Pamuk Ekili Alanların Nesne Tabanlı Sınıflandırma yöntemi ile Belirlenmesi: Menemen Örneği

Year 2017, Issue: 6, 1 - 8, 01.01.2017

Ahmet Delen Füsun Balık Şanlı

Abstract

Günümüzde hızla gelişmekte olan uydu teknolojileri ve uzaktan algılama tekniklerinden tarım uygulamalarında sıklıkla ve işlerlikle faydalanılmaktadır. Uydulardan elde edilen görüntüler, sahip olduğu yüksek mekânsal, radyometrik ve spektral çözünürlükleri sayesinde tarım alanlarının gözlenmesi ve arazi kullanım durumlarının tespit edilmesinde kullanılmaktadır. Uydu görüntülerinin sınıflandırılması sonucunda elde edilen veriler sayesinde arazi kullanım şekli ve örtüsü hakkında bilgi edinilebilmektedir. Ülkemiz için stratejik öneme sahip pamuk bitkisinin uydu görüntüleri yardımı ile tespiti için gerçekleştirilen bu çalışmada 5 bantlı RapidEye uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışma alanında görüntü elde edilme tarihi ile eş zamanlı olarak arazi çalışmaları yapılmıştır. Arazi çalışmalarında yer örnekleri tespit edilmiş ve koordinatları GPS yardımı ile belirlenmiştir. Böylece eğitim ve test verileri için arazi çalışması tamamlanmıştır. Elde edilen uydu görüntüsü eğitim verileri ile nesne tabanlı yöntem kullanılarak sınıflandırılmıştır. Test verileri ile de sınıflandırılmış görüntünün doğruluk analizi gerçekleştirilip güvenilirliği test edilmiştir. Pamuk bitkisinin tespitinde, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile elde edilen sınıflandırılmış sonuç 1 bitkisinin tespitinde, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile elde edilen sınıflandırılmış sonuç görüntünün genel doğruluğu % 98,19 olarak bulunmuştur.

Keywords

Uzaktan algılama, Nesne tabanlı sınıflandırma, Pamuk.

DETERMINATION OF COTTON FIELDS BY OBJECT-BASED CLASSIFICATION METHOD: A CASE STUDY IN MENEMEN DISTIRICT

Abstract

Developing satellite technologies and remote sensing techniques are widely used in agricultural applications. Because the images acquired by the remote sensing satellites have high spatial, radiometric and spectral resolutions, they are used for observing agricultural areas and determining land use conditions. Land use and land cover data about the type can be acquired by classification of satellite images. A 5-band RapidEye satellite image has been used in this study to determine cotton plant, which is strategically essential for our country, by using satellite imagery. Agricultura l lands on the north of Menemen District of İzmir was selected as the study area. Besides this, land survey was carried out in the study area simultaneously on the date of image acquisition. Site samples were determined in the study area and their coordinates were identified by using GPS. Thus, the land survey for training and test data has been completed. The obtained satellite image has been classified by using training data through object-based method. Reliability of the resulting image has been tested by performing an accuracy analysis by using the test data. The overall accuracy for the cotton plant was calculated as 98.19%

Keywords

Remote sensing, Object based classification, Cotton

References

• [1] Esetlili M T, Özen F, Kandemir B N, Kurucu Y, Bolca M (2015). Uzaktan algılama tekniği ile pamuk tarla verimi tahmin doğruluğunun arttırılmasında kırmızı kenar (rededge) band kullanımının katkısı, Ege Üniversitesi Ziraat Fak. Dergisi, Cilt 52 (2), s.161-168.
• [2] Mermer A, Ünal E, Doğan H M, Peşkircioğlu M, Yıldız H, Urla Ö, Aydoğdu M, Arpak Ş, Yerdelen A, Aydoğmuş O, Güneş N, Göker B (2002). Bazı illerde pamuk ekim alanlarının uzaktan algılama yöntemleri ile belirlenmesi, Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi Cilt 11, s.131 -141.
• [3] Anonim (2009). Menemen İlçe Tarım Müdürlüğü, Menemen İzmir.
• [4] Demirkan H, Uysal F (2011). Menemen (İzmir) pamuk üreticilerine yönelik (bitki koruma açısından) bir anket çalışması, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt 48 (3), s.277-282.
• [5] Yılmaz S (2011). Çok bantlı uydu görüntülerinden parsel bazında coğrafi bilgi sistemi özellikli ürün deseni katmanı oluştutulabilirliği üzerine bir araştırma, Yüksek lisans tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir, Türkiye.
• [6] Kalkan K (2011). Kentsel gelişim için potansiyel açık alanların belirlenmesinde nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile transfer edilebilir kural dizisi oluşturulması, Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye.
• [7] Çölkesen, İ (2015). Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme, Doktora tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye.
• [8] Kansu O (2006). Uzaktan algılamada görüntü sınıflandırma yöntemleri analizi, Yüksek lisans tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, Türkiye.
• [9] Sertel E, Gündüz A, Sağlam M, Albut S, Boz Y, Demirel H, Şeker D Z, Kaya Ş, Örmeci C, (2012). Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak üzüm çeşitliliğinin belirlenmesi ve bağ alanlarının mekansal dağılımının tespiti, Tübitak Çaydag 109Y277, Bilimsel rapor, 3. ara raporu.
• [10] Özen, F (2010). Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile ege bölgesi koşullarında zeytin dikili alanların haritalanmasında kullanılabilecek en uygun yöntem üzerine araştırmalar, Doktora tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Bornova İzmir, Türkiye.