Estimation of wheat yields by using remotely sensed and modeled agro-meteorological data-driven statistical and crop growth models
Uzaktan algılanan ve modellenen agro-meteorolojik verilere dayalı istatistiksel ve bitki büyüme modelleri kullanılarak buğday verimlerinin tahmini
- Tez No: 999611
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TUĞRUL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Buğday veriminin tahmini sadece tarım sektörleri için değil, aynı zamanda ulusal düzeyde ekonomik ve stratejik kararlar almak için de önemlidir. Bu tezde, Türkiye'de kuru tarımla en fazla buğday üretiminin yapıldığı il ve ilçeler ile TİGEM araştırma çiftliklerinde buğday verim tahmini yapılmıştır. Tez kapsamında iki farklı modelleme yaklaşımı değerlendirilmiştir; buğday verimini etkileyen olası tarımsal meteorolojik değişkenlerin ve dönemlerin analizine dayanan istatistiksel bir model çoklu lineer regresyon (MLR) ve bölgesel olarak çalışmaya uyarlanmış bir mahsul büyüme modeli (AquaCrop). Uzaktan algılama ve yeniden analiz kaynaklarından elde edilen grid tabanlı tarımsal meteorolojik veriler kullanılarak çalışma alanlarındaki buğday verimleri tahmin edilmiştir. Her iki modelin performansı, bağımsız doğrulama yöntemleri kullanılarak doğrulanmıştır. Bölgesel buğday tahmini için uyarlanan AquaCrop doğrulama istatistikleri, şehir bazlı modellerde 40.6 kg/da RMSE, ilçe bazlı modellerde 47.3 kg/da ve çiftlik bazlı modellerde 79.2 kg/da olarak hesaplanmıştır. Ayrıca il, ilçe ve çiftlik bazında modeller için r2 değerleri 0.78, 0.65 ve 0.69 olarak hesaplanmıştır. 2019 tahmin yılı için MLR model istatistikleri iller, ilçeler ve çiftlikler üzerinde 28,5 kg/da, 52,5 kg/da ve 74,6 kg/da RMSE değerleri olarak hesaplanmış ve r2 değerleri ise sırasıyla 0.90, 0.82, ve 0.59 olarak bulunmuştur. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, buğday verimlerinin her iki model yaklaşımında da tutarlı bir şekilde tahmin edildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Estimation of wheat yield is essential not only for agricultural sectors but also for making economic and strategic decisions at the national level. In this thesis, wheat yield estimation was carried out on the cities and districts where the highest wheat production is made with rainfed agriculture in Turkey and on TİGEM research farms. Two different modeling approaches were evaluated within the scope of the thesis; a statistical multiple linear regression (MLR) model based on analysis of possible agro-meteorological variables and periods that affects wheat yield and a crop growth model (AquaCrop) adapted to regional operation. Wheat yields were estimated on the study areas using grid-based agro-meteorological data obtained from remote sensing and reanalysis sources. The performance of both models has been validated using independent validation methods. The AquaCrop adapted for regional wheat estimation validation statistics were calculated as 40.6 kg/da RMSE on city-based, 47.3 kg/da on district-based, and 79.2 kg/da on farm-based models. In addition, the r2 values were calculated as 0.78, 0.65, and 0.69 for the city, district, and farm-based models. The MLR model statistics for the prediction year 2019 were calculated over cities, districts, and farms as 28.5 kg/da, 52.5 kg/da, and 74.6 kg/da RMSE, and the r2 values were calculated as 0.90, 0.82, and 0.59. The results obtained from the study show that wheat yields are predicted consistently in both model approaches. The results obtained from the study show that wheat yields are predicted consistently in both model approaches.
Benzer Tezler
- Şereflikoçhisar ilçesindeki tarım arazilerinde uzaktan algılama yöntemiyle ekili alanların tespiti ve rekolte tahmini
Determination of cultivated field and yield estimation by using remote sensing method in the agricultural fields of Şereflikoçhisar
AHMET SÜSLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Spektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi
Determination and assessment of the plants' biophysical characteristics through spectral vegetation indices
SEZEL KARAYUSUFOĞLU UYSAL
Doktora
Türkçe
2021
Ziraatİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Radyometrik ölçümlerim buğday verim tahminlerinde kullanılma olanakları
Usage possibilities of spectral radiometric measurements for the estimation of wheat yields
FİLİZ KOÇTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EVSAHİBİOĞLU A. NEJAT
- Early yield estimation by photosynthetic pigment abundances using landsat 8 image series
Landsat 8 görüntü serisi kullanılarak fotosentetik pigment bollukları ile erken verim tahmini
AYŞENUR ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN
DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- DSSAT bitki simülasyon modeli ve uzaktan algılama verilerinden elde edilen indisler kullanılarak buğday verim tahmini: İslahiye ve Nurdağı örneği
Wheat yield estimation using DSSAT crop simulation model and indices obtained from remote sensing: Islahiye and Nurdagi case
ÖMER VANLI
Doktora
Türkçe
2019
Ziraatİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