Sayısal toprak haritalama çalışmalarında kullanılan farklı yaklaşımların karşılaştırılması ve sayısal değişkenler ile toprak özellikleri arasındaki ilişkilerin araştırılması: Atabey ovası örneği
Comparison of different approaches used in digital soil mapping and researching the relationship between digital variables and soil properties: A case study of Atabey plain
Yazar: FUAT KAYA
Danışman: PROF. DR. LEVENT BAŞAYİĞİT
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı / Toprak Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Alüvyal topraklar = Alluvial soils ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Modelleme = Modelling ; Tarım toprakları = Agricultural soils ; Toprak analizi = Soil analysis ; Toprak tipleri = Soil types ; Zemin etüdü = Soil exploration ; Zemin sınıflaması = Soil classification ; Zemin özellikleri = Soil properties ; Çoklu lineer regresyon analizi = Multiple linear regression analysis

Özet:
Bu çalışma, sayısal toprak haritalama metodolojisi ile toprak sınıflarının tahmin edilebilebilirliği ve mekânsal haritalarının oluşturulmasında kullanılan farklı yöntemlerin kullanılabilirliğinin, mevcut verileri bulunan örnek bir alanda test edilmesini kapsamaktadır. Kategorik toprak sınıflarının haritalanması, genel sınıflandırma alanına giren bir karar verme sürecidir. Bu sebeple, makine öğrenme alanında sınıflandırma amaçlı kullanılan Çok terimli lojistik regresyon algoritması kullanılmıştır. Denetimli öğrenme algoritması olarak tanımlanan bu algoritma ile mevcut eğitim setinden öğrenilen sınıf modelleri ile alanda mekânsal haritalar üretilmiş ve doğrulukları değerlendirilmiştir. Denetimsiz öğrenme algoritmalarından olan K-ortalama algoritması çevresel değişkenlerin birlikteliğinin sonucu olarak toprak sınıflarının oluşumunun meydana gelebileceği alanları tanımlamak amaçlı uygulanmıştır. Son olarak sahadan elde edilen toprak verileri ile güncel uydu görüntüsü ve sayısal yükseklik modelinden elde edilen çevresel değişkenler arasında çoklu doğrusal regresyon modelleri kullanılarak toprak özellikleri ile çevresel değişkenler arasındaki ilişkiler ortaya konulmaya çalışılmıştır. Toprak özellikleri ile çevresel değişkenler arasındaki mevcut ilişkileri anlamlandırabilmek ve yorumlayabilmek için temel bileşenler analizi yürütülmüştür. Çalışma sonucunda denetimli sınıflandırma sonucu üretilen toprak sınıf haritalarının daha yüksek doğruluklara sahip olduğu belirlenmiştir. Elde edilen dijital toprak haritaları, geleneksel anlamda kullanılan mevcut toprak haritalarının kullanım şeklinden farklı olarak dijital tarım sistemlerine girdi olarak kullanılabilecek nitelikli veriler olabilir.

Abstract:
This study includes testing the predictability of soil classes with digital soil mapping methodology and the usability of different methods used in creating spatial maps in a sample area with available data. Mapping of categorical soil classes is a decision-making process that falls within the field of general classification. For this reason, a multinomial logistic regression algorithm, which is used for classification in machine learning, has been used. Using this algorithm, which is defined as a supervised learning algorithm, spatial maps were produced in the field with soil class models learned from the existing training set and their accuracy was evaluated. The K-means algorithm, one of the unsupervised learning algorithms, has been applied to define the areas where the formation of soil classes may occur as a result of the combination of environmental variables. Finally, by using multiple linear regression models between the soil data obtained from the field and the environmental variables obtained from the current satellite image and digital elevation model, the relationships between soil properties and environmental variables were tried to be revealed. In order to understand and interpret the existing relationships between soil properties and environmental variables, principal component analysis was conducted. As a result of the study, it was determined that soil class maps produced as a result of supervised classification have higher accuracy. The digital soil maps obtained can be qualified data that can be used as input to digital agriculture systems, different from the way the existing soil maps are used traditionally.