Uydu görüntüleri üzerinden kontrollü sınıflandırma yöntemi ile bitki deseninin belirlenmesi
Determination of plant pattern by controlled classification method on satellite images
Yazar: PELİN ALİYAZICIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ŞERİFE TÜLİN AKKAYA ASLAN
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Çalışma alanımız olan Bursa İli Mustafakemalpaşa İlçesi genel anlamıyla ülkemizin  diğer birçok ilçesine göre iyi bir konuma sahiptir. Verimli ovalar ve ılıman bir iklim koşuluna sahip olan çalışma alanımızda yaşayan nüfusun ana geçim kaynağı da hiç şüphesiz ki tarımsal faaliyetlerdir. 
Günümüzde hızla artan nüfus karşısında ülkeler sahip olduğu sınırlı doğal kaynaklar belirli bir plan içerisinde ve özenle kullanmalıdır. Doğal kaynaklar içerisinde yer alan, sınırlı bir alana sahip olan topraklarını iyi kullanamayan ülkeler, sağlıklı bir topluma sahip olamayacakları gibi, tarımsal açıdan diğer ülkelere bağımlı olmaktan kurtulamayacaklardır.
Bu çalışma ile orta çözünürlüklü Landsat-8 uydu görüntüsü kullanılarak kontrollü sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan bu işlem sonucunda elde edilen bilgiler yorumlanarak değerlendirilmiştir. 
Bu çalışmada kullanılan Landsat 8 uydu görüntüsü hakkında detaylı bilgiler açıklanmış ve sahip olduğu 11 farklı band ve bu bandlara ait kullanım özelikleri ve avantajları açıklanmıştır.  Bu sayede söz konusu proje alanının temsil edildiği 11 farklı tematik haritası elde edilmiştir. Böylece kontrollü sınıflandırma sonucu ekilen bitki deseni bilinmeyen parseller hakkında bilgi elde edilmiştir. Elde edilen sınıflandırılmış görüntünün istatiksel açıdan ne kadar güvenli olduğunu belirlemek üzere doğruluk analizi yapılmıştır. Doğruluk analizinde her sınıf için 25 adet kontrol noktası olmak üzere toplam 100 kontrol noktası seçilerek hata matrisi oluşturulmuştur ve genel doğruluk değeri hesaplanmıştır. Bu bilgiler ışığında sonraki yıllardaki tarımsal faaliyetlerin planlı bir şekilde yapılarak daha az maliyetle daha yüksek verimler elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede ülke ekonomisine katkı sağlanabileceği noktasına da dikkat çekilmek istenmiştir.

Abstract:
Mustafakemalpaşa district of Bursa, which is our area of study, has a good position compared to many other provinces of our country which is lucky in general. The main livelihood of the population living in our study area, which has fertile plains and a mild climate, is undoubtedly agricultural activities.
In the face of the rapidly increasing population, the limited natural resources of the countries should be used in a certain plan and with care. Countries within the natural resources that cannot make good use of their lands, which have a limited area, will not have a healthy society and will not be dependent on other agricultural countries.
At this point, pixel based controlled classification was made by using Landsat-8 satellite image with medium resolution. The information obtained as a result of this process has been interpreted and evaluated. In this thesis, why pixel based controlled classification is made and advantages of this method are mentioned.
In this study, detailed information about Landsat 8 satellite image is explained and 11 different bands and their usage features and advantages are explained. In this way, 11 different thematic maps representing the project area were obtained. Thus, information was obtained about the parcels of unknown plant pattern planted as a result of controlled classification. Accuracy analysis was performed to determine how safe the classified image was obtained statistically. In the accuracy analysis, a total of 100 control points, 25 control points for each class, were selected and the error matrix was generated and the overall accuracy value was calculated. In the light of this information, it is aimed to carry out the planned agricultural activities in the following years in order to obtain higher yields with less cost. In this way, it was aimed to draw attention to the point that it can contribute to the national economy.