Farklı ekim bölgelerindekiayçiçeği ekili alanlarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on determining sunflower planted area by remote sensing technique in different planting zones
Yazar: ECE GÖNECİ
Danışman: PROF. DR. YUSUF KURUCU
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Uzaktan algılama tekniğinin tarımsal amaçlar ile kullanımı dünyada hızla uygulamaya aktarılmakta ve bu amaçla uydu görüntülerini kullanmaktadırlar. Ülkemizde ise, uzaktan algılama tekniği çoğunlukla denemelerden ibaret kalmıştır. Ülkemizde geniş alanlarda yetiştirilen ayçiçeği, dünya tarım ürünleri içerisinde ekonomik ve besin değeri açısından önemli yağ bitkisidir. Bu özellikleriyle ayçiçeği bitkisinin ulusal ve uluslararası tarım politikalarında önemli bir yeri vardır. Ayçiçeği üretiminin izlenmesi, tarım istatistiğimizde önemli bir eksiği karşılayacaktır. Halen beyana bağlı ve diğer geleneksel yöntemler kullanılarak belirlenen ayçiçeği ekili alanlarının tespitinin, doğruluk oranının arttırılması projenin amacını oluşturmaktadır. Bu amaç için kullanılabilecek en uygun yöntem uzaktan algılama tekniğidir. 
	Bu araştırma ile ayçiçeği ekili alanlarının uydu görüntülerinden belirlenebilmesine yönelik tüm parametreler incelenmiştir. Ülkemizde ayçiçeği bitkisi, birinci veya ikinci ürün olarak iki ayrı ekim zamanı ile yetiştirilmektedir. Ayçiçeği yetiştiriciliği Trakya Bölgesi'nde ilk ürün olarak tercih edilirken özellikle Ege Bölge'sinde büyük alanlar şeklinde ikinci ürün olarak tercih edilmektedir. Bu durum bölgeler düzeyinde ayçiçeği bitkisinin farklı zamanlarda görüntü alınmasına ve ayçiçeği ile karışabilecek diğer ürün çeşitlerinin de farklılık göstermesine neden olmaktadır. 
	Bu araştırma ile ayçiçeği ekili alan tespiti için bitkilerin gelişim dönemleri ve toprağı en yoğun örtme zamanları, bitkinin ve üzerinde yer aldığı toprakların yansımaya etkisi, bölgeler düzeyinde ayçiçeği ile karışabilecek mısır vb. diğer bitkiler saptanmıştır. Bu bilgiler ışığında ekili alan belirlenmesine yönelik en uygun sınıflandırma yöntemi belirlenmiştir. Araştırmada SPOT 5 ve Sentinel 2A uydu görüntüleri kullanılmıştır. Uydu görüntülerinde piksel bazlı (bant oranlaması, Para-ML ve NDVI) ve obje tabanlı (segmentasyon) sınıflandırma yöntemleri uygulanmış ve sonuçta en uygun sınıflandırma yönteminin kontrollü sınıflandırma Para-ML olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
The use of remote sensing techniques to agricultural purposes is rapidly transferred to the applications in the world and satellite images used for this purpose. Remote sensing techniques have remained mostly consists of trial in our country. Sun flower plants, which are one of the essential oil plants having important economic and nutritional value among the agricultural products in the world, are grown up in large areas of our country. With these characteristic, sunflower has a very important place in national and international agricultural policy. In order to establish policies for incentives, direct income support to agricultural production, etc., accurate information is needed about cultivated areas. Monitoring oil plant sunflower production, having national and international importance, will meet an important missing in our agricultural statistics. Improving the accuracy rate of determining sunflower planted areas and yield harvest, which is currently identified by traditional methods and declaration of farmers, is the main purpose of this project. For this purpose, the most suitable method is seen as remote sensing techniques. 
	With this study all the parameters for sunflower crop determination from satellite images will be examined. In our county, sunflower plants are grown in two different planting times as the first or second crop. While sunflower cultivation is preferred as the first product in the Thrace region, it is preferred as the second crop (after wheat) especially in the large areas of the Aegean region. This case causes to gather images at different times at the level of regions as well as the varieties of crop types that may be mixed with sunflower plants. 
	With this study, to determine sunflower planted areas, some parameters such as growth stage of vegetation, densely coverage time of vegetation, effects of vegetation and soil reflection, possible mixing vegetation such as corn, etc., with sunflower plants on the level of regions will be defined. Depending on this information the most appropriate classification method will be determined for cultivated area. In this research, SPOT 5 and Sentinel 2A satellite images were used. Classification methods such as pixel-based (band ratio, Para ML and NDVI) and object-based (segmantation) classification methods was applied on the images and as a result eventually it was determined that the most appropriate classification method of supervised classification, Para - ML.