Sar ve optik uydu görüntüleri kullanılarak muz alanlarının saçılma değerleri analizi ve tespiti
The analysis and determination of banana fields backscatter values using sar and optical satellite images
Yazar: DUYGUGÜL AKSU
Danışman: DOÇ. DR. NUSRET DEMİR
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Arazi örtüsünün izlenmesi, doğru tarım politikalarının uygulanabilirliği için oldukça önemlidir. Bu bakımdan, ülkelerin kalkınmalarında diğer faktörlerin yanı sıra tarım alanlarının sürdürülebilir ve etkin bir şekilde kullanılması büyük önem taşımaktadır. Özellikle hızla artan nüfus ile birlikte gıda güvenliği devletler için çok daha büyük bir önem kazanmıştır. Tarımsal arazi kullanımlarının doğru bir şekilde belirlenmesi ve izlenmesi, yanlış arazi kullanımı ile ortaya çıkan sorunların en aza indirilmesi açısından oldukça önemlidir. 
Tarım alanlarının izlenmesinde, sonuçlara kısa sürede ulaşabilmek için, uzaktan algılama teknolojisi hızlı ve etkin çözümler sunmakta. Bunun nedeni, uzaktan algılama verilerinin nesnelerden yayılan enerjiyi algılayıp, analiz edilerek, incelenen nesneler hakkında hızlı ve doğru bilgi elde edilmesini sağlamasıdır. Radar ve optik uydu teknolojilerindeki çeşitli sınırlamalar, her iki sensörün farklı avantaj ve dezavantajlara sahip olmasını sağlamaktadır. Elektromanyetik spektrumun görünür ve kızılötesi bölgesindeki güçlü kontrast sayesinde çeşitli indeksler üretilerek daha iyi sınıflandırma elde edilmektedir. Buna rağmen optik sensörlerden, bulut örtüsü ve zamansal çözünürlük gibi kısıtlayıcı faktörlerden dolayı istenen bilgiyi sağlamak her zaman mümkün olmamaktadır. SAR uyduları ise atmosferik koşullardan etkilenmez ve gece-gündüz görüntüleme yeteneğine sahiptir. Bu uydulardan elde edilen görüntü pikselleri geri saçılma yoğunluğunu, sinyalin fazını ve sensörden hedefe olan mesafe bilgisini içermektedir. Geri saçılma dielektrik, nemlilik ve cisimlerin yüzey pürüzlülüğü, cinsi gibi birçok özellikten etkilenmektedir. 
Sunulan tez kapsamında, Sentinel-1 radar ve Sentinel-2 optik verileri kullanılarak, Antalya-Gazipaşa bölgesinde bulunan muz alanlarındaki saçılım değerlerindeki değişimin zamansal olarak izlenmesi sonucunda, muz tarım alanları ile orman alanlarının birbirinden ayrılması amaçlanmıştır. Çalışma alanı olarak, Antalya ilinin Gazipaşa ilçesine bağlı Yakacık ve Zeytinada bölgeleri belirlendi. Bu bölgelerde açık ve kapalı (sera) alanlarda muz yetiştirilmektedir. Muz ağaçları bakımı şubat ayında başlayıp mart sonuna kadar sürmektedir. Bu dönemler muz ağaçlarının hacimsel yoğunluğunun en düşük olduğu zamanlardır. Daha sonra, diğer ağaçlardan ayrılmalarının bir göstergesi olarak muzların büyüyüp, olgunlaşması ile birlikte muz ağaçlarının hacmi artmaktadır. Bu değişimlerin tanımlanmasında SAR görüntüler oldukça avantajlıdır.
