Evaluation of the spatial distribution of soil ındex values used in land consolidation projects with different ınterpolation methods

Öz

Soil maps play a crucial role in the planning of sustainable agriculture, land management, and land consolidation. Therefore, accurately mapping the spatial distribution of soil properties is vital for the success of the project. Different interpolation methods (IDW, Kriging, RBF, etc.) are used to create these maps. Interpolation methods allow for the identification of soil classes and the accurate delineation of boundaries during the consolidation process.In this study, soil data obtained from 1,318 borehole points in an area of 24,911 hectares within the scope of the 1st Phase Land Consolidation and TİGH Project in the Altınekin district of Konya province, conducted by the General Directorate of State Hydraulic Works, were used. A total of 12 methods of IDW, RBF, and Kriging interpolation techniques were compared in the research, and the best interpolation method was sought. RMSE values were used for the comparison of the methods. In the geostatistical analysis performed, the IDW-3 method, with an RMSE value of 12.399, was identified as having the lowest RMSE and emerged as the most suitable method for the study. This result emphasizes the effectiveness of interpolation techniques in soil mapping and consolidation processes, as well as the importance of project-based method selection.

Anahtar Kelimeler

• Geographic information systems
• interpolation methods
• storie index
• land consolidation

Arazi toplulaştırma projelerinde kullanılan toprak indeks değerlerinin alansal dağılımının farklı enterpolasyon yöntemleri ile değerlendirilmesi

Öz

Toprak haritaları, sürdürülebilir tarım, arazi yönetimi ve arazi toplulaştırmalarının planlanmasında çok önemli yer tutmaktadır. Bu nedenle toprak özelliklerinin alansal dağılımlarının en az hata ile yapılması projenin başarısı için çok önemlidir. Bu haritaların oluşturulmasında farklı enterpolasyon yöntemleri (IDW, Kriging, RBF vb.) kullanılmaktadır. Enterpolasyon yöntemleri, toplulaştırma sürecinde toprak sınıflarının belirlenmesi ve sınırların doğru çizilmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışmada Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü tarafından Konya ili Altınekin ilçesi 1. Kısım Arazi Toplulaştırma ve TİGH Projesi kapsamında, 24.911 hektarlık alanda 1318 noktadan elde edilen toprak verileri kullanılmış ve bu verilerden arazi toplulaştırma da çok önemli bir aşama olan toprak indeks değerleri hesaplanmıştır. Çalışmada hesaplanmış olan toprak indeks değerlerinin alansal dağılım haritaları IDW, RBF ve Kriging enterpolasyon yöntemlerine ait toplam 12 farklı yöntem ile hazırlanmış ve en iyi enterpolasyon yöntemi belirlenmeye çalışılmıştır. Yöntemlerin karşılaştırılmasında RMSE değerleri kullanılmıştır. Yapılan analizlerde, IDW-3 yöntemi 12.399 ile en düşük RMSE değerine sahip olarak belirlenmiş ve çalışma için en uygun yöntem olarak öne çıkmıştır. Yöntemlere göre alansal dağılım arasında çok büyük farklılıklar olduğu belirlenmiştir. Bu durum alan bazlı çalışmalarda seçilen enterpolasyon yönteminin önemini ortaya koymuştur. Arazi toplulaştırma çalışmalarının toprak etüt ve haritalama aşamalarında klasik değerlendirme yerine enterpolasyon yöntemlerine göre yapılan haritaların kullanılması arazi toplulaştırma çalışmalarının başarısına önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Coğrafi bilgi sistemleri
• enterpolasyon yöntemleri
• storie indeks
• arazi toplulaştırması

Kaynakça

1. Abdulmanov R, Miftakhov I, Ishbulatov M, Galeev E, Shafeeva E. 2021. Comparison of the effectiveness of GIS-based interpolation methods for estimating the spatial distribution of agrochemical soil properties. Environmental Technology & Innovation, 24, 101970.
2. Alaboz P, Demir S, Dengiz O. 2020. Farklı enterpolasyon yöntemleri kullanılarak toprakların nem sabitelerine ait konumsal dağılımların belirlenmesi, Isparta Atabey Ovası örneği. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(3), 432-444. Aydın A, Dengiz O. 2020. Sürdürülebilir arazi yönetimi için arazi değerlendirmesi çalışması; Samsun-Kavak İlçesinde örnek bir çalışma. Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(1), 1-17.
3. Bayramin İ, Kılıç Ş, Dengiz O, Başkan O, Tunçay T, Yıldırım A, Koç A, Öğütmen Ç. 2013. Radar görüntülerinin toprak etüt ve haritalama çalışmalarında kullanımı. TUBİTAK TOVAG, 110.
4. Bishop T, McBratney A, Whelan B. 2001. Measuring the quality of digital soil maps using information criteria. Geoderma, 103(1-2), 95-111.
5. Bookstein FL. 1989. Principal warps: Thin-plate splines and the decomposition of deformations. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 11(6), 567-585.
6. Burrough PA, McDonnell RA, Lloyd CD. 2015. Principles of geographical information systems. Oxford university press.
7. Dengiz O. 2011. Samsun İlinin Potansiyel Tarım Alanlarınını Genel Dağılımları ve Toprak Etüt ve Haritalama Çalışmalarının Önemi. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 26(3), 241-250.
8. Dengiz O, Sisman A, Gülser C, Şişman Y. 2014. Arazi Toplulaştırmasında Kullanılan Arazi Kalite Derecelendirme Yöntemine Alternatif Yaklaşım. Toprak Su Dergisi. 3. 59-69. 10.21657/tsd.01307.

9. Fu T, Gao H, Liu J. 2021. Comparison of different interpolation methods for prediction of soil salinity in arid irrigation region in northern China. Agronomy, 11(8), 1535.
10. Heuvelink GB. 2006. Incorporating process knowledge in spatial interpolation of environmental variables. Lisbon, Portugal: 7th Inernational Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Enviromental Sciences,
11. Kravchenko A, Bullock DG. 1999. A comparative study of interpolation methods for mapping soil properties. Agronomy journal, 91(3), 393-400.
12. Oliver MA, Webster R. 1990. Kriging: a method of interpolation for geographical information systems. International Journal of Geographical Information System, 4(3), 313-332.
13. Özden DM. 2002. Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Toprak ve Su Kaynakları Ulusal Bilgi Merkezi.
14. Pebesma EJ. 2004. Multivariable geostatistics in S: the gstat package. Computers & geosciences, 30(7), 683-691.
15. Shahinzadeh, N., Babaeinejad, T., Mohsenifar, K., & Ghanavati, N. (2022). Spatial variability of soil properties determined by the interpolation methods in the agricultural lands. Modeling Earth Systems and Environment, 8(4), 4897-4907.
16. Sarış F, Gedik F. 2021. Konya Kapalı Havzası’nda meteorolojik kuraklık analizi. Coğrafya Dergisi (42), 295-308.
17. Shepard D. 1968. A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data. Proceedings of the 1968 23rd ACM national conference,
18. Stephane M. 1999. A wavelet tour of signal processing. In: Elsevier.
19. Uyan M. 2016. Determination of agricultural soil index using geostatistical analysis and GIS on land consolidation projects: A case study in Konya/Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 123, 402-409.
20. Wang W, Lu Y. 2018. Analysis of the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE) in assessing rounding model. IOP conference series: materials science and engineering,