Geomatik 2564-6761 Murat YAKAR 10.29128/geomatik.1332997 Photogrammetry and Remote Sensing Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Optik ve radar görüntüleri ile aşırı gradyan artırma algoritması kullanılarak tarımsal ürün desen tespiti https://orcid.org/0000-0003-4016-4408 Şimşek Fatih Fehmi TARIM VE ORMAN BAKANLIĞI 04 15 2024 9 1 54 68 07 26 2023 10 05 2023 Copyright © 2016, Geomatik 2016 Geomatik

Bu çalışmada, Sentinel-1 Sentetik Açıklıklı Radar (Synthetic Aperture Radar-SAR) ve Sentinel-2 (Multispektral) verilerinin, sınıflandırma ile tarımsal ürün deseni tespitine olan etkisi araştırılmıştır. Çalışma alanı Çukurova Ovası sınırları içerisinde bulunan yaklaşık 2200 km2’lik alanı kapsamaktadır. Çalışma kapsamında 2021 yılına ait çok zamanlı Sentinel-1 ve Sentinel-2 görüntüleri ile aşırı gradyan arttırma (XGBoost) algoritması kullanılarak mısır, pamuk, buğday, ayçiçeği, karpuz, yer fıstığı ve narenciye ağaçlarının yanı sıra, buğdaydan sonra ekilen ikinci ürün mısır, soya ve pamuk ürünlerini içeren tarımsal ürün desen sınıflandırması yapılmıştır. Çalışmada referans parsel olarak Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS)’ne kayıtlı parseller kullanılmış olup, ÇKS verisinin yer doğruluk verisi olarak kullanılmasından önce ön düzenleme ve kural tabanlı silme işlemleri gerçekleştirilmiş, ardından hatalı ve yanlış beyanlar elemine edilmiştir. Çalışmada yalnızca Sentinel-1 verileri ile (VH, VV, VH/VV) yapılan sınıflandırma sonucu genel doğruluk değeri %72.3, yalnızca Sentinel-2 verileri ile (R, G, B, NIR, NDVI) yapılan sınıflandırma sonucu genel doğruluk değeri %87.2, Sentinel-1 ve Sentinel-2 verilerinin birlikte kullanıldığı sınıflandırma sonucunda ise genel doğruluk değeri %92.1 olarak hesaplanmıştır. Sınıflandırma çalışması ürün bazında incelendiğinde en düşük doğruluğu yine sadece Sentinel-1 verileri ile hesaplanan sınıflara ait iken, en yüksek doğruluk oranı Sentinel-1 ve Sentinel-2 verilerinin birlikte kullanıldığı sınıflandırmaya ait olduğu tespit edilmiştir. Özellikle çok yakın fenolojik dönemlere sahip olan ikinci ürünlerde Sentinel-1 ve Sentinel-2 verilerinin birlikte kullanılmasının, başarım oranını oldukça arttığı tespit edilmiştir.

