Şereflikoçhisar ilçesindeki tarım arazilerinde uzaktan algılama yöntemiyle ekili alanların tespiti ve rekolte tahmini
Determination of cultivated field and yield estimation by using remote sensing method in the agricultural fields of Şereflikoçhisar
Yazar: AHMET SÜSLÜ
Danışman: DOÇ. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Uydu görüntüleri = Satellite images ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Tarımın ülke ekonomisinde önemli bir yeri olan Türkiye gibi devletlerdehasat öncesinde tahıl ekim alanlarının ve rekolte tahminlerinin hızlı ve ekonomik biryöntem olan uzaktan algılama ile belirlenerek tarım politikasında öncelikli adımlarınatılması hiç süphesiz ki faydalı olacaktır.Yapılan bu çalısmada Ankara il sınırları içinde yer alan Sereflikoçhisarilçesine ait 12.05.2005 tarihli SPOT 2 ve 16.05.2005 tarihli Landsat 5 TM uydugörüntüleri kullanılarak, 2005 yılına ait klasik yöntemlerle elde edilen ve lçe TarımMüdürlügü'nden alınan ekim alanları ile uydu görüntülerinin sınıflandırılmasısonucu elde edilen ekim alanları karsılastırılmıs ve rekolte tahmini yapılmıstır.Arpa ve bugday Sereflikoçhisar için ana tahıl ürünleridir. Bu tarımsalürünlerin uydu görüntüleriyle ayrımı spektral yakınlıklarından dolayı zor birproblemdir ve iyi seçilmis veri setlerinin kullanılması gerekir. Egitim setindeki yanlısörneklerin sınıflandırmayı önemli oranda etkiledigi tespit edilmistir. En çokbenzerlik (maximum likelihood) sınıflandırıcısı yardımıyla çalısma alanınınsınıflandırması %93 genel dogrulukla gerçeklestirilmistir. NDVI, OSAVI ve SAVIindeksleri kullanılarak ürün rekolte tahminleri yapılmıstır. Üç yöntemle de birbirineyakın degerler elde edilmistir. En iyi rekolte tahminleri NDVI ve OSAVI yöntemi ileelde edilmistir. Arpa ve bugday rekolteleri NDVI ile %99, OSAVI ile %99, SAVI ilearpa %94, bugday %98 dogrulukla hesaplanmıstır.

Abstract:
The determination of the extent of agricultural crops and the crop yieldestimation before harvesting are very important issues for state planing, especially inTurkey. The use of remote sensing technology for this purpose provides a rapid andcost-effective solution with superior advantages.In this study, SPOT 2 dated on 12th May 2005 and Landsat 5 dated on 16thMay 2005 satellite images of Sereflikoçhisar in the city of Ankara were used. Withthe use of remotely sensed data, vegetation indices was evaluated by comparing thecrop yield estimates obtained from the classification images of the study area.Barley and wheat are the main agricultural crops in Sereflikoçhisar. Due tothe spectral proximity, discrimination or delineation of these crops by satelliteimages is a difficult problem and requires well prepared and representative data sets.It is obsevered that atypical or mixed pixel samples have considerable negative effecton classification results.With the use of maximum likelihood classifier, classification of testingsamples resulted in 93% general accuracy. Yield estimation has been carried outusing NDVI, OSAVI and SAVI indices. With the three methods yield estimationswere determined for each pixel. Whilst accuracies for barley and wheat were equal99% for NDVI and OSAVI, accuracy were 94% for barley and 98% for wheat inSAVI estimation. The best results were produced using NDVI and OSAVI methodsin that barley and wheat yields have been calculated with 99% accuracy assesment.