Kenevir bitkisinin uydu görüntüleri ile makine öğrenimi kullanılarak spektral değerlerinin incelenmesi
Cannabis sativa L. spectral discrimination using satellite imagery machine learning
Yazar: FATİH BIÇAKLI
Danışman: DOÇ. DR. GORDANA KAPLAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bitki örtüsü = Vegetation ; Kenevir = Hemp ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Spektral güç dağılımı = Spectral power distribution ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Dünyanın uzaktan algılama teknolojileri ile izlenmesi önemli gelişmeler göstermiş ve bu gelişmeler sayesinde tarımsal amaçlı kullanımı artmıştır. Günümüzde kaçak olarak üretilen birçok narkotik maddenin hammadde kaynağı olan çeşitli bitkilerin tespiti için uydu tabanlı uzaktan algılama yöntemi kullanılmaktadır.
Bu tez, çalışma alanındaki kenevir ve diğer bitkiler arasındaki farkları belirlemek için yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerini kullanır. Bu amaçla Kastamonu ilinde yetiştirilen kenevir bitkisinin spektral imzaları ve NDVI değerleri çıkarılmış ve analiz edilmiştir.
Kapsamlı bir literatür taraması ile gerçekleştirilen bu tezde bitkilerin morfolojik özellikleri ve fenolojik gelişim süreçleri incelenmiştir. Bu kapsamda PlanetScope uydu platformundan Kastamonu ve Eskişehir illerindeki bitki türlerinin konumlarının uydu görüntüleri elde edilmiştir. Çalışma sırasında elde edilen uydu görüntülerinin spektral değer hesaplamaları ve NDVI analizi için ArcGIS yazılımı ve QGIS yazılımı tercih edilmiştir. Ayrıca elde edilen veriler, kenevir sınıflandırması için farklı bir makine öğrenmesi algoritması eğitmek için kullanılmıştır. Böylece WEKA yazılımında yer alan beş farklı makine öğrenmesi algoritması sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Tez sonuçları, kenevir bitkilerinin fenolojisini anlamak için kullanılabilir. Gelecekteki çalışmalar için örnekleme verilerinin arttırılması ve daha yüksek uzamsal çözünürlüklü veriler kullanılarak görüntü sınıflandırmasının yapılması gerekiyor.

Abstract:
Monitoring the earth with remote sensing technologies has shown significant improvement, and thanks to these developments, its use for agricultural purposes has increased. Today, satellite remote sensing method is used to detect various plants that are the raw material source of many narcotic substances that are illegally produced.
This thesis uses high-resolution satellite images to determine the differences between cannabis and other plants in the study area. For that purpose, spectral signatures and NDVI values of the cultivated cannabis plant in Kastamonu province have been extracted and analyized.
In this thesis, which was carried out with a comprehensive literature search, plants' morphological characteristics and phenological development processes were examined. In this context, satellite images of the locations of plant species in Kastamonu and Eskişehir provinces were obtained from the PlanetScope satellite platform. ArcGIS software and QGIS software were preferred for spectral value calculations and NDVI analysis of the satellite images obtained during the study. In addition, the obtained data was used for training a different machine learning algorithms for cannabis classification. Thus, five different machine learning algorithms included in the WEKA software were used as classifiers. The thesis results can be used for understanding the phenology of cannabis plants. The sampling data needs to be increased for future studies, and image classification needs to be performed using higher spatial resolution data.