İlk olarak, Sentinel-1 SAR görüntüler üzerinde muz ve orman alanlarının zamana bağlı geri saçılım değerlerindeki değişim izlenerek, muz ağaçlarının hacimsel olarak en yoğun ve en az yoğun olduğu tarihler belirlenmiştir. SAR veri seti üzerinde iki görüntü farkı ve zenginleştirilmiş görüntülerin ortalama değerleri farkı olmak üzere iki ayrı yöntem uygulanmıştır. Daha sonra, Sentinel-2 optik görüntüleri Geliştirilmiş Bitki İndeksi (EVI) uygulanarak çalışma alanları sınıflandırılmıştır. EVI, bitkinin yapısal varyasyonlarına karşı daha duyarlı olması nedeniyle, örtü-altı muz üretiminde kullanılan ve çalışma alanının belli bir kısmını kaplayan seralar ile açık alanda yetiştirilen muz alanlarının kolayca ayrılmalarını sağlamıştır. Sentinel-1 SAR ve Sentinel-2 optik görüntüler üzerinde histogram yardımıyla muz alanlarının minimum ve maksimum piksel değerleri belirlenmiştir. Elde edilen muz alanlarının, alansal doğruluklarının değerlendirilmesinde Google Earth platformu üzerinden elle oluşturulan vektör veri seti kullanılmıştır.
Yakacık bölgesinde, iki görüntü farkı yöntemi ile 223.93 ha, zenginleştirilmiş görüntülerin ortalama değerleri farkı yöntemi ile 184.83 ha ve Geliştirilmiş Bitki İndeksi kullanırak 143.11 ha muz alanı belirlenmiştir. Zeytinada bölgesinde ise iki görüntü farkı yöntemi ile 330.20 ha, zenginleştirilmiş görüntülerin ortalama değerleri farkı ile 204.98 ha ve Geliştirilmiş Bitki İndeksi ile 155.00 ha muz alanı belirlenmiştir. Son olarak, farklı yöntemlerle elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde Google Earth üzerinden elle vektörel olarak elde edilen alanlar, Yakacık bölgesi için 163.27 ha, Zeytinada bölgesi için de 197.89 ha olarak hesaplanmıştır.

Abstract:
Monitoring of the agricultural fields is important for creating the policies and the decision makers. Because sustainable and effective use of agricultural land is of great importance in the development of countries. Rapidly increasing population, food security has become important for the societies. Therefore, a correct determination and detection of the agricultural fields will help to minimize the problems and setting up a good agricultural planning policy by the governments. To monitor the agricultural fields, remote sensing technology is useful to achieve results in a short time with low cost. Optical and radar sensors have been used frequently for agricultural studies. Optical sensors have a rich spectral resolution but have limitation in terms of data acquisition time and weather conditions. On the other hand, radar sensor have advantages with their capability to acquire image data in all weather conditions and 7/24 hours since they are passive sensors, do not need solar radiation to derive the images and sensors are sensitive to the object geometry, and soil moisture which is important for the agricultural fields.
In our study, the banana fields in Antalya-Gazipaşa are investigated with the use of Sentinel-1 SAR and also Sentinel-2 optical datasets for comparison. The aim is separation of the banana fields from the forest area. The banana fields are open areas and also greenhouses. As agricultural cycle, the banana trees volume decreases by February till March, this is also time period of maintenance of the banana greenhouses. After this period, the volume of the banana trees increases, which are the indicators for their separation from the other trees. Radar images are useful to identify these changes as we have used.
First, the temporal change in backscatter values of banana and forest areas with time was observed on Sentinel-1 SAR images. The dates when banana trees had minimum and maximum volumetric density were determined.  Two different methods were applied on the SAR dataset: the two images difference and the difference in mean values of the enhancemed images. After that, Sentinel-2 optical images were applied the Enhanced Vegetation Index (EVI) to classify the study areas. The EVI made it easy to separate greenhouses covering a certain part of the study area and banana areas grown in the open field, as it is more sensitive to the structural variations of the vegetation. Minimum and maximum pixel values of banana areas were determined on Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images with the help of histogram. In evaluating the area accuracy of the banana fields, the fields obtained manually from Google Earth were used.
In the Yakacık region, 223.93 ha with the two images difference, 184.83 ha with the difference of average values of the enhanced images, and 143.11 ha with the Enhanced Vegetation Index were determined. In the Zeytinada region, 330.20 with the two images difference, 204.98 ha with the difference of average values of the enhanced images, and 155.00 ha with the Enhanced Vegetation Index were determined. Finally, in the evaluation of the results obtained by different methods, the areas obtained manually were calculated as 163.27 ha for the Yakacık region and 197.89 ha for the Zeytinada region.