Evaluating the temporal consistency of SAR and optical vegetation indices for cotton monitoring using sentinel-1 and sentinel-2
Sentinel-1 ve sentinel-2 kullanılarak pamuk takibinde SAR ve optik vejetasyon indislerinin zamansal tutarlılığının değerlendirilmesi
- Tez No: 948954
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Ziraat, Geodesy and Photogrammetry, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Pamuk bitkisinin gelişim sürecinin izlenmesi, modern tarımın en kritik bileşenlerinden biri hâline gelmiştir. Bitki gelişiminin zamanında ve doğru bir şekilde takip edilmesi, hem tarımsal verimliliğin artırılmasına hem de çevresel sürdürülebilirliğin sağlanmasına doğrudan katkı sağlamaktadır. Günümüzde iklim değişikliği, artan su kıtlığı ve üretim maliyetlerindeki yükseliş gibi sorunlar, tarımsal üretimin planlanması ve yönetimi açısından büyük riskler teşkil etmektedir. Bu koşullar altında, hassas tarım uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, uzaktan algılama teknolojilerinin tarımsal karar destek sistemlerinde oynadığı rol giderek daha belirgin bir hâle gelmiştir. Özellikle zamansal sürekliliğe sahip, çok kaynaklı uydu verileri sayesinde, tarla bazında bitki gelişiminin izlenmesi ve müdahale gerektiren durumların tespiti mümkün olmaktadır. Bu kapsamda yürütülen çalışmada, Türkiye'nin Ege Bölgesi'nde bulunan 11 farklı pamuk tarlasında, radar (Sentinel-1) ve optik (Sentinel-2) uydu verilerinin entegre şekilde değerlendirilerek pamuk gelişiminin izlenmesi amaçlanmıştır. Ege Bölgesi, iklim ve toprak özellikleri bakımından Türkiye'nin en verimli pamuk üretim alanları arasında yer almakta olup, yüksek kaliteli lif üretimiyle öne çıkmaktadır. Ancak bölgenin meteorolojik koşulları, özellikle ilkbahar aylarında yaşanan yoğun bulutluluk ve düzensiz yağışlar nedeniyle optik uydu görüntülerinde sıklıkla veri eksikliklerine neden olmaktadır. Bu durum, özellikle bitkinin erken gelişim dönemlerinde doğru müdahale kararlarının alınmasını engelleyebilmektedir. Bu bağlamda, çalışma optik verilerin eksik kaldığı dönemlerde radar verilerinin tamamlayıcı rolünü test etmeyi ve SAR verilerinin sağladığı süreklilik avantajından yararlanarak pamuk gelişiminin bütüncül bir şekilde izlenmesini amaçlamaktadır. Radar verileri, hava koşullarından bağımsız olarak veri sağlayabilme yetenekleri sayesinde, özellikle optik sistemlerin başarısız olduğu durumlarda önemli bir alternatif oluşturmaktadır. Böylece, tarımsal gözlem sürecinde hem zamanlama hem de veri kalitesi açısından iyileştirmeler sağlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri setleri, Sentinel-2 platformuna ait çok bantlı optik görüntüler ile Sentinel-1 radar görüntülerinden oluşmaktadır. Sentinel-2 verileri üzerinden NDWI ve NDRE gibi önemli vejetasyon indeksleri hesaplanmıştır. NDWI, bitki su içeriğini ölçmek için kullanılırken; NDRE, yaprak klorofil yoğunluğunu ve fotosentetik aktiviteyi izlemek amacıyla tercih edilmiştir. Bu indeksler, pamuk bitkisinin su durumu ve genel sağlık düzeyi hakkında doğrudan bilgi sunan parametreler olarak değerlendirilmiştir. Diğer yandan, Sentinel-1 verileri kullanılarak VV ve VH polarizasyonlarına ait geri saçılma katsayıları (backscatter coefficient) elde edilmiş, ardından polarimetrik analiz yöntemleri ile Entropi, Alfa Açısı, Anizotropi gibi daha gelişmiş radar parametreleri hesaplanmıştır. Bu parametreler, bitki örtüsünün yapısal karmaşıklığı, pürüzlülük seviyesi ve nem içeriği gibi fiziksel özelliklerini temsil etmektedir. Ek olarak, Stokes parametreleri (g0, g1, g2, g3) gibi ileri seviye göstergeler de elde edilerek analiz kapsamı genişletilmiştir. Bu sayede, yalnızca görsel gözlem değil, aynı zamanda fiziksel ve yapısal düzeyde yorumlama yapılması sağlanmıştır. Veriler, pamuk bitkisinin temel fenolojik evreleri olan çıkış, vejetatif büyüme, çiçeklenme ve koza oluşumu dönemlerine senkronize edilmiştir. Bu senkronizasyon, verilerin karşılaştırmalı olarak analiz edilebilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Ayrıca