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
Yazar: ÖMER VANLI
Danışman: DOÇ. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Buğday Türkiye'de de hemen her bölgede tarımı yapılan dünyanın önemli besin kaynaklarından biridir. 2017 yılında Türkiye'de ortalama yıllık üretim miktarı 20.6 milyon ton civarındadır. Gelişen teknoloji ile beraber tarımsal üretimlerde bilimsel teknikler de uygulanmaya başlandı. Bitki simülasyon modelleri iklim, toprak, bakım ve bitki genetiği gibi bileşenlerin etkileşimi ile ortaya çıkan verim tahmin bilgileri elde etmek için güvenilir bir araç olarak yaygın olarak kullanılmaktadır.
DSSAT, sistem analizi ve benzetim yaklaşımı ile agro-ekosistem performanslarını iyileştirmek için alternatif çözümler bulmak için modellerin kullanılması gerektiği fikrine dayanan uluslararası düzeyde önemli bir proje olan IBSNAT için geliştirilmiş ve dünyadaki tüm araştırmacılar tarafından halen kullanılan bir modeldir. DSSAT modeli, deneysel çalışmalarla bitki çeşit kalibrasyonu, genetik katsayı tespiti ve performans testi ile birlikte genel olarak homojen toprak ve iklim faktörleri barındıran tarla temelli modelleme çalışmalarında başarıyla uygulanmaktadır. CERES-Buğday modülü ise, DSSAT çatısı altında bulunan ve tüm büyüme aşamaları, radyasyon kullanım etkinliği yaklaşımı üzerine modellenen bir karar destek sistemidir.
Bu arada modellerin etkinliğini arttırmak için bölge tabanlı araştırmalar da başlanmıştır. Fakat toprak ve iklim bileşenlerinin heterojenliği nedeniyle model tahmin başarımının düşük olduğu bu alanda DSSAT bunu konumsal analiz, Coğrafi Bilgi Sistemleri ile uyumlaştırma ve CRAFT bölgesel tahmin modelleri ile beraber kullanmaktadır. İklim projeksiyon verilerini kullanarak ileri zamanlardaki muhtemel tarımsal durum analizleri de yapabilen DSSAT modelinde tarımsal üretimin gelecekteki iklim değişikliğinin etkisine karşı senaryoları değerlendirmek için de kullanılmaktadır. 
Çalışma alanı, Gaziantep ili sınırları içerisindeki sof ve Amanos dağları arasındaki verimli bir vadide bulunan İslahiye ve Nurdağı tarımsal ovalarıdır. Bölge, tarımsal üretim için elverişli iklim ve birinci sınıf tarım toprağı özelliklerine sahip olup planlı tarımsal üretim yapılması ile ekonomik değeri yüksek ve kaliteli ürünler yetişmesine olanak sağlanmaktadır.
2016-2017 yetiştirme sezonundaki toplam on sekiz adet çiftçi buğday tarlaları içerisinden yüksek verimli olan Kuyu yeri Yelliburun köyü tarla, Köy önü Yelliburun köyü tarla, Mali Akınyolu köyü tarla ve Selver köyü tarlası model kalibresi için kullanıldı. Orta verimli olan Sakçagözü köyü tarla, Bizim Akınyolu köyü tarla, Çetin Akınyolu köyü tarla ve Gözlühöyük köyü tarlası ise model performans testi için kullanılmıştır. 
Kullanılan veriler arasında, iklim verileri olarak minimum ve maksimum sıcaklık, ortalama yağış, oransal nem ve güneş radyasyon şiddeti gibi gözlemlenen ve ölçülen parametreler kullanıldı. En önemli bileşenlerden olan toprak verileri ise, genel toprak bilgisi, toprak yüzey bilgisi ve bünye, yapı, pH, organik madde ve azot miktarı gibi toprak katman parametreleri kullanıldı. Bir diğer veri grubu olan bakım verileri ise, ekim tarihi, ekim metodu, ekim derinliği, m2 deki bitki sayısı, gübre ve sulama miktarı ile hasat miktarı ve bunların tarihleri gibi bilgiler içerdi. Son olarak model tahmini ile karşılaştırılmasında önem taşıyan yerinde toplanmış gerçek tarla verilerinden olan gözlemlenen ve ölçülen veriler olarak da, toprak üstü bitki ağırlığı, bitkinin dal ve yaprak ağırlığı, kardeş sayısı, verim, biyokütle, çiçeklenme zamanı, fizyolojik olgunlaşma zamanı ve Yaprak Alan İndeksi gibi toplanan değerlerden oluştu. 
