Buğday bitkisinin spektral yansıma değerleri ile verimi arasındaki ilişkiler
Relations between spectral reflectance values and yield of wheat plant
Yazar: ÖZGE DEMİRTAŞ
Danışman: PROF. DR. YUSUF KURUCU
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı / Toprak Bilimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Uzaktan algılama tekniklerinin tarımsal amaçlı kullanımları arasında ürün tanımlama, sınıflandırma, ürün gelişme durumunun tespiti, ürün rekolte tahmini gibi hedefler yer almaktadır. Uydu görüntüleri kullanarak tarla ürünlerinin verimi hakkında tahminlerde bulunmak amaçlı çalışmalar uluslararası çapta devam etmektedir. Güçlü tarım politikalarının oluşturulmasında ürün deseninin belirlenmesi ve hasattan önce ürün rekoltelerinin tahmini uluslararası düzeyde stratejik öneme sahiptir. 
Ürün rekolte tahminlerinin yapılmasında ürün spektral yansıma değerleri ile ürün gelişim durumunun ve veriminin arasındaki ilişkilerin belirlenmesi gerekmektedir. Ürün yansıma değerlerinin farklı toprak ve arazi özelliklerinden etkilenmesi nedeniyle tek bir referans değeri bitkiyi her yerde temsil etmemekte olup bitkinin yetiştirildiği her bir bölge için farklı özelliklerin ayrı ayrı incelenip referans katalog oluşturulması tahminlerin doğruluğunu artıracaktır. Yapay zeka uygulamaları ile de çok sayıda örnek iklimsel bölgeler düzeyinde bitki çeşidine göre takip edilip referans aralıkları belirlenebilecektir.
Bu çalışmada farklı iklimsel şartlara sahip 5 TİGEM işletmesinde buğday, arpa ve tritikale yetiştirilen parsellerin iki yıllık verim bilgileri bir görüntü işleme ve ürün izleme web platformuna kaydedilmiştir. 2019/2020 üretim sezonunda toplamda 135 parsel ve 2020/2021 üretim sezonunda toplamda 224 parsel, temporal çözünürlüğü 5 gün olan Sentinel uydusundan alınan görüntülerle iki yıl süresince izlenmiştir. Sentinel-2A'ya ait 10 farklı spektral bantıyla yapılan araştırmada buğday bitkisinin fenoloji tabanlı spektral imzasına dayalı etkili alanları belirlenmiştir. Bölgeler düzeyinde etkili gün sayısı baz alınarak yapılan hesaplamalar sonucunda fenoloji tabanlı spektral imzaya dayalı gün bazında etki alan indeksi bulunmuştur. SDACI (Spectral Differences Area Calculation Index) ile verim arasındaki istatistiksel ilişkiler Pearson korelasyonu yöntemi ile incelenmiştir. Stepwise (adımsal) analiz yöntemi ile verimi tahminlemede en çok etkili olan SDACI değerleri belirlenmesi amacıyla uygulanmıştır. Sonuçlar verim ile bu tez kapsamında geliştirilen spektral indeks arasında güçlü ve anlamlı etkiler olduğunu göstermektedir. Bu araştırma uydu görüntüleri ile yapay zeka teknolojilerinin tarla ürünleri verim tahmininde kullanılmasında bir yol haritası niteliği taşımaktadır.

Abstract:
The uses of remote sensing techniques for agricultural purposes include targets such as crop identification, classification, determination of crop development status, and crop yield estimation. Studies to make predictions about the yield of field crops using satellite images continue internationally. Determining the crop pattern and predicting crop yields before harvest are of strategic importance at the international level in establishing strong agricultural policies.
In making crop yield predictions, it is necessary to determine the relationships between crop spectral reflectance values and crop development status and yield. As crop reflectance values are affected by different soil and land characteristics, a single reference value does not represent the plant everywhere, and examining different features separately for each region where the plant is grown and creating a reference catalog will increase the accuracy of the predictions. With artificial intelligence applications, a large number of samples can be tracked according to plant type at the level of climatic regions and reference ranges can be determined.
In this study, two-year yield information of parcels growing wheat, barley and triticale in 5 TİGEM enterprises with different climatic conditions were recorded on an image processing and crop monitoring web platform. A total of 135 parcels in the 2019/2020 production season and a total of 224 parcels in the 2020/2021 production season were monitored for two years with images taken from the Sentinel satellite with a temporal resolution of 5 days. In the research conducted with 10 different spectral bands of Sentinel-2A, effective areas based on the phenology-based spectral signature of the wheat plant were determined. As a result of calculations based on the number of effective days at the regional level, a day-based effective index based on phenology-based spectral signature was found. Statistical relationships between SDACI (Spectral Differences Area Calculation Index) and efficiency were examined with the Pearson correlation method. The Stepwise analysis method was applied to determine the SDACI values that are most effective in estimating yield. The results show that there are strong and significant effects between efficiency and the spectral index developed within the scope of this thesis. This research serves as a road map for the use of satellite images and artificial intelligence technologies in field crop yield estimation.