SAR uydu imgeleri kullanılarak yarı deneysel ve makine öğrenmesi yöntemleri ile toprak neminin tahmini: Karşılaştırmalı bir saha çalışması
Estimation of soil moisture via semiempirical and machine learning methods using SAR satellite images: A comparative field study
Yazar: HÜSEYİN ACAR
Danışman: PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Uzaktan algılama teknolojisi, geniş bir aralıkta gözlem yapabilme, zamanında ve daha az kısıtla veri toplama yeteneği sayesinde birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Tarım, uzaktan algılamanın uygulanması ve araştırılması için en önemli alanlardan biridir. Aktif mikrodalga SAR sensörleri, yüksek çözünürlük sağlamaları, hava şartlarından etkilenmemeleri ve toprak nemine olan duyarlılıkları nedeniyle büyük ölçekli toprak nem tahmini için uygundur. Son yıllarda uzaktan algılama alanında doğrusal olmayan makine öğrenme teknikleri toprak nem tahmini için önerilmektedir. 
Bu çalışmada yüzey toprak nemi, Radarsat-2 ve polarimetrik hedef ayrıştırma verisi kullanılarak yarı deneysel modeller ve makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Oh (1992), Dubois (1995) ve Oh (2004) yarı deneysel modelleri ve Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı (GRNN), En Küçük Kareler Destek Vektör Makineleri (LS-SVM), Aşırı Öğrenme Makinesi (ELM), Kernel tabanlı Aşırı Öğrenme Makinesi (KELM), Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır.
Bu çalışmada Yamaguchi, van Zyl, Freeman-Durden, H/A/α ve Cloude polarimetrik hedef ayrıştırma yöntemleri kullanılmıştır. Toprak neminin inversiyonu için ilk olarak yalın ve orta seviyede bitki örtülü toprak için iki farklı tarihe ait Radarsat-2 imgesine ön işlemler uygulanmıştır. Sonra sigma geri saçılma katsayıları ve polarimetrik ayrıştırma katsayıları özellik vektörü olarak kullanılmak üzere ön işlemleri tamamlanan ve yersel ölçüm noktalarına karşılık gelen SAR imge piksellerinden çıkarılmıştır. Son olarak, elde edilen sigma geri saçılma katsayıları yarı deneysel modellerde kullanılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinde ise sigma geri saçılma katsayıları ve polarimetrik ayrıştırma bileşenleri giriş olarak kullanılmıştır.  
Yarı deneysel modeller ile yalın ve orta seviyede bitki örtülü toprak için en iyi doğruluk sonuçları kare ortalamalarının karekökü hatası (RMSE) olarak sırasıyla 13.01 ve 17.91 olarak elde edilmiştir. Makine öğrenmesi teknikleri ile en iyi doğruluk sonuçları RMSE cinsinden sırasıyla 4.04 ve 2.72 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesi tekniklerinin yarı deneysel modellerden çok daha iyi performansa sahip olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Remote sensing technology is widely used in many fields thanks to its ability to observe in a wide range and to collect data on time and with less constraints. Agriculture is one of the most important areas for the application and research of remote sensing. Active microwave SAR sensors are suitable for large-scale soil moisture estimation due to their high resolution, not affected by weather conditions and sensitivity to soil moisture. In recent years, in the field of remote sensing nonlinear machine learning techniques have been recommended for soil moisture estimation.
In this study, surface soil moisture was retrieved from Radarsat-2 and polarimetric target decomposition data by using semiempirical models and machine learning methods. The semiempirical models and machine learning techniques employed were Oh (1992), Dubois (1995), Oh (2004) and Generalized Regression Neural Network (GRNN), Least Squares – Support Vector Machine (LS-SVM), Extreme Learning Machine (ELM), Kernel based Extreme Learning Machine (KELM), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), respectively. 
In addition, Yamaguchi, van Zyl, Freeman-Durden, H/A/α and Cloude polarimetric target decomposition methods were used in this study. For soil moisture inversion, firstly, preprocessing was applied to the Radarsat-2 image of two different dates with bare and moderately vegetated soil. Then, sigma nought coefficients and the polarimetric decomposition components were extracted as feature vector from preprocessed SAR image pixels corresponding to ground measured points. Lastly, sigma nought coefficients were used in semiempirical inversion models, and sigma nought coefficients and polarimetric decomposition components were used as input to machine learning methods. 
The best accuracy results for semiempirical models were 13.01 and 17.91 Root Mean Square Error (RMSE) for bare and moderately vegetated soil, respectively. The best accuracy for machine learning techniques were 4.04 and 2.72 RMSE for two dates, respectively. The results indicated that the machine learning techniques performed much better than the semiempirical models.