Bitki bünyesindeki fenoloji ve gelişim (P1V ve P1D), büyüme (P5, PHINT) ve verim (G1, G2, G3) parametreleri kalibre edildi. Modelin performansı, gözlemlenen ve simüle edilen değerler arasında Karesel Ortalama Hata ve % hata kullanılarak değerlendirildi. Bölgedeki iklim değişikliğinin ürün üzerine etkilerinin belirlenmesi için ise, üç küresel iklim modelinin RCP 4.5 ve 8.5 senaryolarında yüzyıl ortası (2036-2065) ve yüzyıl sonu (2066-2095) için incelendi. Önceki iklim değişikliği tahminlerine göre küresel sıcaklığın 2050'de yaklaşık 2,5 °C artacağını gösterdi. Sıcaklıklardaki artış, özellikle Türkiye gibi yarı kurak bölgelerde gelecekteki tarımsal verimliliği de azaltabileceğini öngörmüştür.
Tüm bunların dışında tarımsal alanda kullanılan bir diğer teknolojik araç ise uzaktan algılama sistemleridir. Tarımsal alanlardan elde edilen görüntülerle farklı mekânsal – zamansal çözünürlüklü bilginin üretilmesinde önemli bir veri kaynağı olarak rol oynamaktadır. Bitkilerin kanopisinden yansıyan radyasyonun kullanımı sonucu arazi sınıflandırma ve NDVI gibi vejetasyon indislerinin hesaplanması yoluyla bölgesel verim değerlerinin de tespit edilebilmektedir. Bu indisler ile verim tahmini çalışmasında da Nurdağı ve İslahiye ovalarındaki aynı tarlaların yanında Çiftçi Kayıt Sistemi'nden temin edilen tarlalar kullanıldı. Ayrıca parsel alanı, ekilen bitki türü, ekim ve hasat tarihleri ile verim değerleri gibi veriler de kullanıldı. Bir diğer kullanılan veri de Landsat-8 görüntüleri olup, 17 Kasım 2016 tarihinden, 29 Haziran 2017 tarihine kadar ki toplam 13 adet görüntü üzerinde çalışıldı.
Buğdayın mekânsal dağılımı için toplam olarak sekiz adet makine öğrenme algoritmaları uygulandı. Tüm sezondaki her tarla için 16 günlük aralıklarla NDVI değerleri hesaplanmış olup, Bootstrapping yöntemi ile verim tahmin modeli geliştirildi. LASSO regresyonu ile de katsayıları bulunan model formülasyonu, bölgesel verim tahminleri için başarı ile kullanıldı.
Tüm yapılan analiz sonuçlarında anlamlı değerler elde edildi. Golia çeşidine yönelik bulunan genetik katsayılar ile ilgili, uygun değer vernalizasyon (P1V) için günler bir miktar yüksek çıkarken foto periyodik gereksinim (PID) ve tane dolumlarına neden olan termal zaman (P5) da bir miktar yüksek bulundu. G1 ve G2 birbirini dengeleyici bulunurken G3 katsayısı ise biyokütle üretimi ve bitki boyu ile ilgili bir parametre olarak normal çıkmıştır. 
Kalibrasyon sonunda maksimum yaprak alan indisinin ölçülen ve simüle edilen değerleri arasında % -5,26 hata ve 0,21'lik karesel ortalama hata ile birbirine yakın bulunurken, verimde % -11,32 hata ve 586 kg/ha karesel ortalama hata ile ölçülen değerin altında bulundu. Toprak üstü bitki ağırlığında ise % -9,56 hata ve 896 kg/ha karesel ortalama hata ile yakın bir uyum gösterdi.
