Spektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi
Determination and assessment of the plants' biophysical characteristics through spectral vegetation indices
Yazar: SEZEL KARAYUSUFOĞLU UYSAL
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Mikrometeoroloji = Micrometeorology

Özet:
Hasattan önce bitkilerin sağlık ve gelişme durumlarının belirlenmesi, verim miktarlarının tahmin edilebilmesi, sosyo-ekonomik koşulların şekillenmesi ve sürdürülebilirlik bakımından son derece önemlidir. Son yıllarda uzaktan algılama, özellikle Spektral Vejetasyon İndeksleri (SVI), bitkinin büyümesini ve gelişimini izlemek, üretimini, tarımsal kuraklığı, su tüketim durumunu, yüzeyin enerji ve gaz akılarını belirlemek ve tahmin etmek için, iyi ve faydalı birer araç haline gelmiştir. Literatürde enerji akılarının tahmini, bitki sağlığının takibi, verim tahmini vb. dahil olmak üzere farklı amaçlar için kullanılmış halihazırda 50'den fazla SVI vardır. SVI'lar uydular, uçaklar ve yerinde ölçümler gibi farklı platformlardan alınan verilerden hesaplanabilir. Literatürde mevcut SVI'ların çoğu, spektral verilerin oranlanması, bazıları ise farklı spektral bantların doğrusal kombinasyonları şeklinde elde edilmektedir. 
SVI'lar temel olarak elektromanyetik spektrumun kırmızı ve yakın kızılötesi (NIR) bandında bitki örtüsünün farklı spektral özellikler göstermesine dayanır. Kırmızı bantta bitki örtüsü, üzerine gelen elektromanyetik radyasyonu yüksek oranda absorblarken, NIR bandında ise gelen radyasyonun çoğunu yansıtır. Bitkinin bu farklı yansıtma özelliği kullanılarak biyokütle, yaprak alan indeksi ve boyu gibi biyofiziksel parametreleri izlenebilmektedir. 
Bu çalışma kapsamında başlangıçta 25 farklı SVI hesaplanmışsa da bunlardan dört tanesi seçilerek araştırmanın geri kalanında kullanılmıştır. Bunlar; Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon (Bitki) İndeksi (NDVI), Toprağa göre Ayarlanmış Vejetasyon İndeksi (SAVI), Dönüştürülmüş ve Toprağa göre Ayarlanmış Vejetasyon İndeksi (TSAVI) ve Yeniden Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndeksi'dir (RDVI). Bu SVI'lar, NASA'nın Terra-MODIS uydusundan ücretsiz olarak elde edilen verilerle (MYD09Q1) birlikte yer ölçümlerinden hesaplanmıştır (MODIS, 2015).
Türkiye'nin yaklaşık 78 milyon hektarlık toplam alanının yaklaşık 38 milyon hektarının tarım alanı olması, yani toplam yüzölçümünün neredeyse %50'sinin tarımda kullanılması, tarımın ülkemiz ekonomisinde hayati bir role sahip olduğunu göstermektedir. Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2020 yılında yayınladığı son rapora göre, yaklaşık 15.5 milyon ha'lık toplam tahıl ekim alanının yaklaşık 7 milyon ha'sına buğday ekilmiş ve toplam yaklaşık 20 milyon ton üretim elde edilmiştir. Ayçiçeği 750 bin ha ekim alanı ile ülkemizde en geniş alanda ekilen üçüncü bitkidir ve yaklaşık 2 milyon ton toplam üretime sahiptir. Mısır ise, yaklaşık 640 bin ha'lık ekili alan ve yılda yaklaşık 6 milyon ton toplam üretim ile dördüncü sırada yer almaktadır. 
