatUludağ ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. KEMAL SULHİ GÜNDOĞDU
- Unsupervised sınıflandırma yöntemlerinin incelenmesi karşılaştırılması ve yeni metod geliştirilmesi üzerinde çalışmalar.
Başlık çevirisi yok
BÜLENT MITIŞ
- Somali toprak haritasının güncelleştirilmesi üzerine bir çalışma
A study on updating the soil map of Somalia
ABDULLAHI MOHAMED HUSSEIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT BAŞAYİĞİT
- Aşağı Kelkit havzasının bazı toprak özelliklerinin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama ile haritalanması
Mapping of some soil properties at the lower part of Kelkit basin using geographic information systems and remote sensing
SÜMER ASLAN GÜNESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiGaziosmanpaşa ÜniversitesiZiraat Bölümü
YRD. DOÇ. HAKAN METE DOĞAN