İklim değişikliği kestirim sonucuna göre, Türkiye'nin Güneydoğu Anadolu kesimindeki bu bölgede yüzyıl ortasında (2065) Maksimum sıcaklığın 1,6 °C (RCP 4.5)'den 2,3 °C (RCP 8.5)'ye, Minimum sıcaklığın ise 0,6 °C (RCP 4.5)'den 1,9 °C (RCP 8.5)'ye yükseleceğini gösterdi. Ayrıca yüzyıl sonunda da (2095) MakS 2 °C (RCP 4.5) 'den 4 °C (RCP 8.5)'ye, MinS ise 1 °C (RCP 4.5) 'den 3,4 °C (RCP 8.5)'ye yükseleceğini gösterdi.
Gelecekteki sıcaklık artışının buğday verimi üzerinde ise, İslahiye olarak yüzyıl ortalarında % 16,3, yüzyılın sonunda ise % 16,8 olacağını, Nurdağı'nda ise yüzyıl ortasında % 13 oranında azalacağı beklenirken yüzyıl sonunda % 14,4 oranında azalacağını model gösterdi.
Diğer bölgesel verim analiz çalışması olan uydu görüntülerinden elde edilen NDVI indislerinin hesaplanması sonuçları ise, gözlemlenen ve tahmin edilen verim arasındaki ilişki, her iki bölge için de yakın bir uyum göstermiştir. Nurdağı'nda (2013-2017) 5 yıl süresince 145 kg/ha ile daha yüksek olan karesel ortalama hata değerleri olarak kaydedilirken, İslahiye'de yaklaşık 70 kg/ha karesel ortalama hata ile daha yakın bir değer kaydedildi. Nurdagi bölgesinde, gözlemlenen ve tahmin edilen verim arasındaki % hata, 5 yıl boyunca % 1,96 ile % 10,61 arasında değişmiştir. Ancak, İslahiye bölgesindeki hata, % 0,81 ile % 7,65 arasında değişmiştir. 
Sonuç olarak, kalibre edilmiş DSSAT CERES- Buğday modeli ve NDVI indislerin değerlendirilmesinden elde edilen bölgesel verim tahminleri oldukça faydalı metotlarla bulundukları, Türkiye'nin diğer bölgeleri ile diğer bitkileri için de kolaylıkla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Wheat is one of the most important nutritional sources of the world, which is cultivated in almost every region in our country. In 2017, the average annual amount of production in Turkey is around 20.6 million tones. With the developing technology, scientific techniques have been applied in agricultural productions. Crop simulation models are widely used as a reliable tool for obtaining yield estimation information resulting from the interaction of components such as climate, soil, management and crop genetics.
DSSAT is a model developed for IBSNAT, an internationally important project based on the idea that systems should be used to find alternative solutions to improve agro-ecosystem performances through system analysis and simulation approach and is currently used by all researchers in the world. The DSSAT model has been successfully applied in field based modeling studies involving homogenous soil and climatic factors, as well as plant variety calibration, genetic coefficient determination and performance testing. CERES-Wheat module is a decision support system that is under the roof of DSSAT and modeled on all growth stages, radiation use efficiency approach.
In order to increase the efficiency of the models, region based researches have been started. However, in this area where model estimation performance is low due to heterogeneity of soil and climate components, DSSAT uses it with spatial analysis, harmonization with Geographic Information Systems and CRAFT regional forecasting models. With the DSSAT model, which can also perform future agricultural situation analyzes using climate projection data, it is also used to assess different scenarios against the impact of future climate change in agricultural production. 
The study area is İslahiye and Nurdagi agricultural plains in a fertile valley between the sof and Amanos mountains within the borders of Gaziantep province. The region has favorable climate and first class agricultural soil for agricultural production and it is possible to grow high quality economic products with planned agricultural production.
Among the eighteen wheat fields in the 2016-2017 growing season, high yielding fields such as Yelliburun well location village field, in front of Yelliburun village field, Mali Akınyolu village field and Selver village field were used for model calibration. Moreover, medium yielding fields such as Sakçagözü village field, Bizim Akınyolu village field, Çetin Akınyolu village field and Gözlühöyük village field were used for model performance testing.
