Buğday Ekim Alanlarının Sentinel-2A Uydu Verileriyle Sınıflandırılmasında Bitki Özellikleri ve Yetiştiricilik İşlemlerinin Etkisi
Determination of the Effects of Crop Characteristics and Agronomic Factors on Classification of Wheat Areas Using Sentinel-2A Satellite Data
Yazar: Uslu, İdris; Çelik, Zerrin; Yüceerim, Gözen; Karagül, Vural; Ozdarici Ok, Asli
Dergi: ANADOLU Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsü Dergisi, Vol. 34 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Agricultural Engineering (Other) ; Ziraat Mühendisliği (Diğer) ; Sentinel-2A,En Çok Benzerlik,Yapay Sinir Ağları,bitki özellikleri,agronomik faktörler,sınıflandırma doğruluğu,buğday,İzmir ; Sentinel-2A,Maximum Likelihood,Artificial Neural Network,crop characteristics,agronomic factors,classification accuracy,wheat,Izmir

Artan dünya nüfusu ile birlikte sınırlı olan kaynakların, tarımda verimli bir şekilde kullanımını sağlamak için arazi varlığı ve bitki örtüsünün durumunu bilmek karar vericiler için daha fazla önem kazanmıştır. Bitki yetiştiriciliğinde yapılan sezon içi işlemlerin etkilerinin neler olduğu ve üretim ortamının bölgesel olarak izlenmesi konusunda uzaktan algılama önemli bir araç olarak kullanılmaktadır. Bu araştırmada 2023 yılında İzmir Menemen Ovası’nda buğday ekim alanlarının Sentinel-2A uydu verileriyle sınıflandırılarak belirlenmesine etki eden yetiştiricilik uygulamaları (ekim zamanı, ekim yöntemi) ve bitki özelliklerinin (buğday çeşidi, yabancı ot, yatma durumu) sınıflandırma doğruluğu üzerindeki etkisi incelenmiştir. Araştırmada, En Çok Benzerlik (EÇB) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılarak sonuçları analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, buğday alanlarının sınıflandırılmasında erken ekim yapılan parsellerle yapılan sınıflandırma sonuçları genel doğruluk ve Kappa değeri her iki yöntemde düşük (%76, 0,52 ve %75, 0,50) olurken, geç ekim özelliğine göre yapılan sınıflandırma sonuçları ise her iki yöntemde daha yüksek sonuçlar (%83, 0,65 ve %88, 0,77) üretmiştir. Diğer taraftan elde edilen bulgular, serpme ekim, buğday çeşidi, buğdayın yatık olması ve yabancı otlu olması durumlarına göre yapılan sınıflandırma sonuçları arasında önemli farklar bulunmadığını göstermiştir.

With the increasing world population, knowing the status of land availability and vegetation has become more important for decision-makers in order to ensure the efficient use of limited resources in agriculture. Remote sensing is used as an important tool in determining the effects of in-season activities in plant cultivation and regional monitoring of the production environment. This study investigated the impact of cultivation practices (planting time and method) and plant characteristics (including wheat variety, weed presence and lodging condition) on the classification accuracy of wheat cultivation areas on the Menemen Plain, Izmir. Both the Maximum Likelihood and Artificial Neural Networks (ANN) models were employed to assess and analyze the obtained results. According to the results for the classification of wheat fields, the general accuracy and Kappa value of the classification made with early sown parcels were low in both methods (76%, 0,52 and 75%, 0,50). However, the classification results based on late sowing produced better results (83%, 0,65 and 88%, 0,77) with both methods. On the other hand, the findings showed that there were no significant differences between the classification results according to broadcast sowing, wheat variety, weed presence and lodging condition.