Söz konusu bilgiler ışığında buğday, ayçiçeği ve mısır, Türkiye ekonomisini şekillendirme açısından büyük önem taşımaktadır. Uzaktan algılanan veriler yoluyla bu bitkilerin büyümesini derinlemesine anlamak ve izlemek, Türkiye için nispeten araştırılmamış bir konudur. Belirli sayıda çalışma olsa da daha iyi anlaşılması için daha fazlasına ihtiyaç bulunmaktadır.
Tarıma elverişli arazi miktarı Türkiye ortalamasının yaklaşık 2.5 katı olan Trakya bölgesi, tek başına Türkiye'nin toplam ayçiçeği üretim alanlarının %75'ine ve üretimin de %45'ine sahiptir. Diğer yandan, Trakya, Türkiye toplam buğday üretiminin yaklaşık %11'ini sağlamaktadır. Bunlara ilave olarak, Trakya'nın da içinde bulunduğu Marmara Bölgesi'nde tüm Türkiye'de üretilen mısır miktarının %20'si üretilmektedir. Bu bakımdan Trakya Bölgesi bu üç bitki için çalışmanın yürütülmesi açısından ön plana çıkmaktadır.
Bu çalışma, "İklim Değişikliğinin Bitki Büyümesine Olası Etkilerinin Bitki Büyüme Modelleri ile İncelenmesi" (Proje no: 108O567) ve "Kışlık Buğday İçin Karbondioksit, Su Buharı ve Enerji Akılarının Belirlenmesi" (Proje no: 109R006) başlıklı projeler kapsamında Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından desteklenmiştir. 
Proje boyunca, sürekli olarak yağış ölçümleri, farklı yüksekliklerde rüzgar hızı, yönü,  bağıl nem, hava sıcaklığı, toplam güneş radyasyonu, net radyasyon, fotosentetik aktif radyasyon ve ayrıca toprakta da toprak ısı akısı, toprak yüzey sıcaklığı ve 2, 5, 10 ve 20 cm derinliklerde toprak sıcaklıkları, 0-30, 30-60 ve 60-90 cm derinliklerde toprak su içerikleri (hacimsel), Atatürk Toprak Su ve Tarımsal Meteoroloji Araştırma İstasyonu Müdürlüğü'nde bulunan üç tarım alanında 2009 yılından 2011 yılı sonuna kadar, kurulan otomatik meteoroloji istasyonları ile kaydedilmiştir. Spektral yansıtma verileri, yaprak alanı indeksi (LAI) ile birlikte, seçilen günlerde, iki haftada bir ölçülmüştür. Aynı zamanlarda biyokütle ve bitki boyu değerleri de periyodik olarak kaydedilmiştir. Fenolojik gözlemler kayıt altına alınmıştır.
Bu çalışmada, yersel spektral ölçümlerden doğrulanan uydu verileri kullanılarak hesaplanan SVI'lar ile, ölçülen meteorolojik değişkenlerin; biyofiziksel parametrelerin, enerji dengesi bileşenlerinin (enerji akılarının), karbon akılarının ilişkileri, iki ardışık gelişme dönemi için Türkiye'nin kuzeybatı kesiminde ekili bulunan kışlık buğday (Triticum Aestivum L.; Çeşit "Gelibolu"), ayçiçeği (Helianthus annuus L.; Çeşit "Tunca") ve mısır (Zea mays L.; Çeşit "Helen") bitkileri için incelenmiştir. Buna ilave olarak, farklı fenolojik aşamalar boyunca toprak ısı akısını hesaplamak için dünyada kullanılan bazı denklemler test edilmiş ve dane verimi tahmin edilmeye çalışılmıştır.
Çalışma kapsamında kullanılan MODIS uydu ürününden ve yer ölçümlerinden elde edilen SVI'lar arasında 0.4'lük belirlilik katsayısı ile zayıf bir doğrusal ilişki bulunmuştur (StD=0.18). Uydu ve yer ölçümlerinden elde edilen SVI'lar arasındaki bu farklılıkların uydu geçişleri ile yerde ölçüm yapılan tarihlerdeki uyumsuzluklar ve olumsuz hava koşullarından kaynaklanabileceği değerlendirilmiştir. Söz konusu farkı minimize etmek için uydudan elde edilen SVI'lar yer ölçümlerine göre düzeltilmiştir.
