Geri Dön

Investigating olive trees by monitoring phenological stages using multi-modal satellite sensor data

Çok-modlu uydu sensör verileri kullanılarak fenolojik aşamalarının izlenmesiyle zeytin ağaçlarının araştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 855042
  2. Yazar: HAYDAR MUHAMMED AKÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Ziraat, Geodesy and Photogrammetry, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Zeytin ağacı, Akdeniz bölgesi ve halkı için önemli bir yere sahiptir. Kuraklığa dayanıklı bir tür olması sebebiyle toprağı erozyondan korur. Akdeniz halkı için sosyal, kültürel ve mutfak açısında vazgeçilmezdir. Zeytin yağı bölgenin kalkınması için temel ekonomik değer taşır. Küresel olarak artan sağlıklı beslenme trendiyle zeytin yağına ve zeytinden üretilen diğer ürünlere talep sürekli olarak artmaktadır. Bu talebi karşılamak için zeytin ağaçları iklim koşullarının el verdiği farklı bölgelerde de yetiştirilmektedir. Fakat, küresel ısınma ve onun etkisiyle yaşanan çevre felaketleri zeytin ağaçalarını olumsuz etkilemektedir. Bu yüzden son 20 yılda zeytin ağaçları üzerine çok sayıda araştırma yapılmıştır. Fakat bu araştırmaların çoğu yerel ölçekte kalmış ve genellikle tek sensörlü uzaktan algılama verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Örnek vermek geekirse, yapılan çalışmaların büyük çoğunluğunda optik uydu görüntülerinden faydalanılmıştır. Bu durum bulutlu geçen sonbahar ve özellikle kış aylarında araştırmaların kesintiye uğramasına sebep olmaktadır. Bunun üstesinden gelmek için İnsansız Hava Araçlarıyla (İHA) yapılan araştırmaların sayısı artmaktadır. Fakat İHA ile yapılan çalışmalar masraflı olduğu için yerel ölçekte kalmaktadır. Bölgesel ve ülke çapında çalışmalarda uydu götüntülerinin kullanımı kaçınılmaz olmaktadır. Bulutlu geçen kış aylarında çalışmaların kesintiye uğramaması için radar görüntüleri büyük önem arz etmektedir. Fakat yapılan çalışmalar çok ufak bir kısmı radar görüntülerinden faydalanmıştır. Zeytin yetiştiriciliği diğer Akdeniz ülkelerinde olduğu gibi Türkiye'de de hayati öneme sahiptir. Kayda değer sayıda aile işletmesi geçimini zeytincilikten sağlamaktadır. Buna karşın, zeytin ağacı üzerine yapılan çalışmalar diğer Akdeniz ülkelerine nazaran kısıtlı kalmıştır. Fakat uzaktan algılama teknikleriyle yapılan bazı yerel ölçekte çalışmalar zeytin ağaçlarının konum ve miktarında dalgalanmalar olduğunu belirtmişlerdir. Bunun ötesinde zeytin ağacı genetik olarak var yılı yok yılı olan bir bitkidir ve zeytin ve zeytin yağı üretiminde yıllara bağlı olarak önemli dalgalanmalar yaşanmaktadır. Bunların yanı sıra güncel zeytin haritalarının eksikliği zeytin ağaçlarının takip edilmesini zorlaştırmaktadır. Yukarıda belirtilen sebepler dikkate alınarak bu çalışmada Sentinel-1 ve Sentinel-2 uydu verileri kullanılarak (i) zeytin ağaçlarının bölgesel olarak haritalanması ve (ii) bu harita kullanılarak zeytin ağaçlarının 2017 ile 2021 yılları zamansal fenolojisinin incelenmesi ve iklim koşulları ile rakımın zeytin ağaçlarının üretkenliğine olan etkisi araştırılmıştır. Türkiye'nin en önemli zeytincilik şehirlerinden biri olan İzmir bu tezin çalışma bölgesi olarak belirlenmiştir. Tezin ikinci bölümünde İzmir'in güncel zeytin ağacı haritasının çıkarılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda Sentinel-1 ve Sentinel-2 verileri kullanılmış ve örnekleme için Google Haritalardan alınan yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden faydalanılmıştır. Zeytin haritası oluşturmadan önce, çalışma alanını temsil eden sınıf sayısını belirlemek amacıyla ESA WorldCover 2020 v100 sınıfları referans alınmıştır. Bunlar:“ekili alan”,“ağaç örtüsü”,“çıplak/seyrek bitki örtüsü”,“yerleşim”,“çayır”,“çalılık”,“kar/buz”ve“su”.