Landsat uydu görüntüsünden elde edilen indeksler ve arazi yüzey sıcaklığı değerlerinin çeltik alanlarının belirlenmesinde kullanılması
Utilization of indices and land surface temperature values derived from Landsat satellite imagery for rice area determination
Yazar: BURÇİN SALTIK
Danışman: PROF. DR. LEVENT GENÇ
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Çalışmada uzaktan algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak ülkemiz çeltik üretiminin merkezi konumunda olan Trakya ve Marmara bölgelerinde bulunan çeltik alanlarının tespitinde izlenebilecek bir yol belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla 181/32 Rota/Sıra numarasına sahip ve 2013 yılı üretim sezonunda çekilmiş Landsat 8 (OLI-TIRS) görüntüleri kullanılmıştır. Tüm tarihlere ait görüntülerin 2.-7. bantları kullanılarak 30-bant sezonluk görüntü (M-E-30-Bant) elde edilmiştir. Görüntü dönüştürme teknikleri yardımıyla her tarih için Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeksi (NDVI), Arazi Yüzeyi Su İndeksi (LSWI) ve Arazi Yüzey Sıcaklığı (LST) görüntüleri oluşturularak birleştirilmiş, sezonluk NDVI (M-E-NDVI), LSWI (M-E-LSWI) ve LST (M-E-LST) görüntüleri oluşturulmuştur. Tüm görüntüler aynı örnek noktaları kullanılarak kontrollü sınıflama ile sınıflanmış, komşuluk analizi (3×3) uygulanmış ve 8 sınıf (Orman, Mera Alanları, Diğer Tarım Alanları, Su Yüzeyi, Yerleşim-Çıplak Alan, Çeltik, Zeytin, Diğer Meyvelikler) içeren Arazi Kullanım 	Bitki Örtüsü (AKBÖ) haritaları oluşturulmuştur. AKBÖ haritaları il-ilçe sınırlarını içeren vektörel ilçe sınırları haritası kullanılarak kesilmiştir. AKBÖ sınıfları alan büyüklükleri (ha, %) ve seçilen ilçelere çeltik göre dağılımları hesaplanmış sonuçlar karşılaştırılmıştır. AKBÖ haritaları doğruluk analizleri uygulanmış, görsel yorumla unsurları ve TÜİK verileri de göz önünde bulundurularak ve çeltik için en doğru sınıflamayı ortaya koyan görüntünün M-E-LSWI olduğu belirlenmiştir. Olası sınıflama hatalarının giderilmesinde Sayısal Yükseklik Modeli nden türetilen eğim haritası kullanılmış ve 4°' nin üzerinde eğime sahip alanlarda Ç olarak sınıflanan pikseller sınıflama hatası olarak kabul edilerek giderilmiştir. Sonuçlara göre çalışma alanında 83151.5 ha alanda çeltik yetiştirildiği, bu rakamın TÜİK verilerine kıyasla 12702.3 ha daha fazla olduğu görülmüştür. Bu farklılık orta ölçekli yersel çözünürlüğe sahip uydu görüntüleriyle yapılan sınıflama için normaldir. Yüz ölçümünün büyük bir bölümü çeltik alanlarından oluşan İpsala ve Uzunköprü ilçeleri üretim istatistikleri ile çalışmadan elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Son olarak, çeltik alanlarından rastgele zonlar seçilerek bu zonlardan NDVI, LSWI ve LST özelliklerine ilişkin referans değerler belirlenmiş ve bu değerlerin kullanılabilirliği Meriç ilçesinde test edilmiştir.  Temmuz ayı görüntüsünden elde edilen referans değerler ve eğim sınır değerinin birlikte kullanılması Meriç ilçesi için TÜİK verilerine en yakın sonucu vermiştir

Abstract:
In the study it was aimed to determine a route for identification of rice growing areas using remote sensing (RS) and Geographic Informational Systems (GIS)  within the Thrace and Marmara regions which are considered as the main rice production centre of our country. By this aim Landsat 8 (OLI-TIRS) imageries with 181/32 Path/Row (P/R) number that acquired in the production season of 2013 were used. Seasonal 30-band image (M-S-30-Band) was composed by stacking 2nd-7th bands of all date images. For each date Normalized Different Vegetation Indice (NDVI), Land Surface Water Indice (LSWI) and Land Surface Temperature (LST) images were derived using different image transformation methods and seasonal NDVI (M-S-NDVI), LSWI (M-S-LSWI) and  LST (M-S-LST) images were formed. All generated images were classified using Supervised classification maximum likelyhood algorithm with the same signatures, neighbourhood analysis were (3x3), and Land Use Land Cover Maps (LULC) were generated including 8 classes (Forest, Grazing Lands), Other Agricultural Lands, Water Surface (WS), Residential Area-Bare Soil, Rice, Olive trees (OT), Other Orchards (OO). LULC maps were subsetted using vectoral boundry map layer. Areas (ha, %)  of each classes on LULC maps and distiribution of rice class according to districts were calculated, and the results were compared. LULC maps were exposed to accuracy assessments, and the most accurate classification for rice determination was obtained from M-S-LSWI LULC image by considering also TSI data and visual image interpretation factors. Slope map derived from Digital Elevation Model (DEM) was used to eliminate potential classification errors for rice classification, and R areas on over 4° slope values were considered as classification error and removed. According to results, 83151.5 ha of rice areas exists within study area and this result is 12702.3 ha exceeding TSI resords. This differences is normal for LULC classification using images with middle spatial resolution.  Ipsala and Uzunkopru districts which are covered mostly by rice areas were considered and the classification-based rice growing area amounts were compared with the ones obtained from TSI. Finally, randomized zones were selected from rice areas, and reference values for all dates related to NDVI, LSWI and LST properties were determined by conducting descriptive statistics, and the usage of these values for rice determination were tested in Meric district. It was seen that using the reference values obtained from July imagery together with appropriate slope range gave the closest results with TSI data.