Geri Dön

Bitki desenlerinin belirlenmesinde uzaktan algılamanın kullanılması

Use of remote sensing in determining plant patterns

PDF İndir

  1. Tez No: 555679
  2. Yazar: NURSAÇ SERDA KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLHAMİ BAYRAMİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ülkemizde kullanılan standart bir arazi kullanım sınıflandırma sistemi bulunmamaktadır. Arazi örtüsü / arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi ve bunların konumsal dağılımları, planlama ve değerlendirme çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. Uydu görüntülerinden elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıfları belirli standartlara uygun olarak üretilmektedir. Bu bağlamda USDA ve CORINE sistemleri en bilinen sınıflandırma sistemlerindendir. Hangi sınıflandırma sistemi kullanılırsa kullanılsın uzaktan algılama bu çalışmalarda kullanılan ve en doğru sonuçları sağlayan yöntemlerden birisidir. Bitki desenleri, özellikle tarımsal arazi kullanımları zamanla büyük ölçüde değişmektedir. Bitki desenlerinin doğru belirlenmesi, arazi kullanım sınıflandırma sistemlerinin başarısını arttıracaktır. Bu araştırma, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği'nde farklı tarihlerde elde edilen yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntüler kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırmada eğitimli sınıflandırma sistemleri kullanılmıştır. Eğitim setleri hazırlanmış, yüksek doğruluğa sahip olanlar sınıflandırma için seçilmiştir. Görüntülerin sınıflandırmasında her iki sınıflandırma sistemi için (USDA & CORINE ) aynı eğitim setleri kullanılmıştır. Görüntüler her iki sınıflandırma sisteminin farklı seviyelerine göre sınıflandırılmış; sonuçlar değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçlarda eğitimli olarak sınıflandırılmış farklı tarihlerdeki WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B ve Pleiades-1A/1B uydu görüntülerinden en başarılı sonuçların 1. Düzey USDA Sınıflandırma Sistemi'nden alındığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Turkey does not have any standard land use classification system used yet. The determination of land cover/ land use classes and their spatial distribution constitute the basis of planning and evaluation studies. Land cover and land use classes, generated from satellite images, are produced in accordance with certain standards. In this regard, USDA and CORINE systems are the most known classification systems. Regardless of which classification system is used, remote sensing is one of the methods used in these studies and provides the most accurate results. Plant patterns, especially agricultural land uses, vary widely in time. Accurate determination of plant patterns will increase the success of land use classification systems. This research was carried out at Haymana Research and Application Farm of the Faculty of Agriculture of Ankara University, using high-resolution multi-spectral images of acquired different dates. The same training sets were prepared and used for both classification systems during image classification. The same training sets were used for both USDA & CORINE land cover land use classification systems in the classification of images. The images were classified according to different levels of both classification systems and the results were evaluated and compared. The best results has gained in Level 1 USDA Classification System from WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B and Pleiades-1A/1B satellite images which classified as supervised.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    472626

    Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery

    Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim

    ELNAZ NAJATISHENDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  2. Tez No

    424060

    Landsat uydu görüntüsünden elde edilen indeksler ve arazi yüzey sıcaklığı değerlerinin çeltik alanlarının belirlenmesinde kullanılması

    Utilization of indices and land surface temperature values derived from Landsat satellite imagery for rice area determination

    BURÇİN SALTIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT GENÇ

  3. Tez No

    439719

    Monitoring soil salinity via remote sensing technology under data scarce conditions: A case study from Turkey

    Kısıtlı veri şartlarında uzaktan algılama teknolojisi ile toprak tuzluluğunun izlenmesi: Türkiye'den bir vaka çalışması

    TAHA GORJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK

  4. Tez No

    866059

    Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. Tez No

    624758

    Urmia lake desiccation as a new source of dust in themiddle east: Investigation of the anthropogenic impactsand climatic factors on drying up of urmia lake

    Ortadoğu'da yeni bir toz kaynağı olarak tanınan Urmiyegölü: Urmiye gölünün kurumasına neden olan insan veiklim faktörlerin incelenmesi

    YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

Geri Dön