Yürütülen araştırmanın sonuçlarına göre, her iki gelişme dönemi ve üç bitki tipi için toprağın hacimsel su içeriği ve toprak sıcaklıkları ile tüm seviyelerde, toprak düzeltme katsayısı içeren SAVI (en yüksek R2 =0.78, 20 cm derinlik için) ve TSAVI (en yüksek R2 =0.92, 10 cm derinlik için) indeksleri arasında yer yer iyi ilişkiler elde edilmiştir. Ancak, çalışmada kullanılan SVI'larla toprağın su içeriği ve sıcaklığının tespitinin güç olduğu belirlenmiştir. 
Bunlara ilave olarak, biyokütle ile tüm SVI'lar arasında doğrusal olmayan ilişkiler belirlenmiştir (tüm SVI'lar ile ilişkiler için R2=0.8 değerinden büyüktür). 
Yaprak alan indeksinin (LAI) en iyi kestirimi ise, normalleştirme işlemini içeren NDVI ve RDVI indeksleri ile yapılabilmiştir, belirlilik katsayıları her iki indeks için de 0.7'nin üzerindedir. 
Bitki boyu ile tüm SVI'lar arasında oldukça kuvvetli ilişkiler belirlenmiştir. Tüm R2 değerleri 0.9'un üzerindedir. 
Karbon akılarının analizinden, fotosentetik aktif radyasyonun (PAR) ne kadarının brüt üretimde (GPP; bitkinin fotosentez için atmosferden indirdiği CO2 miktarı) kullanıldığının bir ölçüsü olan GPP/PAR oranının, en iyi SAVI ile belirlenebileceği (R2=0.8) tespit edilmiştir. Buna ilave olarak, kümülatif karbon akıları değerleri (cumReco, cum NEE ve cum GPP) ile tüm SVI'ların anlamlı ilişkilere sahip olduğu, SVI'lar ile karbon akılarının belirlenebileceği anlaşılmıştır.
Enerji dengesi bileşenlerinin SVI'lar ile ilişkileri incelendiğinde, toprak ısı akısı (G) ve buharlaşma gizli ısı akısının (LE), SAVI ile (sırasıyla R2=0.89 ve 0.95); hissedilir ısı akısının (H), NDVI ile (R2=0.69); net radyasyonun (Rn) ise, RDVI (R2=0.73) ile en iyi ilişkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. 
Çalışmada ayrıca, dünyada toprak ısı akısının hesaplanmasında kullanılan denklemlerin gerçeği yansıtma değerleri incelenmiş ve gerçek ile modellenen değerler arasındaki hatalar tespit edilmiştir. Buna ilave olarak, diğer ülkelerde geliştirilmiş olan bu denklemlerdeki katsayılar, ülkemiz şartlarına ve bitkilere göre yeniden belirlenmiştir.
Ayrıca, buğday bitkisinin gelişimi sırasında toprak ısı akısının belirlenmesi için kendi ülkemiz şartlarına uyumlu, yeni katsayılar içeren ve SAVI'nin fonksiyonu olan bir denklem geliştirilmiş ve bu denklem dünyada halen kullanılan denklemlerden çok daha başarılı sonuçlar vermiştir. Aynı şekilde, mısır ve ayçiçeği bitkileri için de, ülkemiz şartlarında toprak ısı akısını hesaplamak amacıyla yeni katsayılar içeren denklemler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu denklemler, ayçiçeği için dünyada kullanılan 4 ve mısır için kullanılan 3 denklemden daha iyi sonuçlar vermiştir.
