Predicting corn phenological stages with multispectral time series remote sensing data by threshold based and trend detection methods
Eşik temelli ve trend tespit yöntemleri kullanılarak multispektral zaman serisi uzaktan algılama verileri ile Mısır fenolojik aşamalarının tahmin edilmesi
- Tez No: 846920
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜZEYYEN ANIL ŞENYEL KÜRKÇÜOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Ziraat, Geodesy and Photogrammetry, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zekâ (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Uzaktan Algılama (RS) gibi araçların dikkat çektiği bir çağda, tarım birincil yararlanıcılardan biridir. Bu teknolojiler, tarımsal verimliliği optimize etmekte, kaynak kullanımını en iyi hale getirmekte ve hassas tarımı (PA) hayata geçirmekte önemli rol oynamaktadır. Uydu görüntüleri ile hesaplanabilen Bitki İndeksleri (VI), hassas tarımı uygulamak için kullanılabilecek temel ve faydalı algoritmalardır. Bitki fenolojisi, PA uygulamalarına yardımcı olan bir çalışma alanı olarak dikkat çekmektedir. Bu tezde, mısır fenolojisinin tahmin edilmesi için iki uzaktan algılama yöntemi karşılaştırılmaktadır. Sentinel-2 NIR ve RED bantlarıyla Modifiye Toprak Ayarlı Bitki İndeksi (MSAVI) ve Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) 2017 ve 2022 yılları arasında hesaplanmaktadır. MSAVI, mısırın erken evrelerinin tahmininde, NDVI ise geç evrelerin tahmininde kullanılmıştır. MSAVI belirli bir eşiğe ulaştıktan sonra, tarihler ve değerler NDVI değerleri ile birleştirilerek, Medyan ve Savitzky-Golay Filtreleri ile ön işlemden geçirilirmiştir. Filtrelenmiş VI verileri, Eşik Tabanlı Model (TBM) ve Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama (MACD) Tabanlı Model olmak üzere iki fenoloji tahmin yöntemini karşılaştırmak için kullanılmıştır. Sonuçlar, daha az hata veren modeli bulmak için Bitki Durum Raporu (CPR) verileriyle karşılaştırılmıştır. TBM ve MACD arasındaki karşılaştırmalı analize bağlı olarak bulgular, TBM yönteminin mısırın fenolojik aşamalarını tahmin etme açısından metoduna göre daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Instead of treating a crop field as one homogeneous area, Precision Agriculture (PA) allows site-specific management to optimize the inputs and outputs in agricultural production. The PA concept has gained acceleration with tools like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and Remote Sensing (RS). Vegetation Indices (VI) which are produced and manipulated by using these tools, are simple yet useful algorithms and facilitate the implementation of PA. Phenology is a study area which helps PA practices and can be estimated with VI data. In this thesis, two remote sensing methods estimating corn phenology are compared to estimate the phenological stage dates for the 2017 to 2022 seasons. With Sentinel-2 NIR and RED bands, Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is calculated. While MSAVI is calculated to estimate early stages of corn, NDVI is calculated to estimate late stages. After MSAVI reaches a specific threshold, dates and values are replaced with NDVI values and new merged VI data is created. The merged VI data is pre-processed with Median and Savitzky-Golay (SG) Filter. This merged and filtered VI data is used to compare two phenology estimation methods, the Threshold Based Model (TBM), and the Moving Average Convergence Divergence (MACD) Based Model. Results are compared with Crop Progress Report (CPR) to find the model with least error, which will be used for further field model studies based on phenological dates. Depending on the comparative analysis between the TBM and MACD, the findings clearly indicate that TBM outperforms MACD in terms of estimating phenological stages of corn.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Arpada diallel melez analizleri ile bazı tarımsal özelliklerin kalıtımı üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KAYIHAN Z. KORKUT
Doktora
Türkçe
1981
ZiraatEge ÜniversitesiBitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM DEMİR
- Ankara Üniversitesi'nde spor yapan öğrencilerin beslenme durumları ve fiziki performansları üzerinde bir araştırma
A Research on the nutritional status and physical performance of the students who were active in sports at the University of Ankara
BÜLENT ASMA