Mısırda verim ve bazı verim değişkenlerinin NDVI kameralı alçak irtifa insansız hava aracı kullanılarak tahmin edilmesi
Estimating biomass of corn using unmanned air vehicle-based RGB and NDVI cameras
Yazar: MEHMET ALİ EMİNOĞLU
Danışman: PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Tarımsal ürünlerin kritik büyüme dönemlerinde uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak verim tahmininin yapılabilmesi hem yapılacak tarımsal uygulamaların optimizasyonu hem de erken rekolte hesaplamalarının yapılabilmesini sağlayabilir. Mevcut uydu görüntüleri, geniş alanları izlemek için kullanılabilse de erişilebilirlik, çözünürlük ve hava koşullarının uygunluğu gibi farklı faktörler nedeni ile üretici bakımından henüz kullanışlı sayılmamaktadır. Bu nedenle insansız hava araçları çok hızlı ve düşük maliyetleri ile özellikle çiftlik düzeyinde uygulamalar için etkili araçlar olabilir. Bu çalışmada Normalleştirilmiş Farklılık Vejetasyon İndeksi (NDVI) kamerası ile donatılmış insansız hava aracı kullanarak II. ürün mısır verim parametreleri ile sap ve dane azot ve bazı diğer bitki besin maddeleri içeriklerinin tahmin edilmesi için uygun dönemin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla mısır vejetasyonun beş farklı döneminde görüntü alınmış ve bu görüntülerden gelişim yönünden farklılık gösteren altı parselin NDVI değerleri hesaplanmıştır. Sonuçlar, mısır verim parametrelerinin (sap, dane ve toplam biyoütle) koçan püskülü döneminde yüksek bir doğrulukla (sırasıyla %92, %70, %80) tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ancak mısır bitkisi sap-dane azot veya diğer bitki besin madde içeriği tahmininde başarı sağlanamamıştır. İnsansız hava araçlarının farklı bölge ve geniş alanlarda kullanımının sağlanabilmesi için büyük veri setleri ile oluşturulmuş algoritmaların kullanılması gerekmektedir. 

ANAHTAR KELİMELER: Mısır verimi, NDVI, RGB kamera, İHA

Abstract:
Measuring key growth parameters of field crops during critical growth period via using remote sensing techniques may allow us to optimize agricultural practices and do reliable yield estimations before harvest. Current satellite imaging techniques may allow us to screen large areas, however, they are difficult to access, may have poor resolution and can not be operated under suboptimal weather conditions. Thus, satellite image-based techniques are not optimal yet for the farmers use. In this context, unmanned aerial vehicles equipped with various cameras such as normalized differentiated vegetation index (NDVI) camera can easily be used to screen relatively large areas with high resolution and low cost. In the present field study, we aimed to find the best measuring time for estimating the nutrient content and yield of corn field (planted as second crop) with an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a NDVI camera. In this context, we screened the cornfield at six different vegetation stage with the UAV and measured the NDVI values of five different location that vary in growth.  Results showed that, NDVI values at early flowering stage can be used to estimate the corn yield parameters (straw, grain and total yield) with an acceptable precision (92%, 70%, 80% accuracy respectively). On the other hand, crop nutrient content (nitrogen and others) did not show significant correlation with the NDVI values at any stage. We suggest that algorithms based on larger data sets needs to be developed for estimating yield of corn at early vegetation stages at different agro-ecosystems.  

KEY WORDS: Corn yield, NDVI, RBG camera, UAV