Buna ilave olarak, bu çalışma kapsamında, G'yi tahmin etmek amacıyla bitki boyunun eksponansiyel bir fonksiyonu olan yeni bir model geliştirilmiştir. Bu model sayesinde, her üç bitki tipi için de literatürde yer alan eşleniğinden daha yüksek belirlilik katsayısı ve düşük hata değeri ile G tahmini yapılabilmiştir (ayçiçeği için R2=0.697; RMSE=10.782 W/m2).
Verim tahmini için izlenen çoklu regresyon analizinde sıcaklık ve SVI'lar bağımsız değişken olarak kabul edilmiş ve doğrusal ve doğrusal olmayan iki model ile verim tahmini yapmak amaçlanmıştır. Sonuçlara göre SVI'ların bitki tane verimi tahmininde kullanılabilecek birer araç olduğu, ancak genelleştirilmiş bir sonuca varmak için ise daha uzun yıllar, farklı bitki-toprak kombinasyonu için veri toplanarak değerlendirmenin yapılması gerektiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Monitoring crop's health and growth stage together with estimating yield before the harvest time are of great importance in order to understand how the socio-economic conditions shape in terms of sustainability. During recent years remote sensing, especially Spectral Vegetation Indices (SVIs), have become a good and useful tool for monitoring crop growth and development, detecting and estimating crop production, agricultural drought, water consumption status, and the energy and gas fluxes of the surface. There are more than 50 SVIs in the literature that already have been used for different purposes including estimation of energy fluxes, monitoring crop health, yield estimation, etc. SVIs can be calculated from data acquired via different platforms like satellites, aircraft, and in situ measurements. Existing SVIs in the literature are mostly the ratio of spectral data while the others are linear combinations of different spectral bands. 
SVIs basically depend on different spectral properties of vegetation in the red and NIR bands of the electromagnetic spectrum. In the red band, vegetation cover highly absorbs electromagnetic radiation incident upon it whereas it reflects most of the incoming radiation in the NIR band. Using these different reflectance characteristics, a crop's biophysical parameters such as biomass and height can be monitored. 
In this study, although 25 SVIs were calculated initially, only four of them elected to carry out the rest of the research, namely, Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI), and Renormalized Difference Vegetation Index (RDVI). Those SVIs were calculated from in-situ measurements along with data procured freely from NASA's Terra-MODIS (MYD09Q1) instrument. 
Out of almost 78 million ha of Turkey's total area, nearly 38 million ha is agricultural land. Since almost 50% of its total area is in agricultural use, it can be said that agriculture has a vital role in the country's economy. According to the Turkish Statistics Institute's recent report released in 2020, wheat is cultivated in nearly 7 million ha of 15.5 million ha total cultivation area, and approximately 20 million tonnes of total production recorded. Sunflower is in third place with 750 thousand ha cultivated area and around 2 million tonnes of total production. Maize, on the other hand, is holding fourth place with about 640 thousand ha cultivated area and almost 6 million tonnes of total production per year. 
According to that mentioned information, both wheat, sunflower, and maize are of great importance in terms of shaping the economy. Thorough understanding and monitoring those crop's growth through remotely sensed data is a relatively unexplored topic for Turkey. There are a number of studies however more studies are necessary for better comprehension.
The Thrace region has almost 2.5 times more arable land than the average of Turkey. The region has %75 of all sunflower production areas and %45 of all production in Turkey. Moreover, it provides %11 of wheat production alone. Also, the Marmara Region, including the Thrace, together contributes %20 of maize production. In this respect, the Thrace region stands out in terms of conducting the study for these three crops.
This study was a part of projects titled "Investigation of Possible Effects of Climate Change to Crop Growth by Crop Growth Models" (Project number: 108O567) and "Determination of Carbon Dioxide, Water Vapour, and Energy Fluxes for Winter Wheat" (Project number: 109R006) which are supported by Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK). 