“Kar/buz”ve“su”sınıfları daha önce maskelenmiş oldukları için sınıflandırmadan hariç tutulmuştur. Ayrıca“zeytin”sınıfı dahil edilmiş ve“çıplak/seyrek bitki örtüsü”sınıfının zeytin sınıfıyla karışmasını önlemek amacıyla“toprak”ve“seyrek bitki örtüsü”olarak iki sınıfa ayrılmıştır. Sonuç olarak zeytin sınıfı da dahil olmak üzere 7 sınıf belirlenmiştir. Zeytin ağaçlarını daha yüksek doğrulukta sınıflandırmak için, farklı fenolojik aşamalar olan Mayıs, Temmuz ve Ekim aylarının görüntüleri seçilmiştir. Zeytin fenolojisi rakım ve enleme göre değişiklik göstermekle birlikte Mayıs ayı çiçeklenme, Temmuz ayı yaprakların hafif sararıp meyvenin büyüdüğü ve çekirdeğin sertleştiği dönem, Ekim ayı ise meyve olgunlaşma ve renklenme aşaması olarak kaul edilmiştir. Mayıs, Temmuz ve Ekim aylarına ait aylık kompozit görüntüler oluşturularak bunların farklı kombinasyonları (Mayıs + Temmuz, Mayıs + Temmuz + Ekim ve Temmuz + Ekim) test edilmiştir. Bunlar arasından en yüksek doğruluğu veren Temmuz + Ekim kombinasyonu (“g”veri seti) nihai sınıflandırma için seçilmiştir. Bu veri setlerine rastgele orman (random forest) sınıflandırması uygulanmıştır. Rastgele orman sınıflandırıcısı, yüksek doğruluk ve düşük bias göstermesi sebebiyle özellikle büyük veri kümelerinin sınıflandırılmasında tercih edilmektedir. Doğruluk değerlendirmesi, K-fold çapraz doğrulama ve hata matrisi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, Sentinel-1'in tek başına zeytin ağaçlarının haritalanması için orta düzeyde bir sınıflandırma doğruluğu sağladığını göstermiştir (%70'e kadar). Buna karşılık, Sentinel-2'den üretilen optik verilerin kullanılması zeytin ağacı sınıflandırmasını önemli ölçüde iyileştirmiştir (%90'a kadar). Bununla birlikte, Sentinel-1 ve Sentinel-2 veri kümelerinin birleşimi, İzmir İlinde zeytin ağacı sınıflandırması için en iyi sonucu vermiştir. Son aşamada, zeytin dışındaki sınıflar maskelenerek“zeytin”ve“zeytin değil”olmak üzere iki sınıflı nihai zeytin haritası üretilmiştir. Bu harita %98 genel doğruluk ve %93 üretici doğruluğu ile elde edilmiştir. K-fold çapraz doğrulama sonuçları da %90 üzerinde çıkmıştır. Bu sonuçlar, çok yüksek çözünürlüklü görüntülerle yapılan çalışmaların %89 ile %99 arasında doğruluk verdiği dikkate alındığında cesaret vericidir. TÜİK'ten elde edilen 5 yıllık ortalama zeytin alanı, sınıflandırılan alan ile kıyaslanmıştır. Bayındır ve Bergama ilçelerinde korelasyonu bozan eksik ve fazla kestirimler olduğu (underestimation, overestimation) gözlemlenmiştir. Eksik ve fazla kestirimlerin nedenlerini araştırmak üzere saha gözlemleri gerçekleştirilmiştir. Saha gözlemleri sonucu bu iki ilçe karşılaştırmadan hariç tutulmuş ve TÜİK verileriyle oldukça iyi uyumluluk yakalanmıştır (R2 = 0.77). Bu sonuçlar, meyve ağaçlarının haritalanmasında optik ve radar verilerinin sinerjik kullanımının avantajını açıkça ortaya koymaktadır. Ayrıca, bir bulut altyapılı hesaplama platformu olan Google Earth Engine'in gücü kullanılaarak meyve ağaçlarının bölgesel ve küresel çapta ölçeklenebilirliği mümkün kulunmıştır. Tezin üçüncü bölümünde, ikinci bölümde üretilen İzmir'in güncel zeytin haritası kullanılarak zeytin ağaçlarının 2017-2021 yılları arasında fenolojik değişkenliği incelenmiş, iklim ve rakımın zeytin ağacının üretkenliğine (productivity) olan etkisi araştırlımıştır. Copernicus Yer İzleme Servisi (Copernicus Land Monitoring Service)'nin yüksek çözünürlüklü bitki fenoloji ve üretkenlik parametreleri (High-Resolution Phenology and Productivity) olan büyüme sezonu başlangıç günü (start of season date), büyüme sezonu bitiş günü (end of season date) ve toplam üretkenlik (total productivity - TPROD) parametreleri kullanılmıştır. Bitki fenoloji indeksi (plant phenology index) kullanılarak yıllık olarak üretilen bu parametreler Copernicus'un veri sağlayıcısı WEkEO'dan elde edilmiştir. Bunların yanında, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) tarafından sunulan yağış verisi, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) tarafından sunulan yer yüzeyi sıcaklığı verisine ek olarak Corpernicus'un sağladığı toprak yüzey nemliliği (surface soil moisture) ve sayısal arazi modeli (EU-DEM) verilerinden faydalanılmıştır. Zeytin ağaçlarının üretkenliğini karşılaştırmak için TÜİK zeytin rekolte verileri baz alınmıştır. Sonuçlara göre, 2017-2021 yılları arasında SOSD trendi, EOSD'ye göre daha az değişkenlik göstermiştir. 