Mısır ve buğdayın fenolojik devrelerinin zaman serili uydu görüntüleri ve random forest yöntemi ile modellenmesi
Modeling of phenological phases of maize and wheat via time-series satellite images and random forest method
Yazar: ELİFNAZ TORUN
Danışman: PROF. DR. GÜLÜZAR DUYGU SEMİZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Bu çalışmada 2016-2023 yıllarında Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Haymana Araştırma ve Uygulama çiftliğinde yetiştirilen silajlık mısır ve buğday  bitkilerinin büyüme sezonu başlangıcı, büyüme sezonu sonu ve fenolojik evrelerinin Sentinel-2 uydu görüntülerinin analizinden elde edilen Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü Fark İndeksi (NDVI) oranı ve sıcaklık verileri kullanılarak hesaplanan Kümülatif Büyüme Derece Gün değerleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır.  Çalışmada silajlık mısır ve buğday bitkilerinin seçilmesinin önemi: (1) Gıda güvenliği açısından ve iklim değişikliğine olan hassasiyetleri bakımından birçok çalışmaya konu olmuş model bitkiler olmaları, (2) Mısır ve buğdayın belirgin fenolojik özelliklere sahip olması açısından hem yersel gözlemlerle hem de uydu tabanlı indislerle fenolojik evrelerinin nispeten daha kolay tahmin edilebilmesi, (3) Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde mısır ve buğday bitkilerinin belirtilen zaman aralığında kesintisiz olarak yetiştirilmiş ve kayıtlarının geriye dönük olarak güvenilir bir biçimde tutulmuş olması şeklinde sıralanabilmektedir. NDVI zaman serilerindeki gürültülü verileri düzeltmek ve model doğruluğunu artırmak için veri ön işleme adımında Savitzky-Golay algoritması ve Çift Lojistik Fonksiyon kullanılmıştır. Sezon başlangıcı, sonu ve fenolojik evrelerin tahmininde Random Forest algoritması kullanılmıştır. Model sonuçları Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği kayıtları ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda silajlık mısır bitkisi için fenolojik evre tahmininin doğruluğu 0.88-1.00 arasında, buğday (sulamaya ve yağışa dayalı yetiştiricilik) bitkisi için ise 0.94-0.99 arasında değiştiği belirlenmiştir.

Abstract:
In this study, it was aimed to predict the beginning of the growing season, the end of the growing season and phenological stages of silage maize and wheat plants grown in Ankara University, Faculty of Agriculture, Haymana Research and Application Farm in 2016-2023 with the Normalized Vegetation Difference Index (NDVI) ratio obtained from the analysis of Sentinel-2 satellite images and Cumulative Growth Degree Days values calculated using temperature data. The importance of selecting maize and wheat for silage in the study can be listed as follows: (1) they are model crops that have been the subject of many studies in terms of food security and their sensitivity to climate change, (2) maize and wheat have distinct phenological characteristics and their phenological stages can be predicted relatively more easily with both ground observations and satellite-based indices, (3) maize and wheat crops have been grown continuously in Haymana Research and Application Farm during the specified time interval and their records have been kept reliably retrospectively. Savitzky-Golay algorithm and Double Logistic Function were used in the data preprocessing step to correct the noisy data in NDVI time series and to increase the model accuracy. Random Forest algorithm was used to predict the beginning and end of the season and phenological stages. As a result of the study, it was determined that the accuracy of phenological stage prediction for silage maize ranged between 0.88-1.00 and for wheat (irrigation and rainfall-based cultivation) ranged between 0.94-0.99.