Gıda güvenliği bağlamında coğrafi bilgi teknolojilerinden yararlanılması: Manisa örnekleminde tarımsal ürünlerin parsel bazlı tespit edilmesi
Using geographical information technologies in the context of food security: Parcel-based determination of agricultural products in Manisa sample
Yazar: İBRAHİM TAŞCI
Danışman: PROF. DR. ALPER ÇABUK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ RESUL ÇÖMERT
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Coğrafya = Geography ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Gıda güvenliğinin en temel halkası olan tarımsal üretim, tarım alanlarının izlenmesi ve yönetimi için CBS ve uzaktan algılama teknolojileri önemli katkı sunmaktadır. Tarım ürünlerinin tespit edilmesi, sınıflandırılması ve bitki deseninin oluşturulması için mekânsal, spektral, zamansal karakteristik yönleri ile birbirine üstün olan birçok uydu görüntüsü bulunmaktadır. Sentinel-2 gibi çok bantlı ve spektral çözünürlüğü yüksek uydu görüntüleri zamansal ve mekânsal olarak yetersiz kalabilmektedir. Farklı uydulara ait görüntülerin belirli kurallar çerçevesinde keskinleştirmesi hedef çalışmanın hassasiyetini artırdığı öngörülmektedir. Bu çalışmada, günümüzde tarım alanlarını izlemede aktif kullanılan S2 ve PS uydu görüntülerinin füzyon edilmesi ve keskinleştirilmiş görüntünün ürün sınıflandırmada kullanımı incelenmektedir. Türkiye'nin tarımsal ürün ihtiyacının yaklaşık %10'unu karşılayan Gediz Havzası sınırlarındaki Manisa ilinde Domates, Mısır, Pamuk, Üzüm ve Zeytin ürünlerinin tespiti ve sınıflandırılması hedeflenmiştir. Çalışmada DVM, XGBoost, RO ve KNN olmak üzere dört sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Aynı veri tabanı, sınıflandırma indeksleri ve makine öğrenme algoritmaları üzerinden S2, PS ve füzyon görüntü ayrı ayrı sınıflandırmaya alınmıştır. Sınıflandırma parsel bazlı yapılmıştır ve ÇKS kayıtları yersel veri olarak kullanılmıştır. Füzyon görüntü diğer görüntülerden daha başarılı sonuç vermiştir. En yüksek doğruluklu sonuçları 87,05% genel doğruluk ve 0,82 kappa değeri ile DVM ve 85,09% genel doğruluk ve 0,80 kappa değeri ile XgBoost algoritmaları vermiştir ve bu sonuçlar istatistiksel olarak anlamlıdır.

Abstract:
Geographic information systems and remote sensing technologies make a significant contribution to agricultural production, which is the most basic link of food security, and to monitoring and management of agricultural areas. Many satellite images are superior to each other with their spatial, spectral and temporal characteristics for detecting and classifying agricultural products and creating plant patterns. Multispectral and high spectral resolution satellite images such as Sentinel-2 may be insufficient temporally and spatially. It is envisaged that sharpening the images of different satellites within the framework of certain rules increases the sensitivity of the target study. This study examines the fusion of Sentinel-2 and Planet Scope satellite images, which are actively used in monitoring agricultural fields today, and the use of the sharpened image in product classification. It is aimed to detect and classify Tomato, Corn, Cotton, Grape and Olive products in Manisa province, within the borders of the Gediz Basin, which meets approximately 10% of Turkey's agricultural product needs. Four classification algorithms were used in the study: SVM, XGBoost, RO and KNN. Sentinel-2, Planet Scope and fusion images were classified separately using the same database, classification indexes and machine learning algorithms. Classification was made on a parcel basis and ÇKS records were used as terrestrial data. The fusion image gave better results than other images. SVM gave the highest accuracy results with 87.05% overall accuracy and 0.82 kappa value, and XgBoost algorithms with 85.09% overall accuracy and 0.80 kappa value, and these results are statistically significant.