2018 yılına ait SOSD diğer yıllarla benzerlik göstermesine rağmen EOSD oldukça erken gerçekleşmiştir. Bunun potansiyel nedenleri araştırıldığında 2018 yılında EOSD tarihinden önceki üç ayda toplam yağış mikatarının diğer yıllara göre oldukça yüksek olduğu tespit edilmiştir. Buna göre EOSD öncesi yoğun yağışın büyüme mevsimini önemli ölçüde kısalttığı gözlemlenmiştir. Bunun dışında, sonuçlar SOSD ve EOSD'nin 1000 m rakıma kadar tutarlı bir şekilde geciktiğini göstermiştir. Bununla birlikte, EOSD gecikmesi 1000 m üzerindeki rakımda yavaş devam etmiştir. SOSD trendi 2000 m rakıma kadar düzenli olarak gecikmiştir. Gecikme trendi 2000 m yükseklikten sonra yavaşlamıştır. Buna göre, rakım arttıkça zeytin ağaçlarının SOSD ve EOSD'si gecikmiş ve mevsim uzunluğu bir miktar kısalmıştır. Ayrıca, SOSD ile rakım arasındaki korelasyonun (R2 = 0.43) EOSD ile rakım arasındaki korelasyondan (R2 = 0.22) önemli ölçüde yüksek olduğu görülmüştür. Rakım arttıkça zeytin ağaçlarının toplam verimliliği azalmıştır. Bununla birlikte, 500-800 m rakım arasındaki ortalama toplam üretkenlik değerinda hafif bir dalgalanma gözlemlenmiştir. 800 m rakımın üzerinde ortalama toplam üretkenlik tutarlı bir şekilde azalmaya devam etmiştir. Kümülatif toplam üretkenlikise 600 metre yüksekliğe kadar büyük bir hızla azalmış, daha sonra, düşüş eğilimi devam etmesine karşın düşüş hızı yavaşlamıştır. Toplam üretkenlik ile TÜİK zeytin rekolte verileri kıyaslandığında güçlü bir korelasyon (R2 = 0.77) elde edilmiştir. Yağışın farklı fenolojik dönemlerde toplam üretkenlik üzerindeki etkilerini araştırmak için ilkbahar, yaz, sonbahar ve yıllık yağışlar dikkate alınmıştır. Sonuçlar, yağışın toplam üretkenlikle güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu göstermiştir. Ayrıca, ilkbahar ve sonbahar yağışlarının toplam verimliliğe etkisi yaz yağışlarına nazaran daha fazla olmuştur. İlkbahar, yaz, sonbahar ve yıllık yüzey toprak nemliliğinin zeytin ağaçlarının toplam verimliliğine etkileri incelenmiştir. Sonuçlar, üretkenliğin yüzey toprak nemi ile güçlü bir korelasyona sahip olduğunu göstermiştir. İlkbahardaki yüzey toprak nemi ile toplam üretkenlik arasındaki korelasyon (R2 =0.62), yaz (R2 =0.51) ve sonbahardaki toprak yüzey nemliğinden (R2 =0.51) arasındaki korelasyondan yüksek çıkmıştır. Son olarak, 2017-2021 yılları arasını kapsayan yıllık SOSD, EOSD ve TPROD haritaları üretilmiştir. Tezin ikinci ve üçüncü bölümlerinde elde edilen sonuçlar Bayındır ver Bergama ilçelerinde sırasıyla düşük ve yüksek kestirim olduğunu göstermiştir. Bu yüzden bu iki ilçede saha gözlemleri gerçekleştirilmiştir. Tezin dördüncü bölümü bu saha gözlemlerini açıklamaktadır. Zeytin ağaçları tepelik alanlarda karışık bitki örtüsü sebebiyle yanlış sınıflandırmaya daha meyilli olmaktadır. Yapılan saha ziyaretlerinde bu durum göz önünde bulundurulmuştur. Bayındır'da yapılan saha gözlemleri göstermiştir ki bazı bölgelerde ormanlar zeytinliğe dönüştürülmüştür. Bu bölgelerde zeytinlikler seyrek bitki kanopisi sergilediği için yanlış sınıflandırılmalar gözlemlenmiştir. Buna ek olarak, bazı bölgelerde yoğun bitki örtüsü sebebiyle yine yanlış sınıflandırmalar gözlemlenmiştir. Her iki sebeple zeytin olan kısımlar zeytin değil olarak sınıflandırıldığından Bayındır ilçesinde düşük kestirim gerçekleşmiştir. Bergama ilçesnin bazı yüksek rakımlı bölgelerinde meşe ağaçlarının (holm oak) zeytin olarak yanlış sınıflandırıldığı gözlemlenmiştir. Meşe ağacının morfolojik yapısı, kanopi şekli ve yaprak renginin zeytinle benzerlik gösterdiği anlaşılmıştır. Buna ek olarak, çam ormanın seyrek olduğu bazı yerlerde zeytin olarak yanlış sınıflandırılma olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar, Bergama ilçesinde fazla kestirime yol açmıştır. Sonuç olarak, Sentinel-1 ve Sentinel-2 verileri kullanılarak zeytin ağaçlarının bölgesel ve küresel ölçekte iyi bir doğrulukla sınıflandırılabilir olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, Copernicus tarafından sunulan HR-VPP parametreleri kullanılarak zeytin ağaçlarının fenoloji ve üretkenliklerinin bölgesel ve küresel ölçekte iyi bir doğrulukla takip edilmesinin mümkün olduğu sonucuna varılmıştır. Bu tezde sunulan yöntem Türkiye'nin diğer bölgelerinde de uygulanırsa, zeytin ağaçlarının ülke çapında haritalanarak fenolojik ve üretkenlik analizi gerçekleştirilebilir.

