Sulak Alanlarda Bitki Örtüsü İndekslerinin Karşılaştırmalı Performans Analizi: NDVI, NDRE ve GNDVI
Abstract
Bu çalışmada, Adana ili Akyatan Lagünü ve çevresinde bitki örtüsünün sınıflandırılmasında Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), Normalize Edilmiş Kırmızı Kenar Bitki Örtüsü İndeksi (NDRE) ve Yeşil Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (GNDVI) bant oranlama indekslerinin performansı karşılaştırılmıştır. Çalışmada 22 Ağustos 2025 tarihli Sentinel-2A uydu görüntüsü kullanılmış ve spektral indeksler ile bitki örtüsü haritaları üretilmiştir. Yoğun bitki örtüsü, seyrek bitki örtüsü ve bitki örtüsü içermeyen alanlar olmak üzere üç sınıfta değerlendirilmiştir. Sınıflandırma sürecinde her bir indeks için Otsu Eşikleme Yöntemi kullanılarak optimum eşik değerleri belirlenmiş ve sınıflar oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar genel doğruluk ve Kappa katsayısı ile analiz edilmiştir. Bulgular, NDRE indeksinin %93.6 genel doğruluk ve 0.897 Kappa değeri ile en yüksek performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. NDVI %92.3 doğruluk ile yüksek ve tutarlı sonuçlar üretirken, GNDVI %86 doğruluk ile daha düşük performans sergilemiştir. Sınıf bazlı değerlendirmeler, özellikle yoğun ve seyrek vejetasyon alanlarında NDRE indeksinin daha başarılı ayrım sağladığını göstermiştir. Sonuçlar, red-edge bandına dayalı NDRE indeksinin sulak alan çevresindeki heterojen arazi örtüsü yapılarında daha güvenilir sonuçlar sunduğunu göstermektedir.
Keywords
References
- Barboza, T.O.C., Ardigueri, M., Souza, G.F.C., Ferraz, M.A.J., Gaudencio, J.R.F., & Santos, A.F.D. (2023). Performance of vegetation indices to estimate green biomass accumulation in common bean. AgriEngineering, 5(2), 840–854. https://doi.org/10.3390/agriengineering5020052
- Barnes, E.M., Clarke, T.R., Richards, S.E., Colaizzi, P.D., Haberland, J., Kostrzewski, M., Waller, P., Choi, C., Riley, E., Thompson, T., Lascano, R.J., Li, H., & Moran, M.S. (2000). Coincident detection of crop water stress, nitrogen status and canopy density using ground based multispectral data. In Proceedings of the 5th International Conference on Precision Agriculture, Bloomington, MN, USA. https://www.tucson.ars.ag.gov/unit/Publications/PDFfiles/1356.pdf
- Boiarskii, B., & Hasegawa, H. (2019). Comparison of NDVI and NDRE indices to detect differences in vegetation and chlorophyll content. Journal of Mechanical Continuum and Mathematical Sciences, 4, 20–29. https://doi.org/10.26782/jmcms.spl.4/2019.11.00003
- Borgogno -Mondino, E., Farbo, A., Novello, V., & Palma, D.L. (2022). A fast regression-based approach to map water status of pomegranate orchards with Sentinel-2 data. Horticulturae, 8(9), 759, 1–17. https://doi.org/10.3390/horticulturae8090759
- Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37–46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
- Congalton, R.G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37(1), 35–46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B
- Çetinkaya, B. & Toz, G. (2007). Coğrafi veri seçim işlemi sonuçlarının değerlendirilmesinde hata matrisinin kullanımı. İTÜ Dergisi/D. 6(5-6), 59-68. http://itudergi.itu.edu.tr/index.php/itudergisi_d/article/view/393
- Çınar, T., Beram, R.C., Aydın, A., Akyol, S., Tashigul, N., Lehtijärvi, H.T., & Woodward, S. (2024). Detection of heterobasidion root rot on Pinus brutia Ten. using different vegetation indices generated from Sentinel-2A satellite imagery. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 52, 1805–1817. https://doi.org/10.1007/s12524-024-01914-1
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Environmental Assessment and Monitoring, Land and Water Resources in Landscape Architecture, Computer Technology in Landscape Architecture , Landscape Architecture (Other)
Journal Section
Research Article
Authors
Publication Date
September 1, 2026
Submission Date
May 18, 2026
Acceptance Date
August 4, 2026
Published in Issue
Year 2026 Volume: 27 Number: 3
