Mısır ve buğdayın fenolojik devrelerinin zaman serili uydu görüntüleri ve random forest yöntemi ile modellenmesi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ELİFNAZ TORUN

Danışman: Gülüzar Duygu Semiz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada 2016-2023 yıllarında Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Haymana Araştırma ve Uygulama çiftliğinde yetiştirilen silajlık mısır ve buğday bitkilerinin büyüme sezonu başlangıcı, büyüme sezonu sonu ve fenolojik evrelerinin Sentinel-2 uydu görüntülerinin analizinden elde edilen Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü Fark İndeksi (NDVI) oranı ve sıcaklık verileri kullanılarak hesaplanan Kümülatif Büyüme Derece Gün değerleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada silajlık mısır ve buğday bitkilerinin seçilmesinin önemi: (1) Gıda güvenliği açısından ve iklim değişikliğine olan hassasiyetleri bakımından birçok çalışmaya konu olmuş model bitkiler olmaları, (2) Mısır ve buğdayın belirgin fenolojik özelliklere sahip olması açısından hem yersel gözlemlerle hem de uydu tabanlı indislerle fenolojik evrelerinin nispeten daha kolay tahmin edilebilmesi, (3) Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliğinde mısır ve buğday bitkilerinin belirtilen zaman aralığında kesintisiz olarak yetiştirilmiş ve kayıtlarının geriye dönük olarak güvenilir bir biçimde tutulmuş olması şeklinde sıralanabilmektedir. NDVI zaman serilerindeki gürültülü verileri düzeltmek ve model doğruluğunu artırmak için veri ön işleme adımında Savitzky-Golay algoritması ve Çift Lojistik Fonksiyon kullanılmıştır. Sezon başlangıcı, sonu ve fenolojik evrelerin tahmininde Random Forest algoritması kullanılmıştır. Model sonuçları Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği kayıtları ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda silajlık mısır bitkisi için fenolojik evre tahmininin doğruluğu 0.88-1.00 arasında, buğday (sulamaya ve yağışa dayalı yetiştiricilik) bitkisi için ise 0.94-0.99 arasında değiştiği belirlenmiştir.