Among the data, minimum and maximum temperature, average rainfall, relative humidity and solar radiation were used as climate data. As soil data that is one of the most important components, general soil information, soil surface information and soil layer parameters such as structure, texture, pH, organic matter and nitrogen content were used. As maintenance data, another data group, included information such as planting date, planting method, planting depth, number of plants per m2, fertilization/irrigation/harvest amounts and dates. Finally, as the observed and measured data in the actual field collected for comparison with the model estimation results, the above ground crop weight, stem and leaf weight, sibling number, yield, biomass, anthesis and physiological maturity time, leaf area index were collected. 
The plant phenology and development (P1V and P1D), then growth (P5, PHINT) and finally yield (G1, G2, G3) parameters were calibrated. The performance of the model was evaluated using RMSE and % error between observed and simulated values. In order to determine the effects of climate change in the region, they were examined in the RCP 4.5 and 8.5 scenarios of three global climate models for mid-century (2036-2065) and end-century (2066-2095). According to previous climate change forecasts, global temperature will increase by 2.5 ° C in 2050. The increase in temperatures predicts that it may reduce future agricultural productivity, especially in semi-arid regions in Turkey.
Apart from all these, another technological tool used in agricultural field is remote sensing systems. It plays a role as an important data source in the production of different spatial - temporal resolution information with the images obtained from agricultural fields. By using radiation reflected from the canopy of plants, regional yield values can also be determined by calculating the vegetation indices such as land classification and NDVI. The fields obtained from the Farmer Registration System in the Nurdagi and İslahiye plains were used for yield estimation. In addition, data such as parcel area, crop species, planting and harvest dates and yield values were also used. Moreover, a total of 13 Landsat-8 images from 17 November 2016 to 29 June 2017 were used.
A total of eight machine learning algorithms were used for spatial distribution of wheat. NDVI values were calculated at 16-day intervals for each field throughout the season, and the yield prediction model was developed with the Bootstrapping method. The LASSO regression model was also successfully used for regional yield estimates. Significant values were obtained in all analysis results. Regarding the genetic coefficients for the Golia cultivar, the days for the optimum vernalization (P1V) were slightly higher, while the photoperiodic requirement (PID) and the thermal time (P5) causing the grain filling were slightly higher. While G1 and G2 were found to be balancing each other, G3 coefficient was found to normal value as a parameter related to biomass production and plant height.
At the end of the calibration, the measured and simulated values of the maximum LAI were close to each other with -5.26 % error and 0.21 root mean square error, while yield was below the measured value with -11.32 % error and 586 kg / ha RMSE. It showed a close agreement with -9.56 % error and 896 kg/ha RMSE in above ground plant weight.
According to the results of climate change projection in Turkey's southeast, in the mid-century (2065), maximum temperature will increase from 1.6 °C (RCP 4.5) to 2.3 °C (8.5 RCP); minimum temperature will increase from 0.6 °C (RCP 4.5) to 1.9 °C (RCP 8.5). In the end-century (2095), maximum temperature will increase from 2 °C (RCP 4.5) to 4 °C (RCP 8.5), minimum temperature will increase from 1 °C (RCP 4.5) to 3.4 °C (RCP 8.5). In the future temperature increase, wheat yield will decrease in İslahiye with 16.3 % by the mid-century and with16.8 % by the end-century. In Nurdagi, the model showed that it will decrease with 13.4 % in the mid-century and 14.4 % at the end-century.
Another regional yield analysis study, the results of NDVI indices obtained from satellite images showed a close agreement between the observed and predicted yields for both regions. In Nurdagi (2013-2017), it was recorded as the root mean square error value which is higher with 145 kg/ha for 5 years, while in Islahiye it was recorded with a root mean square error of approximately 70 kg/ha. In the Nurdagi region, the error between observed and estimated yield ranged from 1.96 % to 10.61 % for 5 years. However, the error in the Islahiye region ranged from 0.81 % to 7.65 %.
As a result, the calibrated DSSAT model CERES-Wheat module and also NDVI values estimated the regional yield are useful methods. This method can also be used easily for other regions and crops of Turkey.