Geri Dön

Farklı fizyoğrafik üniteler üzerinde bulunan arazilerde sayısal toprak haritalama yaklaşımları kullanılarak olası toprak sınırlarının belirlenmesi ve bazı toprak özelliklerinin haritalanması

Determination of possible soil boundaries and mapping of some soil properties in lands located on different physiographic units using digital soil mapping approaches

  1. Tez No: 918580
  2. Yazar: YAVUZ ŞAHİN TURGUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP KENAN KOCA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Sayısal toprak haritalama, Regresyon tabanlı modeller, Sınıflandırma tabanlı modeller, DSMART, Vis-NIR spektroskopi, Digital soil mapping, Regression based models, Classification based models, DSMART, Vis-NIR spectroscopy
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Toprak Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 225

Özet

Bu çalışma, farklı fizyoğrafik ünitelerde bulunan arazilerde sayısal toprak haritalama yaklaşımları kullanılarak, olası toprak sınırlarının belirlenmesi ve bazı toprak özelliklerinin (örneğin; toprak organik karbon (TOK), toprak inorganik karbon (TİK) ve tekstürel fraksiyonlar) mekânsal dağılımlarının haritalandırılmasını amaçlamaktadır. Çalışma alanındaki lokasyonlar, koşullu Latin Hiperküp sistem (c-LHS) yöntemiyle belirlenmiştir. Belirlenen 107 noktada yüzey (0-30 cm) ve yüzey altı (30-60 cm) derinliklerden toplam 214 örnek toplanmıştır. Örnek noktalarının laboratuvarda yansıma değerleri görünür-yakın kızılötesi spektroskopisi (vis-NIR) ile ölçülmüş ve doğrulukları test edilmiştir. Örneklenen noktaların TOK, TİK, tekstür, pH ve elektriksel iletkenlik (EC) analizleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, çeşitli çevresel değişkenler (jeomorfometrik, iklimsel, uzaktan algılama ve arazi kullanım verileri gibi) ile birlikte, regresyon tabanlı (Regresyon Kriging, Random Forest, Suppor Vector Regression) ve sınıflandırma tabanlı makine öğrenme algoritmaları kullanılarak değerlendirilmiş, sayısal tahmin haritaları üretilmiştir. Ayrıca, DSMART algoritması aracılığıyla toprak haritalama birimlerinin yeniden örneklenmesi ve belirsizlik analizleri yapılarak, modellerin performansı kantitatif hata ölçümleriyle ele alınmıştır. Çalışma, farklı makine öğrenme modellerinin toprak özelliklerinin derinlik ve alansal dağılımlarını tahmin etmede çeşitli başarı düzeylerine ulaştığını ortaya koyarken; model bazında avantajlar ve sınırlılıkları detaylı biçimde tartışılmıştır. Elde edilen sonuçlar, hassas tarım uygulamaları, arazi yönetimi ve sürdürülebilir toprak kullanımı açısından önemli veriler sunmakta ve toprak oluşum süreçleri ile çevresel faktörler arasındaki etkileşimin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlamaktadır. Bu çalışma sayısal toprak haritalama alanında metodolojik ve uygulamaya yönelik önemli katkılar sunarak, toprak verilerinin mekânsal modellemesinde modern makine öğrenme tekniklerinin etkinliğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

This study aims to delineate potential soil boundaries and map the spatial distributions of certain soil properties (e.g., soil organic carbon (SOC), soil inorganic carbon (SIC), and textural fractions) using digital soil mapping approaches in lands located within different physiographic units. The locations within the study area were determined using the conditional Latin hypercube sampling (c-LHS) method. A total of 214 samples were collected from 107 selected points at both the surface (0–30 cm) and subsurface (30–60 cm) depths. The reflectance values of the sampling points were measured in the laboratory using visible-near infrared spectroscopy (vis-NIR), and their accuracies were subsequently verified. Analyses for SOC, SIC, texture, pH, and electrical conductivity (EC) were performed on the sampled points. The obtained data, along with various environmental variables (such as geomorphometric, climatic, remote sensing, and land use data), were evaluated using regression-based (Regression Kriging, Random Forest, and Support Vector Regression) as well as classification-based machine learning algorithms to produce digital prediction maps. Furthermore, the DSMART algorithm was employed to resample soil mapping units and conduct uncertainty analyses, with model performance assessed through quantitative error measurements. The study demonstrates that different machine learning models achieve varying levels of success in predicting the depth and spatial distributions of soil properties, with the advantages and limitations of each model discussed in detail. The results provide significant insights for precision agriculture applications, land management, and sustainable soil use, contributing to a better understanding of the interactions between soil formation processes and environmental factors. Overall, this study offers important methodological and practical contributions to the field of digital soil mapping, showcasing the effectiveness of modern machine learning techniques in the spatial modeling of soil data.

Benzer Tezler

  1. Anadolu karaçamı (Pinus nigra Arn.ssp.pallasiana Lamb.Holmboe)nın coğrafik varyasyonları

    Variabilite geographique de Pinus nigra Arn.ssp.pallasiana Lamb. Holmboe

    C. ÜNAL ALPTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Silvikültür Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUAD ÜRGENÇ

  2. Bingöl ovasında farklı fizyoğrafik üniteler üzerinde oluşmuş toprakların sınıflandırılması ve hidrolik özelliklerinin belirlenmesi

    The hydraulic properties determination and soil classifiying of formed soils on different physicographic units of Bingol plain

    YASİN DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatAtatürk Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA YILDIRIM CANBOLAT

  3. Orta Karadeniz bölgesinde volkanik materyal üzerinde oluşan toprakların jeokimyasal özellikleri ve ayrışma oranlarının belirlenmesi

    Geochemical features and determination of weathering rates of soils developed on volcanicmaterial, in Middle Black Sea region

    GÜLNUR TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ZiraatSelçuk Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN ÖZAYTEKİN

  4. Geç kuvarterner dönemde bir kalsik katena üzerinde oluşan toprakların ayrışma oranları ve gelişimi

    Soil formation and weathering rates of soils developed on a calcic catena in semi-arid condition from Central Anatolia

    LAMINE COLY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ZiraatSelçuk Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN ÖZAYTEKİN

  5. Eski göl tabanlarındaki zamansal ve mekansal değişimlerin toprak oluşumuna etkileri; Burdur göl havzası örneği

    The effects of time and spatial change in old lake base on soil formation; sample of lake Burdur basin

    GAFUR GÖZÜKARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SARI