Özet (Çeviri)

Olive tree is crucial due to its social, cultural and economical values to the Mediterranean society. The demand for olive oil and other products produced from olives is constantly increasing with the global trend of healthy lifestyle. To meet this demand, olive trees are grown in different regions as long as climatic conditions allow. However, global warming and the environmental disasters adversely affect olive trees. As a result, during the past 20 years, several studies on olive trees have been carried out utilising a variety of remote sensing techniques and platforms for diverse agronomic aims, including tree identification, fertilisation, irrigation etc. However, researches on olive trees in Türkiye is limited and to the best knowledge, no studies on olive trees have been performed using remote sensing techniques on regional scale in Türkiye. Therefore, the aim of this research is to map olive trees of Izmir Province, one of the main olive growing regions, for the first time using Sentinel-1 and Sentinel-2 data. The phenology and productivity of olive trees of Izmir are investigated as well, using CLMS HR-VPP products on a regional scale for the first time. The effectiveness of multitemporal Sentinel-1 and -2 data for olive tree classification is evaluated in Chapter 2. Datasets consist of May and October composites of each year between 2017 and 2021 are used in order to capture the different phenological stages of olive trees. Random forest classfier is implemented to datasets. Classification map of Izmir province is produced and number of classes are reduced to two classes“olive”and“non-olive”to create binary olive tree map. Results are validated using both K-fold cross validation and confusion matrix methods. The results show that Sentinel-1 data can map olive trees with up to 70%, while Sentinel-2 data succed up to 90%. However, the combined usage of Sentinel-1 and Sentinel-2 datasets show the best classification accuracy for olive trees. This is a clear example of the advantage of mapping tree crops using radar and optical data fusion. In addition, this is the first olive tree distribution map of Izmir Province, and it's essential for creating a successful management plan. Using data from Sentinel-1 and Sentinel-2, this research assessed the possibilities of mapping olive trees regionally. The phenology and productivity of olive trees of Izmir Province are investigated in Chapter 3. Copernicus Land Monitoring Sevices's High-Resolution Vegetation Phenology and Productivity (HR-VPP) metrics are used. Interannual variability of phenology metrics (SOSD, EOSD) of olive trees are evaluated and the effects of climatic conditions such as precipitation and surface soil mositure as well as elevation to the productivity of olive trees are investigated. Results demonstrate that precipitation have a significant effect on EOSD. Additionally, a strong correlation between total productivity and elevation and climatic conditions, such as precipitation and surface soil moisture, is observed. The strong corrrelation between productivity of olive trees and TUIK crop yield data (R2 = 0.77) verifies the efficiency of CLMS HR-VPP metrics to be used on a regional and global scale. This is one of the first attempts to utilise the power and potential of WEkEO and GEE cloud infrastructures using Sentinel-1 and Sentinel-2 data as well as CLMS HR-VPP products. Moreover, this is the first regional satellite-based phenology and productivity research on olive trees in Türkiye. Field trips to the districts of Bergama and Bayındır are explained in Chapter 4, to look into the reasons of the overestimation and underestimation issues that are discussed in the Chapter 2 and Chapter 3. As olive forests in hillsides are mixed with different types of trees and the other background vegetation around olive trees, olive trees are more likely to be misclassified in hilly regions. In conclusion, this research encourages the use of the cloud infrastructure capabilities of GEE in order to develop a scalable methodology for studies on tree crops at regional to global scales. If this method is expanded to other parts of Türkiye, it will allow for the first country-scale research on olive trees.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    287576

