A Research on Effects of Spatial Resolution for Detecting Crop Areas and Crop Type with Satellite Imagery: Şanlıurfa Case Study

Year 2011, Number: 104.ÖS.2, 21 - 27, 01.10.2011

Uğur Algancı Elif Sertel Cankut Örmeci Mutlu Özdoğan

Abstract

In this research, a study was conducted to determine the types and areas of crops using satellite images having different spatial resolution. The main purpose of the study is to determine the efficiency and accuracy of multi source satellite images, obtained over Şanlıurfa, Akçakale with different spatial resolutions, in detecting crop lands in terms of crop type and area. The spatial resolution range of used satellie images varies from 2.5 m to 30 m. Satellite images were classified using unsupervised classification technique and accuracy assesments were performed for crop type classes and their spatial distribution based on ground truth information. The accuracy assesment of crop types was done in point basis and parcel accuracy assesment was performed in areal basis. Geometric structures and coverages of the parcels were identified in areal analysis. The results of the study also established a sufficiency-necessity analysis between free of charge Landsat 5 TM images and SPOT 5 MS – SPOT 5 MS+PAN imageries that have considerable price difference.

Keywords

Remote Sensing, Agriculture, Classification, Crop Type, Accuracy Assesment

Uydu Görüntülerinde Mekansal Çözünürlüğün Tarım Alanlarının ve Ürün Tiplerinin Belirlenmesine Etkisinin Araştırılması: Şanlıurfa Örneği

Abstract

Bu araştırmada, farklı mekansal çözünürlükteki uydu görüntüleri kullanılarak tarım alanlarının ve ürün tiplerinin belirlenmesine yönelik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, farklı uydulardan farklı mekansal çözünürlüklerde algılanmış olan uydu görüntülerinin, Şanlıurfa ili Akçakale ilçesindeki tarım alanlarını ürün ve alan bazında ayırt etme doğruluklarını incelemektir. Kullanılan uydu görüntülerinin mekansal çözünürlükleri 2.5 m ile 30 m arasında değişmektedir. Farklı uydu verileri kontrolsüz sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılmış ve sınıflandırma sonucunda üretilen tarım alanlarına ait ürün tipi ve bu ürünlerin mekansal dağılımınna yönelik doğruluk analizleri yer gerçeği verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma doğruluk analizleri noktasal olarak ürün bazında ve alansal olarak parsel bazında gerçekleştilmiştir. Alansal olarak yapılan analizlerde, parsellerin geometrisi ve kapladıkları alan değerleri incelenmiştir. Çalışma sonucunda ücretsiz olarak sağlanan Landsat 5 TM verisi ile aralarında önemli fiyat farkı bulunan SPOT 5 MS – SPOT 5 MS+PAN verileri arasında ekonomik fizibilite anlamında bir gereklilik – yeterlilik ilişkiside kurulmuştur

Keywords

Uzaktan Algılama, Tarım, Sınıflandırma, Ürün Tipi, Doğruluk Analizi

References

• CONGALTON, R. G., and GREEN, K.: Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices. Boca Raton: Lewis Publishers, 1999.
• DUVEILLER, G., DEFOURNY, P.: A conceptual framework to define the spatial resolution requirements for agricultural monitoring using remote sensing. Remote Sensing of Envi- ronment, 114: 2637–2650, 2010.
• FOODY, G.M.: Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment, 80:185–201, 2002.
• HARRIS, R.: Remote sensing of agriculture change in Oman, International Journal of Remote Sensing, 24(23): 4835–4852, 2003
• GONZáLEZ, I.L.C, GRANADOS, F.L, FERRER, A.G, BARRA- GAN, J. M.P, ExPóSITO, M.J, ORDEN, M.S., AUDICANA, M.G.: Object- and pixel-based analysis for mapping crops and their agro-environmental associated measures using QuickBird imagery. Computers and Electronics in Agricultu- re, 68:207–215, 2009.
• KOUKOULAS, S., BLACKBURN, G. A.: Introducing new indi- ces for accuracy evaluation of classified images representing semi-natural woodland environments. Photogrammetric En- gineering and Remote Sensing, 67: 499– 510, 2001.
• OMKAR, S.N., SENTHİLNATH, J., MUDİGERE, D., KUMAR M.M.: Crop Classification using Biologically-inspired Tech- niques with High Resolution Satellite Image. Journal of Indi- an Society of Remote Sensing, 36:175-182, 2008.
• ORMECİ, C., ALGANCİ, U., SERTEL, E.: Identification of Crop Areas Using SPOT-5 Data, Proceedings of the FIG Congress 2010, 11-16 April 2010, Sydney, Australia, 2010
• OZDOGAN, M.: The spatial distribution of crop types from MODIS data: Temporal unmixing using Independent Com- ponent Analysis, Remote Sensing of Environment, 114(6): 1190-1204, 2010.
• PAN, G., SUN, G-J., LI, F-M.: Using QuickBird imagery and a production efficiency model to improve crop yield estima- tion in the semi – arid hilly Loess Plateau, China. Environ- mental Modelling & Software, 24: 510 – 516, 2009.