Arazi kalite parametrelerinin buğday ürün rekoltesi üzerine etkilerinin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi kullanılarak belirlenmesi, Altınova Tarım İşletmesi örneği
Determination of effects of land quality parameters on wheat yield by using remote sensing and geographic information systems, case study; Altinova state farm
Yazar: MUSTAFA USUL
Danışman: DOÇ. DR. İLHAMİ BAYRAMİN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Altınova Tarım İşletmesi = Altınova State Farm ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Toprak genesisi = Soil genesis ; Uydu verileri = Satellite data ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Bu çalışma Altınova Tarım İşletmesi'nin 29.608,6 ha'lık Aridisol, Vertisol ve Entisol toprak ordolarından oluşan tarım parsellerinde yürütülmüştür. Paremetrik Metot (Karekök Metodu) ile değerlendirilen tarım parsellerinin hem Arazi Kalite İndeksleri (AKI) hem de Arazi Uygunluk Sınıfları her bir toprak haritalama biriminin toprak özelliklerine göre hesaplanmıştır. Arazi Kullanım Uygunlukları bakımından arazinin % 17,8'i S1 (çok iyi) , % 69,9'u S2 (iyi) ve %12,3'ü S3 (orta) olarak sınıflandırılmıştır. SPOT 2 uydu görüntüsünün 1, 2 ve 3. bantları kullanılarak NDVI değerleri elde edilmiştir. İşletmenin 73 adet buğday tarımı yapılan parselinin 21 yıllık verimlerinin ortalamaları ile her bir parselin AKI değerleri arasında istatistik analizi yapılmıştır. Verim ile AKI arasındaki istatistiki analiz P<0,0001 seviyesinde önemli bulunmuştur. R değeri 0,87 ve R2değeri 0,75 olarak belirlenen bu ilişkinin formülü Buğday Ortalama Verim (kg/da) = 14,376 + 3,07 AKI olarak tespit ediliştir. Yapılan bu istatistiki analize göre verimdeki değişimin %75'i AKI tarafından açıklanmaktadır. SPOT 2 uydu görüntüsünden üretilen NDVI değerleri ile buğday verimleri ve bu parsellerin AKI değerleri arasında istatiksel analizler yapılmıştır. Verim ile, AKI-NDVI değerleri arasında yapılan istatistiksel analiz P<0,0001 seviyesinde önemli bulunmuştur. R değeri 0,69 ve R2 değeri 0,47 olarak tespit edilen bu ilişkinin formülü ise Verim kg/da = NDVI*1.023+AKI*0.174-66,998 olarak bulunmuştur. Buna göre ise verimdeki değişimin %47'si NDVI ve AKI tarafından açıklanmıştır.Anahtar Kelimeler: Uydu Verileri, Uzaktan Algılama, CBS, Ürün Rekoltesi, Toprak Kalite Parametreleri, Altınova TIM

Abstract:
This study was carried out in Altınova State Farm that comprises an area of 29.608,6 ha., the soils of which are mainly in Aridisols, Vertisols and Entisols. Parcels were evaluated by parametric method (square root). Both land quality indices (AKI) and land suitability classes of the parcels were calculated according to the soil properties of the each soil map units. Of the 17,8% land is classified as S1 (very good), while 69,9% is S2 (good) and 12,3% is S3 (moderate) according to the Land Use Suitability Classification. NDVI data were generated by using 1st, 2nd and 3rd bands of SPOT 2 satellite imagery. Statistical analysis were calculated using 21-year average yield data and AKI values of the 73 wheat-grown parcels. Statistical analysis showed that the relationship between yield and AKI was significant at P< 0,0001 level. Yield estimation was formulated as; average wheat yield(kg/da)= 14,376 + 3,07 AKI with high correlation coefficient (R: 0,87, R2 : 0,75) values. According to the analysis, 75% of the change in yield is explained by AKI. Relationships between yield and AKI-NDVI was also important statistically with higher correlation coefficient values (R: 0,69 and R2: 0,47) at P<0,0001 level. Yield estimation was formulated as; yield (kg/da)= NDVI* 1,023+AKI* 0,174- 66,998. 47% of the change in yield was explained by NDVI and AKİ.Key Words: Satellite imagery, Remote sensing, GIS, Crop yield, Soil quality parameters, Altınova State Farm