Kahramanmaraş ili Kartalkaya sol sahil sulama birliği sahasında UA ve CBS  teknikleri kullanılarak ürün sınıflandırılması
Crop classification by using RS and GIS techniques in Kahramanmaras province Kartalkaya left coast irrigation unit
Yazar: MEHMET ALİ İSPİR
Danışman: DOÇ. DR. ALİ AYBEK
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Kahramanmaraş İli Kartalkaya Sol Sahil Sulama Birliği Sahasında UA ve CBS Teknikleri Kullanılarak Ürün Sınıflandırılması amacıyla yapılan bu araştırmada, Kartalkaya Barajı Sol Sahil Sulama Birliği sahasında 2014 yılında en fazla yetiştiriciliği yapılan ürünlerin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri teknikleri kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Uzaktan algılamada yakın infrared dalga boyunu yüksek oranda yansıtan bitkiler yüksek biomas aktiviteye sahipken, görünür bölge olan kırmızı dalga boyunu düşük oranda yansıtan bitkiler sağlıksız ve kurudur. Çalışmada Unsupervised (Kontrolsüz) ve Supervised (Kontrollü) sınıflama yapılarak ürün desenlerinin belirlenmesi hedeflenmiştir.
Araştırmada landsat uydu görüntüleri ile birlikte spot-5 ve spot-6 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Sol Sahil Sulama birliğinden ve İlçe Tarım Müdürlüğünden alınan üretici beyanları yeter sayıda olmak üzere araştırma sahasında zeminde kontrol edilmiştir.
Kontrollü sınıflandırma ile parsel bazında mısır-ayçiçeği, mera, hububat, sarımsak, boş tarla ve tarım dışı alanlar ayırt edilmiştir. Hata matrisi kullanılarak 150 nokta üzerinden yapılan değerlendirmelerde Landsat-8 92. gün görüntüsünde genel sınıflandırma doğruluğu %82, genel kappa istatistikleri %72 olarak bulunmuştur. Landsat-8 172. gün görüntüsünde genel sınıflandırma doğruluğu %91, genel kappa istatistikleri %86 olarak bulunmuştur.

Abstract:
In this research carried out in Kahramanmaraş Province Kartalkaya Left Coast Irrigation Unit in order to classify the products by using RS and GIS Techniques, it is aimed to determine the products which were most cultivated in 2014 in Kartalkaya Dam Left Coast Irrigation Unit by using Geographic Information Systems and Remote Sensing techniques. In remote sensing, plants that reflect nearby infrared wavelengths have high biomass activity, while plants that reflect red wavelength, which is visible region, are unhealthy and dry. The aim of the study was to determine the product designs by performing unsupervised (uncontrolled) and supervised (controlled) classification.
In the study, satellite images of Landsat and spot 5 -6 satellite images were used. The producer declarations received from the Left Coast Irrigation Association and the District Directorate of Agriculture have been checked in the research area at ground level. 
Parcel-based corn-sunflower, pasture, cereals, garlic, empty fields and non-agricultural areas are distinguished by means of supervised (Controlled) classification. It was found in the evaluations made at 150 points by using the error matrix, the general classification accuracy was 82% and the general kappa statistics were 72% in the Landsat-8 92nd day image. It was found in the Landsat-8 172 day view, the overall classification accuracy was 91% and the general kappa statistics were 86%.