Bitki desenlerinin belirlenmesinde uzaktan algılamanın kullanılması
Use of remote sensing in determining plant patterns
Yazar: NURSAÇ SERDA KAYA
Danışman: PROF. DR. İLHAMİ BAYRAMİN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Ülkemizde kullanılan standart bir arazi kullanım sınıflandırma sistemi bulunmamaktadır. Arazi örtüsü / arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi ve bunların konumsal dağılımları, planlama ve değerlendirme çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. Uydu görüntülerinden elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıfları belirli standartlara uygun olarak üretilmektedir. Bu bağlamda USDA ve CORINE sistemleri en bilinen sınıflandırma sistemlerindendir. Hangi sınıflandırma sistemi kullanılırsa kullanılsın uzaktan algılama bu çalışmalarda kullanılan ve en doğru sonuçları sağlayan yöntemlerden birisidir. Bitki desenleri, özellikle tarımsal arazi kullanımları zamanla büyük ölçüde değişmektedir. Bitki desenlerinin doğru belirlenmesi, arazi kullanım sınıflandırma sistemlerinin başarısını arttıracaktır.

Bu araştırma, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği'nde farklı tarihlerde elde edilen yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntüler kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırmada eğitimli sınıflandırma sistemleri kullanılmıştır. Eğitim setleri hazırlanmış, yüksek doğruluğa sahip olanlar sınıflandırma için seçilmiştir. Görüntülerin sınıflandırmasında her iki sınıflandırma sistemi için (USDA & CORINE ) aynı eğitim setleri kullanılmıştır. Görüntüler her iki sınıflandırma sisteminin farklı seviyelerine göre sınıflandırılmış; sonuçlar değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçlarda eğitimli olarak sınıflandırılmış farklı tarihlerdeki WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B ve Pleiades-1A/1B uydu görüntülerinden en başarılı sonuçların 1. Düzey USDA Sınıflandırma Sistemi'nden alındığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Turkey does not have any standard land use classification system used yet. The determination of land cover/ land use classes and their spatial distribution constitute the basis of planning and evaluation studies. Land cover and land use classes, generated from satellite images, are produced in accordance with certain standards. In this regard, USDA and CORINE systems are the most known classification systems. Regardless of which classification system is used, remote sensing is one of the methods used in these studies and provides the most accurate results. Plant patterns, especially agricultural land uses, vary widely in time. Accurate determination of plant patterns will increase the success of land use classification systems. 

This research was carried out at Haymana Research and Application Farm of the Faculty of Agriculture of Ankara University, using high-resolution multi-spectral images of acquired different dates. The same training sets were prepared and used for both classification systems during image classification. The same training sets were used for both USDA & CORINE land cover land use classification systems in the classification of images. The images were classified according to different levels of both classification systems and the results were evaluated and compared. The best results has gained in Level 1 USDA Classification System from WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B and Pleiades-1A/1B satellite images which classified as supervised.