Toprak özelliklerinin tahmininde jeoistatistiksel ve spektroradyometrik yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of geoistatistic and spectroradiometric methods for estimation of soil properties
Yazar: FATMA KAPLAN
Danışman: PROF. DR. ALİ VOLKAN BİLGİLİ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Hassas Tarım, tohum, su, gübre ve ilaç gibi tarımsal girdileri en uygun şekilde kullanarak arttırmayı amaçlar. Hassas tarımın temeli uzaktan algılamaya dayanır. Uzaktan algılama; fiziksel temas olmaksızın, incelenecek nesneye zarar vermeden nesnelerin durumundaki yersel ve zamansal değişimleri görüntüleme ve değerlendirme işlemidir. Uzaktan algılama sistemleri çeşitli yönlerden sınıflandırılır. Spektroradyometreler, güneş ışınımı veya yapay ışınım altında, hedef nesneden yansıyan ışınımı algılayan ve kaydeden çok spektrumlu elektro optik uzaktan algılama sistemleridir. Bu çalışmada Şanlıurfa ili Siverek ilçesinde  bazalt ana materyal üzerinde oluşmuş farklı  arazi kullanımları altındaki topraklardan 0-30 cm de alınan örnekler laboratuvar ortamında analiz edilerek daha sonra spektal okumaları 350-2500 nm dalga boyu aralığından spektroradyometre aracılığıyla elde edilmiştir. Laboratuar analizleri ve spektral okumalardan elde edilen değerler karşılaştırılıp spektral tahminlerin kimyasal analiz değerlerine yakınlığı kısmi en küçük kareler regrasyon (PLSR) analizi ile belirlenmiştir. Ayrıca Jeoistatistik analizler ile toprak özellikleri tahmin edilerek haritalar oluşturulup toprak parametrelerinin çalışma alanındaki uzaysal dağılımları belirlenmiştir. Spektroradyometre ile yapılan toprak özellikleri tahminleri jeoistatistiksel yöntemler kullanılarak yapılan tahminler ile doğrulukları açısından karşılaştırılmıştır, buna göre dört farklı metotla ile toprak özellikleri tahmin edilmiştir; jeoistatistiksel analizlerden IDW (Inverse Distance Weighting), Ordinary Kriging (OK), Co-Kriging (COK) ve PLSR metotları karşılaştırılmıştır. Kullanılan farklı metotların tahminlerinin doğruluğu ortalama hata kareleri kökü (RMSE; Root Mean Square Error) kullanılarak kıyaslanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre; organik madde parametresi (%)  için en düşük RMSE değeri (0.54) PLSR metodu; Kireç içeriği (%)  için en düşük RMSE değeri (1.13) PLSR metodu; pH parametresi için en düşük RMSE değeri (0.18) Ordinary Kriging (OK) metodu; Kum (%) parametresi için en düşük RMSE değeri (2.43) Co-Kriging (COK) metodu; Kil (%) parametresi için en düşük RMSE  (3.80) PLSR metodu; Silt (%) parametresi için en düşük RMSE değeri (2.49) PLSR metodu;  Organik madde (%) (100 milimikron elekten elenmiş toprakta) en düşük RMSE değeri PLSR(1.39) metodu; EC (µS/cm) parametresi için en düşük RMSE değeri (328) PLSR metodu; değişebilir Ca (ppm) parametresi için en düşük RMSE değeri (2002) Co-Kriging (COK) metodu; değişebilir K (ppm) parametresi için en düşük RMSE değeri (178) Co-Kriging (COK) metodu; değişebilir Mg (ppm) parametresi için en düşük RMSE değeri (304) PLSR metodu; değişebilir Na (ppm) parametresi için en düşük RMSE değeri (70.9) Co-Kriging (COK) metodu; Katyon Değişim Kapasitesi (KDK) (me/100g) parametresi için en düşük RMSE değeri (16.5) PLSR metodu vermiştir.

Abstract:
Precision Agriculture aims to increase agricultural inputs such as seeds, water, fertilizers and pesticides in the most appropriate way. Precision agriculture is based on remote sensing. Remote sensing; It is the process of viewing and evaluating the spatial and temporal changes in the state of the objects without physical contact, without damaging the object to be examined. Remote sensing systems are classified from various aspects. Spectroradiometers are multi-spectrum electro-optic remote sensing systems that detect and record the radiation reflected from the target object under solar or artificial radiation.In this study, samples taken from soils under different land uses in Siverek district of Şanlıurfa province were analyzed in laboratory Spectal readings were obtained from 350-2500 nm wavelength range by spectroradiometer. By comparing the values obtained from laboratory analyzes and spectral readings, the proximity of spectral estimates to chemical analysis values was determined by partial least squares regression (PLSR) analysis. In addition, the spatial distributions of soil parameters in the study area were determined by estimating soil properties with geostatistical analysis and creating maps. Soil properties predictions made by spectroradiometer were compared with the predictions made using geostatistical methods in terms of their accuracy. Accordingly, soil properties were estimated with four different methods; Among the geostatistical analysis, IDW (Inverse Distance Weighting), Ordinary Kriging (OK), Co-Kriging (COK) and PLSR methods were compared. The accuracy of the estimates of the different methods used were compared using the root mean square error (RMSE; Root Mean Square Error). According to the results obtained from the study; lowest RMSE value (0.54) for organic matter parameter (%) PLSR method; The lowest RMSE value (1.13) for lime content (%) PLSR method; The lowest RMSE value for the pH parameter (0.18) Ordinary Kriging (OK) method; The lowest RMSE value for sand (%) parameter (2.43) Co-Kriging (COK) method; The lowest RMSE (3.80) PLSR method for clay (%) parameter; The lowest RMSE value for the silt (%) parameter (2.49) PLSR method; Organic matter (%) (in 100 millimicron sieved soil) lowest RMSE value PLSR (1.39) method; The lowest RMSE value (328) for EC (µS / cm) parameter PLSR method; lowest RMSE value for the variable Ca (ppm) parameter (2002) Co-Kriging (COK) method; The lowest RMSE value for the variable K (ppm) parameter (178) Co-Kriging (COK) method; The lowest RMSE value (304) for the variable Mg (ppm) parameter PLSR method; The lowest RMSE value (70.9) for the variable Na (ppm) parameter Co-Kriging (COK) method; PLSR method gave the lowest RMSE value (16.5) for Cation Exchange Capacity (CEC) (me / 100g) parameter.