TY  - JOUR
T1  - Ayçiçeği Spektral Özelliklerinin Yetişme Dönemi Boyunca Değişiminin Değerlendirilmesi
TT  - Evaluation Spectral Properties of Sunflower Throughout the Growing Season
AU  - Tunca, Emre
AU  - Köksal, Eyüp Selim
AU  - Çetin, Sakine
AU  - Ekiz, Nazmi Mert
AU  - Çoban, Ufuk
AU  - Balde, Hamadou
PY  - 2018
DA  - December
Y2  - 2018
JF  - Ziraat Fakültesi Dergisi
JO  - ISUBU JAF
PB  - Isparta University of Applied Sciences
WT  - DergiPark
SN  - 1304-9984
SP  - 102
EP  - 108
LA  - tr
AB  - Tarım, uzaktan algılama (UA) tekniklerinin yoğun bir biçimdekullanıldığı alanlardan birisidir. UA teknikleri kullanılarak bitkilerinyetişme dönemleri boyunca etkin bir biçimde izlenmesi mümkündür. Özellikle uydugörüntüleri büyük alanlarda, yetiştirilen bitkilerin birçok niteliğini, uydununfrekansı ve görüntünün yersel çözünürlüğü ölçüsünde izleme olanağı sunmaktadır.Ancak, bu tür bir izleme ve değerlendirme çalışmasının uygulamadakullanılabilmesi için uydu sistemlerinden elde edilen uzaktan algılanmışverilerin gerçekte karşılık geldikleri bitki özelliklerinin bilinmesigerekmektedir. Bu nedenle uydu görüntülerinden elde edilen spektral verilerleeşdeğer nitelikteki verilerin yerde ölçülmesi ve değerlendirilmesine yönelikaraştırma çalışmaları büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada ayçiçeği bitkisininyetişme dönemi boyunca spektral yansıma oranı özellikleri, çiftçi koşullarındaspektroradyometre cihazı kullanılarak ölçülmüştür. Çalışma Amasya ili Merzifonilçesi Yeşilören, Çayırözü ve Uzunyazı köylerinde, ayçiçeği yetiştirilenparsellerde yürütülmüştür. Bu parsellerin büyükleri 0,19 ile 5,0 ha arasındadeğişim göstermiştir. Ölçümler 2016 yılının Mayıs ve Eylül ayları arasındatoplamda 8 farklı gün ve 80 farklı noktada yapılmıştır. Elde edilen spektral yansımaoranı verileri lilteratürde en çok yer alan spektral vejetasyon indekslerindenNormalize Edilmiş Vejetatif Değişim İndeksi (NDVI), Toprak YansımalarınıDikkate Alan İndeks (SAVI) ve Basit Oran (SR) hesaplamalarında kullanılmıştır.Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre, genel olarak spektral yansıma oranıdeğerleri, Mayıs’ tan Temmuz ayına kadar vejetasyonun gelişmesine bağlı birbiçimde (dalga boylarına göre değişen miktarlarda) artmıştır. Fakat Temmuzayının ortasından sonra bitkilerdeki çiçeklenme döneminin başlamasıyla birliktespektral yansıma oranı değerleri azalma eğilimi göstermiştir. Buna göre hemtarla düzeyli spektral ölçüm cihazları ile hem de uydu sistemleri ile ayçiçeğibitkisinin etkin bir biçimde izlenmesi olanaklıdır.
KW  - Spektroradyometre
KW  - NDVI
KW  - Ayçiçeği
KW  - SAVI
KW  - SR
N2  - Agriculture is one of the sector that widely use remote sensing (RS) techniques. Crops can be monitored effectively throughout their growing seasons using RS techniques. Especially, satellite images enable accurate monitoring of numerous properties of crops in big scale agricultural land, depending on the satellite frequency and image resolution. However, since implementation of this type of monitoring and assessment process in application, it is necessary to know relationships between crop properties and remotely sensed data. Therefore, research studies including measurements of spectral data in the field are very important. In this study, spectral reflectance properties of sunflower were measured using a spectroradiometer throughout the growing season. This study was conducted in some sunflower fields of Yeşilören, Çayırözü ve Uzunyazı villages of Amasya-Merzifon county of Turkey. The areas of those fields were varied between 0,19 and 5,0 ha. Measurements were made for 80 different points and in 8 different days between May and September 2016. These spectral reflectance data were evaluated by using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjustment Vegetation Index (SAVI) and Simple Ratio (SR) which are extensively referred in the literature. Results indicated that spectral reflectance values, depends on the vegetation amount, growth level and spectral indexes were increased from May to July. However, after mid-July, spectral vegetation indexes tended to decrease due to flowering of sunflower. Consequently, it is possible to conclude that sunflower crop can be monitored by using spectral reflectance data measured through field level spectroradiometer.
