Determination of Crop Cultivation Patterns Using Geographic Information Systems and Remote Sensing and Sunflower Yield Prediction in Edirne

Yıl 2008, Cilt: 17 Sayı: 1-2, - , 01.06.2008

Asuman Yerdelen Ali Mermer Fatma Dedeoğlu Hakan Yıldız Yalçın Kaya Sami Süzer Murat Barış Öcal

Öz

Reliable information about agricultural areas and agricultural production will be benificial for decision makers working for both Ministry of Agriculture and Rural Affairs and other fields to make more appropriate decisions in planning and invesment activities. As a result of this optimum usage of our sources and positive benifit/cost analysis invertments  will be realized in low social cost. For this purpose determination of crop cultivation patterns and  sunflower yield prediction in Edirne were done with this Project. Satellite images were classified and field work for yield prediction were executed in 9 county which belong to Edirne province. 500 GPS coordinates were collected in the study area.  In the respect of classified images, sunflower cultivation areas were calculated as114.562 hain Edirne. Furthermore, a simulation model developed by FAO named as AGROMETSHELL was used for yield estimation. According to this prediction sunflower yield was found 151 kg/da in 2007.

Anahtar Kelimeler

Sunflower; yield prediction; crop pattern; satellite image

Edirne İlinde Ürün Deseninin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Yöntemleri Kullanılarak Belirlenmesi ve Ayçiçeği Verim Tahmini

Öz

Tarım alanları ve tarımsal üretim hakkında doğru bilgi, gerek Tarım ve Köyişleri Bakanlığı ve gerekse diğer alanlardaki karar vericilerin yapacağı planlama ve yatırımlarda daha sağlıklı karar vermelerine yardımcı olacaktır. Bunun sonucunda ülke kaynakları daha etkin ve verimli olarak kullanılabilecek, sosyal maliyeti düşük, fayda / maliyet analizi pozitif yatırımlar gerçekleştirilecektir. Bu amaç doğrultusunda Edirne ilinde ürün deseni belirlenmesi ve ayçiçeği verim tahmini bu proje ile gerçekleştirilmiştir. Proje kapsamında uydu görüntülerinin sınıflandırılması ve verim tahmini için arazi çalışmaları yapılmış ve Edirne iline ait 9 ilçede toplam 500 adet GPS ile koordinat toplanmıştır. Uydu görüntülerinin sınıflanması sonucu Edirne ilinde ayçiçeği üretim alanı miktarı114.562 ha olarak belirlenmiştir. Ayrıca FAO’nun geliştirmiş olduğu agrometeorolojik simulasyon modeli (AGROMETSHELL) kullanılarak verim tahmini yapılmıştır. Buna göre de 2007 yılı verim değeri 151 kg/da bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Ayçiçeği; verim tahmini; ürün deseni; uydu görüntüsü

Kaynakça

• Anonim, 2000. Sanayi Bitkileri Alt Komisyon Raporu. DPT VIII. 5 Yıllık Kalkınma Planı.
• Anonim, 2001. Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı, Bitkisel Üretim Özel İhtisas Komisyonu Raporu Sanayi Bitkileri Alt Komisyonu, Ankara.
• Bernath, S., Brunego, M., Laaykey, L. and Smith, S. 1992. Using GIS and Image Processing to Prioritize Cumulative Effects Assessment. Proceedings, GIS’92 Symposium, P.C3, 1-6 Polor’s Learning Assoc. Inc., Vancouver. B.C.
• Brisco, B. and Brown, R.J. 1995. Multidate SAR/TM Synergism for Crop Classification in Western Canada. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Pp. 1009-1014.
• Csornai, G., Cs. Wirnhardt, Zs. Suba, P. Somogyi, G. Nádor, L. Martinovich, L. Tikász, A. Kocsis, Gy. Zelei and M. Lelkes. 1999. Crop monıtorıng by remote sensıng. Paper presented at the FIG Commission 3 Annual Meeting and Seminar, 21-23 October, Budapest, Hungary.
• Csornai, G., Dalia, O., Farkasfalvy, J. and Nador, G. 1990. Crop Inventory Studies Using Landsat Data on a Large Area in Hungary. Application of Remote Sensing in Agriculture.
• Gonzales, J., Barry, M., Johnson, J., Lackowski, H., Landrum, V. and Maus, P. 1992. Vegetation Classification and Old-Growth Modelling in the Jemez Mountains. USDA Forest Service Nationwide Forestry Applications Program. Salt Lake City, Utah U.S.A.
• Gutiérrez, P.A., F. López-Granados, J.M., Peña-Barragán, M., Jurado-Expósito, M.T., Gómez-Casero and C. Hervás-Martínez. 2008. Mapping sunflower yield as affected by Ridolfia segetum patches and elevation by applying evolutionary product unit neural networks to remote sensed data. Computers and Electronics in Agriculture, Volume 60, Issue 2 (March 2008).
• Özel, M. ve Yıldırım, H. 1992. Türbüt Projesi. 1. Yıl 1991 Raporu. TÜBİTAK Marmara Araştırma Merkezi. Gebze, Kocaeli.
• Price, K.P., S.L. Egbert, M. Duane Nellis, Re-Yang L. and R. Boyce. 1992. Mapping land cover in a High Plains agro-ecosystem using a multi-date Landsat Thematic Mapper modeling approach. This article is published in the Transactions of the Kansas Academy of Science, vol. 100, no. 1/2, p. 21-33 (1997).
• Russel, G., Ballogh, M., Bell, C., Green, C., Milliken, J. A. and Ottoman, R. 1998. Mapping and Monitoring Agricultural Crops and other Landcover in the Lower Colorado River Basin. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Vol. 64. No.11. Pp 1107-1113.
• Süzer, S. 2005. Ayçiçeği ürün raporu.
• Teply, J. and Green, K. (1991). Old-Growth Forest: How Much Remains. Geoinfo Systems.