The use of remote sensing for monitoring agricultural products in the Gezira Irrigation Scheme, Sudan
Gezira Sulama Projesi'ndeki (Sudan) tarimsal ürünlerin izlenmesinde uzaktan algilama kullanimi
- Tez No: 898245
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Sudan'ın Gezira Sulama Planı'ndaki (880.000 hektar) tarımsal yönetim ve gıda güvenliği sorunlarını ele almaktadır. Buğday üretimi ve su verimliliği optimizasyonuna odaklanarak tarımsal izlemeyi geliştirmek için gelişmiş makine öğrenimi kullanmaktadır, Çalışma, çoklu veri kaynaklarını entegre ederek, Sentinel-2 görüntülerini kullanarak mahsul sınıflandırması için Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Nesne Tabanlı Görüntü Analizi (OBIA) yöntemlerini uygulamaktadır. Random Forest ve XGBoost dahil çeşitli modeller, verim ve su verimliliğini tahmin etmektedir, Sonuçlar, mahsul sınıflandırmasında yüksek doğruluk göstermekte, SVM'nin OBIA'ya göre biraz daha iyi performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Ekim alanı tahmini, resmi kayıtlara kıyasla %2-3'lük bir hata aralığına ulaşmıştır. Araştırma, buğday yetiştiriciliğindeki karmaşık dinamikleri ortaya çıkararak, doğrusal olmayan verim faktörlerini ve daha basit su verimliliği ilişkilerini vurgulamaktadır, Bu çalışma, BM Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri ile uyumlu olarak gıda güvenliğinin iyileştirilmesine, çiftçi geçim kaynaklarına ve sürdürülebilir su kullanımına katkıda bulunmaktadır. Metodoloji, benzer küresel sulama planlarında potansiyel uygulamalara sahiptir.
Özet (Çeviri)
This thesis addresses agricultural management and food security challenges in Sudan's Gezira Irrigation Scheme (880,000 hectares). It uses advanced machine learning to enhance agricultural monitoring, focusing on wheat production and water productivity optimization, the study integrates multiple data sources, employing Support Vector Machine (SVM) and Object-Based Image Analysis (OBIA) for crop classification using Sentinel-2 imagery. Vari-ous models, including Random Forest and XGBoost, estimate yield and water productivity, Results show high accuracy in crop classification, with SVM slightly outperforming OBIA. Crop area estimation achieved a 2-3% error range compared to official records. The research reveals complex wheat cultivation dynamics, highlighting non-linear yield factors and sim-pler water productivity relationships, this work contributes to improved food security, farmer livelihoods, and sustainable water use, aligning with UN Sustainable Development Goals. The methodology has potential applications in similar global irrigation schemes.
Benzer Tezler
- Gıda güvenliği bağlamında coğrafi bilgi teknolojilerinden yararlanılması: Manisa örnekleminde tarımsal ürünlerin parsel bazlı tespit edilmesi
Using geographical information technologies in the context of food security: Parcel-based determination of agricultural products in Manisa sample
İBRAHİM TAŞCI
Doktora
Türkçe
2024
CoğrafyaEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÇABUK
DR. ÖĞR. ÜYESİ RESUL ÇÖMERT
- The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment
Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi
PARIA ETTEHADI OSGOUEI
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning
Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi
MEHMET FURKAN ÇELİK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ERTEN
- Evaluation of ground-level ozone measurements using TROPOMİ HCHO and NO2 retrievals in the Aegean Region of Türkiye
TROPOMI HCHO ve NO2 verileri kullanarak Türkiye'nin Ege Bölgesinde yer seviyesindeki ozon ölçümlerinin değerlendirilmesi
SEDEF BAYRAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak kar örtüsü ile mevsimsel akımın değerlendirilmesi: Urmiye Gölü örneği
Evaluation of snow cover and seasonal streams using remote sensing techniques: Lake Urmia
AFSHIN SHAHBAZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜZAR DUYGU SEMİZ