    E-DiGOR modeli kullanılarak zeytin üretim alanında toprak su bütçesinin izlenmesi

    Monitoring of soil water budget using E-DiGOR model in olive producing area

    NURTEN KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatMustafa Kemal Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AYDIN

  2. Tez No

    837077

    Simulator-based evaluation of human response in emergencies

    Acil durumlarda ınsan faktörünün simülatör ortamında değerlendirilmesi

    ESMA UFLAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ÖZCAN ARSLAN

  3. Tez No

    305358

    Zeytin ağacı yapraklarından süperkritik-CO2 ile ekstrakt eldesi ve bileşimindeki oleuropein miktarının incelenmesi

    Obtaining of olive leaf extract with supercritical CO2 and investigation of the oleuropein content in the extract

    SELİN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BİLGİN

  4. Tez No

    486563

    Zeytin yaprağının önemli biyoaktif bileşeni oleuropeinin kapiler elektroforez yöntemiyle tayini

    Determination of the major bioactive component oleuropein in olive leaf by capillary electrophoresis

    MERVE KOPAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER

  5. Tez No

    605710

    The investigation of antioxidant properties of propolisproducts obtained from Turkey

    Türkiye'den toplanan propolis ürünlerinin antioksidan özelliklerinin incelenmesi

    ECE ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN

Geri Dön