Sentinel-2'nin pencere sınıflandırma (SCL) katmanı yardımıyla bulutluluk tespiti yapılmış, bulutlu veya gölgeli piksellere sahip görüntüler analiz dışında bırakılmıştır. Bu işlem, veri kalitesini artırmak ve istatistiksel analizlerin güvenilirliğini sağlamak adına kritik bir adımdır. Tüm bu işlemler, Python programlama dili kullanılarak otomatikleştirilmiş bir iş akışı ile gerçekleştirilmiştir. Böylece hem zaman kazanımı sağlanmış hem de analiz tekrarlanabilir ve genişletilebilir bir yapıya kavuşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre, özellikle Entropi ve Stokes parametrelerinin NDWI ve NDRE gibi optik indekslerle yüksek düzeyde korelasyon gösterdiği belirlenmiştir. NDWI ile olan korelasyonun, özellikle maksimum büyüme ve gelişimin en yoğun olduğu dönemlerde arttığı gözlemlenmiştir. Bu sonuç, SAR verilerinin bitki su durumu gibi fiziksel özellikleri güvenilir biçimde temsil edebildiğini ve optik verilerin bulunmadığı durumlarda etkili bir alternatif sunduğunu göstermektedir. Özellikle sulama uygulamalarının düzenli olduğu ve bitki yoğunluğunun yüksek olduğu alanlarda VH polarizasyonuna ait geri saçılma katsayısının, VV polarizasyonuna kıyasla daha güçlü bir sinyal sunduğu tespit edilmiştir. Bu durumun, bitki örtüsü içindeki hacim saçılımına duyarlılığın yüksek olmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Bununla birlikte, analizler erken gelişim evrelerinde radar verilerinin sınırlı temsil gücüne sahip olduğunu da ortaya koymuştur. Bu dönemde bitki örtüsü henüz yeterli yoğunluğa ulaşmadığından, radar sinyali büyük oranda toprak yüzeyinden yansımakta ve bu da bitkisel sinyallerin bastırılmasına neden olmaktadır. Bu bağlamda, radar verilerinin tek başına değil, optik verilerle birlikte tamamlayıcı şekilde kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu hibrit yaklaşım, hem verilerin zaman içindeki sürekliliğini sağlamakta hem de analiz boşluklarını minimize ederek daha güvenilir sonuçlar elde edilmesine imkân tanımaktadır. Çalışmanın diğer önemli boyutlarından biri de mekânsal tutarlılığın incelenmesidir. Her bir pamuk tarlası, farklı toprak türleri, sulama rejimleri ve mikroklimatik koşullara sahip olacak şekilde seçilmiş; böylece analiz sonuçlarının genellenebilirliği test edilmiştir. Her bir parametre için ortalama, standart sapma, çeyrekler arası açıklık (IQR) gibi istatistiksel dağılım ölçütleri hesaplanmış ve bu sayede hangi parametrelerin saha koşullarından daha az etkilendiği belirlenmiştir. Bu analizler, radar tabanlı göstergelerin yalnızca teorik olarak değil, pratikte de tutarlı çıktılar üretebildiğini göstermektedir. Uygulama açısından değerlendirildiğinde, radar ve optik uydu verilerinin entegre kullanımı, tarımsal karar destek sistemleri için güçlü bir temel oluşturmaktadır. Özellikle bulutluluğun yoğun olduğu sezonlarda bile kesintisiz gözlem yapılabilmesi, hastalık tespiti, sulama planlaması ve rekolte tahmini gibi pek çok alanda etkin kararlar alınmasına olanak sağlamaktadır. Ayrıca bu yöntemlerin mısır, soya, çeltik gibi farklı tarım ürünleri için de kolaylıkla uyarlanabilir olması, çalışmanın sektörel etki alanını genişletmektedir. Sonuç olarak, yürütülen çalışma; radar ve optik verilerin birleştirilmesiyle oluşturulan kapsamlı bir pamuk izleme yaklaşımı önermektedir. Sentinel-1'in hava koşullarından bağımsız veri sağlayabilme yeteneği ile Sentinel-2'nin yüksek spektral çözünürlüğe dayalı biyofiziksel analiz kabiliyeti bir araya getirilerek, hem zamansal hem de tematik olarak zengin bir izleme sistemi oluşturulmuştur. Bu yaklaşım, yalnızca akademik bilgi üretimi değil, aynı zamanda saha uygulamaları ve tarım politikalarının geliştirilmesi açısından da önemli katkılar sunmaktadır. İklim değişikliğine karşı dayanıklı bir tarımsal üretim modeli oluşturmak adına, bu tür bütüncül ve veri odaklı yaklaşımlara duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Çalışmanın sunduğu yöntemler, sürdürülebilir tarım hedeflerine ulaşmada somut