CR  - Allen R. G., Tasumi M ve Trezza R, 2007. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—Model. Journal of irrigation and drainage engineering, 133(4): 380-394
CR  - Alves I. ve Pereira L. S., 2000. Non-water-stressed baselines for irrigation scheduling with infrared thermometers: a new approach. Irrigation Science, 19(2): 101-106.Anonim, 2015. www.mgm.gov.tr.
CR  - Anonim, 2016. www.fao.org.
CR  - Aparicio N, Villegas D, Casadesus J, Araus J L ve Royo C, 2000. Spectral vegetation indices as nondestructive tools for determining durum wheat yield. Agronomy Journal, 92(1): 83-91
CR  - Ayla C., 1974. Azot-Su İlişkileri ve Su Tüketiminin Tarla Parsellerinde Tespiti. Merkez TOPRAKSU Arastirma Enstutusu Mudurlugu Yayınları, 7
CR  - Carlson T. N. ve Ripley D. A., 1997. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index. Remote sensing of environment, 62(3): 241-252
CR  - Hatfield J. L., Sauer T. J. ve Prueger J. H., 2001. Managing soils to achieve greater water use efficiency. Agronomy Journal, 93(2): 271-280
CR  - Idso S., Pinter P. ve Reginato R., 1990. Non-water-stressed baselines: the importance of site selection for air temperature and air vapour pressure deficit measurements. Agricultural and forest meteorology, 53(1-2): 73-80
CR  - Inoue Y., 1997. Remote sensing of crop and vegetative environment. Journal of Japan remote sensing society, 17(4): 57-67
CR  - Jackson R., Pinter Jr P., Reginato R. ve Idso S., 1980. Hand-held radiometry: A set of notes developed for use at the Workshop of Hand-held radiometry.
CR  - Jackson R., Reginato R. ve Idso S., 1977. Wheat canopy temperature: a practical tool for evaluating water requirements. Water resources research, 13(3): 651-656Jiang R., Xie J., He H., Kuo C-C., Zhu J. ve Yang M., 2016. Spatiotemporal variability and predictability of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in Alberta, Canada. International journal of biometeorology, 60(9): 1389-1403
CR  - Kimura R., Okada S., Miura H. ve Kamichika M., 2004. Relationships among the leaf area index, moisture availability, and spectral reflectance in an upland rice field. Agricultural Water Management, 69(2): 83-100
CR  - Köksal E., 2007. Sulama Suyu Yönetiminde Uzaktan Algılama Tekniklerinin Kullanımı. J. of Fac. of Agric., OMU, 22(3): 306-315
CR  - Köksal E. S., Güngör Y. ve Yildirim Y E., 2011. Spectral reflectance characteristics of sugar beet under different levels of irrigation water and relationships between growth parameters and spectral indexes. Irrigation and Drainage, 60(2): 187-195
CR  - Kross A., McNairn H., Lapen D., Sunohara M. ve Champagne C., 2015. Assessment of RapidEye vegetation indices for estimation of leaf area index and biomass in corn and soybean crops. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 34: 235-248
CR  - Kustas W. P. ve Daughtry C. S., 1990. Estimation of the soil heat flux/net radiation ratio from spectral data. Agricultural and forest meteorology, 49(3): 205-223Moran M., Clarke T., Inoue Y. ve Vidal A., 1994. Estimating crop water deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index. Remote sensing of environment, 49(3): 246-263
CR  - Peñuelas J., Gamon J., Fredeen A., Merino J. ve Field C., 1994. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen-and water-limited sunflower leaves. Remote sensing of environment, 48(2): 135-146
CR  - Peters A. J., Walter-Shea E. A., Ji L., Vina A., Hayes M. ve Svoboda M. D., 2002. Drought monitoring with NDVI-based standardized vegetation index. Photogrammetric engineering and remote sensing, 68(1): 71-75
CR  - Sharma P., 2007. Precision Farming. New Delhi, Gene Tech Books.
CR  - Siyal A. A., Dempewolf J. ve Becker-Reshef I., 2015. Rice yield estimation using Landsat ETM+ Data. Journal of Applied Remote Sensing, 9(1): 095986-095986
CR  - Vina A., Gitelson A. A., Rundquist D. C., Keydan G., Leavitt B. ve Schepers J., 2004. Monitoring maize (L.) phenology with remote sensing. Agronomy Journal, 96(4): 1139-1147
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/sduzfd/issue//451935
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/584918
ER  -