Continuous measurements of precipitation, wind speed and direction at different heights, relative humidity, weather temperature, total solar radiation, net radiation, photosynthetically active radiation, besides, at the soil level, soil heat flux, soil surface temperature together with soil temperatures at 2, 5, 10 and 20 cm depths, soil volumetric water content at 0-30 cm and 30-60 cm of depths were recorded from 2009 until the end of 2011 over three agricultural fields through automated weather stations established and located at Directorate of Atatürk Soil Water and Agricultural Meteorology Research Station. Spectral reflectance data were acquired biweekly on selected days together with leaf area index (LAI). Biomass and crop height values are measured periodically. Phenological observations were also kept under records.
In this study, relationships between SVIs calculated from satellite and validated by in-situ spectral measurements, and meteorological variables, crop biophysical parameters, energy balance components (energy fluxes) together with carbon fluxes were obtained and evaluated considering two successive growing periods of winter wheat (Triticum Aestivum L.; variety "Gelibolu"), sunflower (Helianthus annuus L., variety "Tunca") and, maize (Zea mays L., variety "Helen") fields, that are located in the northwest part of Turkey.
A weak linear relationship with a coefficient of determination of 0.4 is found between the SVIs that are derived from the MODIS satellite product and in situ measurements (StD=0.18). The reason for the differences can be explained by the lack of harmony between the date and time of in situ measurements and the matching passage of the satellite along with adverse weather conditions. In order to minimize those differences, SVIs obtained from the satellite are validated according to in situ measurements.
According to the results of research carried out, for both growing seasons of the three crops, soil volumetric water content and soil temperatures at each level had a strong correlation in some cases with the indices that contain a soil correction factor, namely SAVI (the greatest R2 is 0.78 for 20cm depth) and TSAVI (the greatest R2 is 0.92 for 10cm depth). However, it was found that the SVIs used in this study are hard to correlate with soil water content and soil temperature. 
In addition to that, biomass was found to have strong nonlinear relationships with all SVIs (all relationships have R2 >0.8). 
Leaf area index (LAI), on the other hand, estimated best by NDVI and RDVI, both of which included normalization, coefficients of determination for both indices are above 0.7. Crop height has also strong correlations with all SVIs. All R2 values are above 0.9.
From the analysis of carbon fluxes, it was understood that the GPP / PAR ratio, which is a measure of how much of the photosynthetically active radiation (PAR) is used for gross production (GPP; the total amount of atmospheric CO2 captured by a crop) can best be determined with SAVI (R2 = 0.8). Besides, it has been understood that all SVIs have significant relationships with cumulative carbon flux values (cumReco, cum NEE and cum GPP), and carbon fluxes can be monitored through SVIs.
With the examination of relationships between energy balance components and SVIs; it was found that soil heat flux (G) and latent heat flux of evaporation (LE) were best estimated by SAVI (R2=0.89 and 0.95, respectively), whereas sensible heat flux (H) by NDVI (R2=0.69) and net radiation by RDVI (R2=0.73). 
Also, G estimation models that are used widely around the World were tested to see how they reflect the ground truth, and errors of tested models were also determined. In addition to that, coefficients developed in other countries were redetermined for our crops for our country's condition.
In addition to that, to determine the soil heat flux of winter wheat during its growing period, an equation that is compatible with the conditions of our own country featuring new coefficients has been obtained and this equation has yielded much more successful results than the equations currently used in the world. Likewise, coefficients for G estimation equations were reidentified for maize and sunflower in order to reflect the conditions of our country. These equations gave better results than the equations used in the world for sunflower (4 out of 6 equations) and maize (3 out of 6 equations).
Besides, a new model to estimate G was developed during this study which is an exponential function of crop height. This equation has better coefficients of determination and lower error values for our winter wheat, sunflower, and maize crops than its equivalent in the literature.
Finally, the multiple regression analysis followed for the yield estimation, where temperature and SVIs were independent variables, resulted in linear and nonlinear models. Results revealed that SVIs could be a useful tool in terms of an early estimation of grain yield. However, for a generic grain yield estimation model, it is crucial to collect data for several different crop- soil combination for longer period.