ve uygulanabilir bir yol haritası sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Monitoring cotton crop development is essential for optimizing yield and timing agricultural interventions, particularly in the face of climate variability and resource constraints. This study investigates the integration of satellite-based optical and radar data to monitor cotton growth dynamics in Türkiye's Aegean Region, a leading area for premium cotton production. Optical remote sensing systems such as Sentinel-2 provide valuable insights into vegetation status using indices like NDWI and NDRE, which capture moisture content and chlorophyll levels. However, their effectiveness is limited during cloudy periods, particularly in early phenological stages. To overcome these limitations, this study incorporates Sentinel-1 SAR imagery, which enables consistent observations regardless of atmospheric conditions. By combining both data sources, the temporal and spatial continuity of crop monitoring is significantly improved. The research focuses on eleven cotton fields and uses a multi-temporal analysis framework. Sentinel-2 data were processed to derive vegetation indices, while Sentinel-1 dual-polarization (VV and VH) backscatter values were extracted alongside polarimetric features such as Entropy, Alpha angle, Anisotropy, and Stokes parameters (g0–g3). All data were temporally aligned according to key phenological stages—emergence, vegetative growth, flowering, and boll formation. Cloud masking, index calculation, and statistical extraction were automated using a custom Python workflow. Results show that radar-derived parameters, particularly Entropy and Stokes variables, demonstrate strong correlations with optical indices during peak growth periods. VH polarization outperformed VV in well-irrigated and densely vegetated fields, suggesting greater sensitivity to canopy structure through volume scattering. However, SAR metrics were less informative during early stages due to dominant soil backscatter. Therefore, SAR imagery is best utilized as a complementary resource rather than a replacement for optical data. This integrative approach enhances the resilience of agricultural monitoring under variable weather conditions and supports informed decision-making in precision agriculture. The framework presented here is scalable and adaptable to other crop types and regions with similar agro-environmental challenges, contributing to the broader goals of sustainable farming.
Benzer Tezler
- Yapay açıklıklı radar interferometre teknikleri ile tuz gölü dinamiklerinin analizi
Analysis of salt lake dynamics with artificial aperture radar interferometry techniques
BURHAN BAHA BİLGİLİOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- İstanbul Büyükçekmece ve Küçükçekmece lagün gölleri arasındaki bölgenin yüzey deformasyonlarının PS-Insar tekniği ile izlenmesi
Monitoring surface deformations of the region between istanbul Büyükçekmece and Küçükçekmece lagoon lakes using PS-Insar technique
SELMA ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR EROL
- Uydu görüntü verileri ve V-I-S model kullanılarak kentsel ekolojik fonksiyonun mekansal-zamansal analizi
Spatial temporal analysis of urban ecological function by using satellite image data and V-I-S model
CEMRE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Deiktik ve hiyerarşik çerçeve müdahalelerin anlık bilişsel birleşme üzerindeki etkisinin incelenmesi
Examining the effect of deictic and hierarchical framework interventions on state cognitive fusion
SÜEDA TÜRKGENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Psikolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELA ARI
- Improving the performance of remote sensing-based water budget components across mid- and small- scale basins
Küçük ve orta ölçekli havzalarda uzaktan algılama tabanlı su bütçesi değişkenlerinin iyileştirilmesi
GÖKHAN KAYAN
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
PROF. DR. UMUT TÜRKER