Benzer spektral özellik gösteren bitkilerin ayırt edilmesinde bitki indekslerinin karşılaştırılması: Şanlıurfa, Ceylanpınar
Comparison of vegetation indices in distinguishing crops with similar spectral characteristics: Sanliurfa, Ceylanpinar
Yazar: ÖZGE KALAYCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Bitki indeks modelleri = Vegetation index models ; Buğday = Wheat ; Mercimek = Lentil ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Her obje farklı dalga boylarındaki enerjilerle farklı şekilde etkileşime girmektedir. Bu enerjiler objeler tarafından farklı miktarlarda yutulur, geçirilir veya yansıtılır. Bütün bu özellikler, objelerin spektral özellikleri olarak adlandırılmaktadır. Bu özellikler sayesinde uzaktan algılama ile yeryüzündeki objeler birbirinden ayırt edilebilmektedir. Çalışmada benzer spektral özellikler gösteren bitkilerin tek zamanlı görüntüler kullanılarak yüksek doğrulukla ayırt edilememesi sorununa çözüm araştırılmıştır. Bu kapsamda çalışma alanı olarak Şanlıurfa ilinin Ceylanpınar ilçesinde yer alan Ceylanpınar Tarım İşletmesi kullanımındaki 30 parsellik bir bölge seçilmiştir. Bu bölgede yetiştirilen buğday ve mercimek bitkilerinin yüksek klorofil içerdiği dönemlerindeyken algılanmış bir Sentinel-2 uydu görüntüsü ile GNDVI (Green Normalized Difference Index), TGI (Triangular Greenness Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), CIRedEdge (Chlorophyll Index) ve MCARI (Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index) indeks görüntüleri oluşturulmuştur. Daha sonra bu görüntüler sınıflandırılmış ve birbirleri arasındaki farklar karşılaştırılmıştır. Doğruluk analizinde bütün görüntüler için ortak olarak rastgele dağıtılmış 210 kontrol noktası kullanılmıştır. Sonuçlara göre, gerçekleştirilen bütün sınıflandırmalar %80'in üzerinde genel doğruluk vermiş olup en yüksek genel doğruluk %98,57 ile CIRedEdge görüntüsünde elde edilmiştir. Yapılan değerlendirmeler; formülünde kırmızı kenar bandı içeren indekslerin, bitki türlerini yüksek klorofil içeren dönemlerindeyken ayırt edilmesinde fark yaratan bir etken olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Each object interacts differently with energies of different wavelengths. These energies are absorbed, transmitted or reflected in different amounts by objects. All these properties are called spectral properties of objects. Thanks to these features, objects on the earth can be distinguished from each other by remote sensing. In the study, a solution to the problem that crops with similar spectral characteristics cannot be distinguished with high accuracy using single-time images was investigated. In this context, a region of 30 parcels under the use of Ceylanpinar Agricultural Enterprise, located in Ceylanpinar district of Sanliurfa province, was chosen as the study area. GNDVI (Green Normalized Difference Index), TGI (Triangular Greenness Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), CIRedEdge (Chlorophyll Index) and MCARI (Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index) index images were created with a Sentinel-2 satellite image detected when wheat and lentil crops grown in this region were in their high chlorophyll-containing period. Then, these images were classified and the differences between each other were compared. In the accuracy analysis, 210 randomly distributed control points were used for all images. According to the results, all classifications performed gave an overall accuracy of over 80%, and the highest overall accuracy was obtained in the CIRedEdge image with 98.57%. Evaluations made; shows that indices containing red edge bands in the formula are a factor that makes a difference in distinguishing crop species when they are in their high chlorophyll-containing stages.