İnsansız hava araçlarında çok bantlı kamera entegrasyonu ve tarımsal uygulamaları
Multispectral camera integrations and agricultural applications with unmanned aerial vehicle
Yazar: OSMAN VİLLİ
Danışman: DOÇ. DR. CENK DÖNMEZ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışma gelişen teknoloji ile birlikte tarımda verimliliği arttırmak ve tarımsal alanların çeşitli boyutlarıyla analizini ele almaktadır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile tarımsal verimliliği arttırmaya ve sürdürülebilir tarıma yönelik çalışmalar yapılıyor olsa da bu teknolojiler güncellik açısından yeterli değildir.  Ayrıca çalışma alanına ait veriler çoğu zaman güncel değildir ve ya düşük çözünürlüktedir. 
Son zamanlarda insansız hava araçlarının kullanımı oldukça artmıştır. Maliyetlerinin düşmesiyle ve ulaşılabilirliğinin artmasıyla beraber sadece savunma sanayisinde değil inşaat, reklam, madencilik, arama kurtarma gibi alanlarda da benimsenmeye başlamıştır. Bu çalışma kapsamında ise tarımsal bir alandan insansız hava aracı ile alınan çok bantlı görüntüler (multispektral) üzerinde analizler yapılmıştır. Ağaç sayısı ve alanı, olası hastalıklar, bitki yüksekliği, tarımsal alanın yüksek çözünürlüklü ortofoto haritası gibi veriler ve analizler Pix4D ve MATLAB yazılımı yardımıyla oluşturulmuştur. 
Bu çalışmada, Çukurova Üniversitesi ile Adana çevre yolu kesişiminde bulunan, yaklaşık 7.35 hektar tarımsal uygulama arazilerinden insansız hava aracı ile 5 bantta (Blue, Green, Red, Red Edge, Near IR) görüntüler alınmıştır. Pix4D Mapper yardımıyla bu görüntülerle -GPS verisi çakıştırılarak- yüksek çözünürlüklü ortofoto harita ve sayısal yüzey modeli üretilmiştir. Üretilen harita normalize bitki fark indeksi, yakın kızıl ötesi ve kırmızı, yeşil, mavi spektral bantlarında görüntülenebilmektedir. Ayrıca bu harita üzerinde, MATLAB'ta yazılan bir uygulama ile ağaç sayısı, düşük hata oranıyla hesaplanmıştır.
Bu çalışmanın amacı, Çukurova Üniversitesi Yerleşkesi içerisinde bulunan bir tarımsal uygulama arazisinden İHA ve multispektral kamera entegrasyonu yardımıyla alınan görüntüler ile yüksek mekânsal ve radyometrik çözünürlüğe sahip ortofoto görüntü oluşturmak, oluşturulan bu görüntüyü bitki sağlığı açısından analiz etmek ve geliştirilen bir yazılım ile ağaç tespiti yapmaktır. Portakal ve mısır alanlarını içeren örneğinde elde edilen sonuçların ülkemizdeki hassas tarım çalışmalarını destekleyici nitelikte olması hedeflenmiştir. Çalışma, İnsansız hava araçlarının tarımsal uygulamalarda, klasik uzaktan algılama yöntemlerine göre daha hassas, düşük maliyetli ve hızlı çözümler üretmesine iyi bir örnek niteliğindedir. Bu sayede doğru sulama ve gübreleme yöntemlerinin geliştirilmesi ile maliyetlerin düşürülmesi ve verimliliğin arttırılmasına yönelik yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesine katkı sağlanması amaçlanmıştır.

Abstract:
This study focuses on increasing productivity in agriculture and analysis of agricultural areas with developing technology. Although high-resolution satellite images are being use to increase agricultural productivity and sustainable agriculture, these technologies are not sufficient in terms of actuality. In addition, the data of the study area is often out of date or low resolution. 
Recently, the use of unmanned aerial vehicles has increased considerably. With the decrease in costs and increase in accessibility, it has started to be adopted not only in defense industry but also in construction, advertising, mining, search and rescue. In this study, multi-band images taken from an agricultural area with on unmanned aerial vehicle were analyzed. Data and analysis such as number and area of trees, possible diseases, plant height, high resolution orthophoto map of the agricultural area were created with the help of Pix4D and MATLAB software.
In this study, images of 7.35 hectares of agricultural land located at the intersection of Çukurova University and Adana ring road were taken in 5 bands (Blue, Green, Red, Red Edge, Near IR). With the help of Pix4D Mapper, high resolution orthophoto maps and digital surface model were produced with these images (GPS data matching). The generated map can be displayed in ndvi, nir and red, green, blue spectral bands. In addition, on this map, an application written in MATLAB, the number of trees was calculated with low error rate. 
The aim of this study is to create orthophoto images with high spatial and radiometric resolution with the help of UAV and multispectral camera integration from an agricultural application area in Çukurova University Campus, to analyze this image in terms of plant health and to make tree detection with a software developed. The results obtained from the study area including orange and corn fields are aimed to support the sensitive agriculture studies in our country. The study is a good example for unmanned aerial vehicles to produce more sensitive, low cost and faster solutions in agricultural applications than clasic remote sensing methods. In this way, it is aimed to contribute to the development of innovative methods to reduce costs and increase productivity by developing correct irrigation and fertilization methods.