Landsat 8 uydu görüntü indeksleri kullanılarak tarımsal ürünlerin makine öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi
Identification of agricultural crops using landsat 8 satellite image indices by machine learning techniques
Yazar: MÜSLİME ALTUN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH ACAR
Batman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gelişen uydu görüntü teknolojilerinden elde edilen  spektral özellikler makine öğrenme teknikleri ile birlikte kullanıldığında, küçük bir alan üzerindeki verilerle eğitilen sistem sayesinde büyük bir alan üzerindeki tarımsal ürünlerin kısa zamanda yüksek doğruluk oranı ile tespiti mümkündür. Bu çalışmada, uydu görüntü indeksleri ve farklı  makina öğrenme teknikleri kullanılarak tarımsal ürünlerin tespiti amaçlanmıştır.
Ilk aşamada, tesbiti yapılacak nesnenin üzerinde bulunduğu alana ait Landsat-8 uydu görüntüleri temin edilmiş ve nesne olarak tarımsal ürünler kullanılmıştır. Tarım ürünleri içerisindeki gelişme ve hasat zamanları göz önünde bulundurularak buğday ve mercimek ürünlerinin yoğunlukta olduğu bir tarım arazisi seçilmiştir. Görüntülerdeki yansıma indekslerinin hesaplanması  için tarımsal ürünlerin gelişim ve hasat zamanına yakın olduğu bir zaman dilimi seçilmiş; 2018 yılının Mayıs ve Ağustos aylarına karşılık gelen Landsat-8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Daha sonra, pilot tarım alanı içerisinde belirlenen örnek noktalara karşılık gelen koordinatlar, Landsat-8 uydu görüntüleri üzerine aktarılmış ve  uydu görüntülerinin 4. ve 5. bantlarına denk gelen yansıma indekleri yardımıyla, bu noktalar için NDVI değerleri hesaplanmıştır.
 Son aşamada, elde edilen NDVI indeks değerleri farklı makine öğrenme tekniklerinin (K En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes) girişlerinde kullanılarak tarımsal ürünler (Mercimek ve Buğday) tespit edilmiştir. Sonuç olarak, en iyi performansa %86,4 ortalama doğruluk ile Naive Bayes yöntemiyle ulaşılmıştır. Ayrıca, gelişim dönemine ait uydu görüntüsünden elde edilen NDVI değerlerinin tespit aşamasında daha yüksek performans gösterdiği gözlemlenmiştir. 

Anahtar  Kelimeler:  Uzaktan  Algılama, Makine Öğrenmesi,  Landsat-8, NDVI, Buğday, Mercimek

Abstract:
When spectral features obtained from developing satellite imaging technologies are used together with machine learning techniques, it is possible to detect agricultural crops on a large area with high accuracy in a short time thanks to the system trained with data on a small area. In this study, it is aimed to determine agricultural products by using satellite image indexes and different machine learning techniques.
In the first stage, Landsat-8 satellite images of the area where the object to be detected is located were obtained and agricultural products were used as objects. Considering the development and harvest times of agricultural products, an agricultural land where wheat and lentil products are concentrated was selected. In order to compute the reflection indexes in the images, a time period in which agricultural products are close to the development and harvest time was preferred; Landsat-8 satellite images corresponding to May and August 2018 were used. Then, the coordinates corresponding to the sample points determined in the pilot agricultural area were imported to the  Landsat-8 satellite images and NDVI values for these points were calculated with the help of the reflection indexes corresponding to the 4th and 5th bands of the satellite images.
In the last stage, agricultural crops (Lentil and Wheat) were determined by using the obtained NDVI index values as the inputs of different machine learning techniques (K Nearest Neighbor, Support Vector Machines and Naive Bayes). As a result, the best performance was achieved with the Naive Bayes method with an average accuracy of 86.4%. In addition, it was observed that NDVI values obtained from the satellite image of the development period showed higher performance in the detection phase.
Key Words: Remote Sensing, Machine Learning, Landsat-8, NDVI, Wheat, Lentil