 Uzaktan Algılama Sentinel-1 Sentinel-2 ÇKS XGBoost Acar, E., & Altun, M. (2021). Classification of the agricultural crops using landsat-8 NDVI parameters by support vector machine. Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(1), 78-82. https://doi.org/10.17694/bajece.863147 Altun, M., & Turker, M. (2022). Integration of Sentinel-1 and Landsat-8 images for crop detection: The case study of Manisa, Turkey. Advanced Remote Sensing, 2(1), 23-33. Bağcı, R. Ş., Acar, E., & Türk, Ö. (2023). Identification of cotton and corn plant areas by employing deep transformer encoder approach and different time series satellite images: A case study in Diyarbakir, Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 209, 107838. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107838 Bort Escabias, C. (2017). Tree Boosting Data Competitions with XGBoost [Master's thesis, Universitat Politècnica de Catalunya]. Cai, Y., Lin, H., & Zhang, M. (2019). Mapping paddy rice by the object-based random forest method using time series Sentinel-1/Sentinel-2 data. Advances in Space Research, 64(11), 2233-2244. https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.08.042 Chen, T., & Guestrin, C. (2016, August). Xgboost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM Sigkdd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,785-794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785 Chen, X., Wang, Z. X., & Pan, X. M. (2019). HIV-1 tropism prediction by the XGboost and HMM methods. Scientific Reports, 9(1), 9997. https://doi.org/10.1038/s41598-019-46420-4 Çabuk, S. (2021). Aşırı Gradyan Artırma Algoritması kullanarak Sentınel-1 zaman serisi görüntülerinden ürün sınıflandırma. [Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi]. Dobrinić, D., Medak, D., & Gašparović, M. (2020). Integration of multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery for land-cover classification using machine learning methods. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, 91-98. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2020-91-2020 Duysak, H., & Yiğit, E. (2022). Investigation of the performance of different wavelet-based fusions of SAR and optical images using Sentinel-1 and Sentinel-2 datasets. International Journal of Engineering and Geosciences, 7(1), 81-90. https://doi.org/10.26833/ijeg.882589 Efe, E., & Alganci, U. (2023). Çok zamanlı Sentinel 2 uydu görüntüleri ve makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ile arazi örtüsü değişiminin belirlenmesi. Geomatik, 8(1), 27-34. https://doi.org/10.29128/geomatik.1092838 Fan, J., Zhang, X., Zhao, C., Qin, Z., De Vroey, M., & Defourny, P. (2021). Evaluation of crop type classification with different high resolution satellite data sources. Remote Sensing, 13(5), 911. https://doi.org/10.3390/rs13050911 Farid, D. M., Maruf, G. M., & Rahman, C. M. (2013, May). A new approach of Boosting using decision tree classifier for classifying noisy data. In 2013 International Conference on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV), 1-4. https://doi.org/10.1109/ICIEV.2013.6572718 Filipponi, F. (2019). Sentinel-1 GRD preprocessing workflow. In International Electronic Conference on Remote Sensing (p. 11). https://doi.org/10.3390/ECRS-3-06201 Fitriah, N., Wijaya, S. K., Fanany, M. I., Badri, C., & Rezal, M. (2017, July). EEG channels reduction using PCA to increase XGBoost’s accuracy for stroke detection. In AIP Conference Proceedings, 1862(1). https://doi.org/10.1063/1.4991232 Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18-27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031 Jiao, X., Kovacs, J. M., Shang, J., McNairn, H., Walters, D., Ma, B., & Geng, X. (2014). Object-oriented crop mapping and monitoring using multi-temporal polarimetric RADARSAT-2 data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 96, 38-46. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.06.014 Khabbazan, S., Vermunt, P., Steele-Dunne, S., Ratering Arntz, L., Marinetti, C., van der Valk, D., ... & van der Sande, C. (2019). Crop monitoring using Sentinel-1 data: A case study from The Netherlands. Remote Sensing, 11(16), 1887. https://doi.org/10.3390/rs11161887 Lee, J. S., Jurkevich, L., Dewaele, P., Wambacq, P., & Oosterlinck, A. (1994). Speckle filtering of synthetic aperture radar images: A review. Remote sensing reviews, 8(4), 313-340. https://doi.org/10.1080/02757259409532206 Lemoine, G., & Leo, O. (2015, July). Crop mapping applications at scale: Using Google Earth Engine to enable global crop area and status monitoring using free and open data sources. In 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 1496-1499. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326063 Lussem, U., Hütt, C., & Waldhoff, G. (2016). Combined analysis of Sentinel-1 and RapidEye data for improved crop type classification: An early season approach for rapeseed and cereals. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, 959-963. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B8-959-2016 McNairn, H., & Shang, J. (2016). A review of multitemporal synthetic aperture radar (SAR) for crop monitoring. Multitemporal Remote Sensing: Methods and Applications, 317-340. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47037-5_15 Mercier, A., Betbeder, J., Rapinel, S., Jegou, N., Baudry, J., & Hubert-Moy, L. (2020). Evaluation of Sentinel-1 and-2 time series for estimating LAI and biomass of wheat and rapeseed crop types. Journal of Applied Remote Sensing, 14(2), 024512. https://doi.org/10.1117/1.JRS.14.024512 Mitchell, R., & Frank, E. (2017). Accelerating the XGBoost algorithm using GPU computing. PeerJ Computer Science, 3, e127. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.127 Morsy, S., & Hadi, M. (2022). Impact of land use/land cover on land surface temperature and its relationship with spectral indices in Dakahlia Governorate, Egypt. International Journal of Engineering and Geosciences, 7(3), 272-282. https://doi.org/10.26833/ijeg.978961 Müller-Wilm, U., Devignot, O., & Pessiot, L. (2017). Sen2Cor Configuration and User Manual. S2-PDGS-MPC-L2A-SUM-V2. 4. Nasirzadehdizaji, R., Sanli, F. B., Cakir, Z., & Sertel, E. (2019, July). Crop mapping improvement by combination of optical and SAR datasets. In 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics) 1-6. https://doi.org/10.1109/Agro-Geoinformatics.2019.8820604 Patrous, Z. S. (2018). Evaluating xgboost for user classification by using behavioral features extracted from smartphone sensors, [Master Thesis, KTH Royal Institute of Technology]. Polat, A. B., Sanli, F. B., & Akcay, O. (2022). Analyzing rice farming between sowing and harvest time with Sentinel-1 SAR data. Advanced Remote Sensing, 2(1), 34-39. Saini, R., & Ghosh, S. K. (2021). Crop classification in a heterogeneous agricultural environment using ensemble classifiers and single-date Sentinel-2A imagery. Geocarto international, 36(19), 2141-2159. https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1700556 Skakun, S., Kussul, N., Shelestov, A. Y., Lavreniuk, M., & Kussul, O. (2015). Efficiency assessment of multitemporal C-band Radarsat-2 intensity and Landsat-8 surface reflectance satellite imagery for crop classification in Ukraine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(8), 3712-3719. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2015.2454297 Small, D., & Schubert, A. (2008). Guide to ASAR geocoding. ESA-ESRIN Technical Note RSL-ASAR-GC-AD, 1, 36. Sun, L., Chen, J., Guo, S., Deng, X., & Han, Y. (2020). Integration of time series sentinel-1 and sentinel-2 imagery for crop type mapping over oasis agricultural areas. Remote Sensing, 12(1), 158. https://doi.org/10.3390/rs12010158 Şimşek, F. F., & Durduran, S. S. (2023). Açık kaynak kodlu Eo-learn kütüphanesi ve çok zamanlı Sentinel-2 görüntüleri ile tarımsal ürün sınıflandırması. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 10(1), 45-62. https://doi.org/10.9733/JGG.2023R0004.T Türk, S. T., & Balçık, F. (2023). Rastgele orman algoritması ve Sentinel-2 MSI ile fındık ekili alanların belirlenmesi: Piraziz Örneği. Geomatik, 8(2), 91-98. https://doi.org/10.29128/geomatik.1127925 URL1: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-1 URL2: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-2 Üstüner, M., Abdikan, S., Bilgin, G., & Şanlı, F. B. (2020). Hafif gradyan artırma makineleri ile tarımsal ürünlerin sınıflandırılması. Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi, 1(2), 97-105. Viana, C. M., Girão, I., & Rocha, J. (2019). Long-term satellite image time-series for land use/land cover change detection using refined open source data in a rural region. Remote Sensing, 11(9), 1104. https://doi.org/10.3390/rs11091104 Zhang, H., Kang, J., Xu, X., & Zhang, L. (2020). Accessing the temporal and spectral features in crop type mapping using multi-temporal Sentinel-2 imagery: A case study of Yi’an County, Heilongjiang province, China. Computers and Electronics in Agriculture, 176, 105618. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105618