Leaf Area Index (LAI) is accepted as one of the basic indicators of plant development. Direct LAI estimation methods require intensive labor and time. This work; In order to realize the LAI estimation without damage, in a shorter time and with less labor-intensive effort, it was made on a total of 27 parcels where cotton cultivation is carried out in 8 villages in Artuklu and Kızıltepe districts of Mardin province. In the study, the relationships between terrestrial LAI observation and ARVI, GARI, EVI2, NDVI, WDRVI, MSI, NBR, NDMI, MTVI2, SIPI, OSAVI, SAVI indices derived from Sentinel-2 satellite data were examined. All indices were found significant at the 0.01 level. ARVI and GARI having atmospheric correction effect (R2 =0.77-0.76, respectively), basic indices EVI2, NDVI and WDRVI (R2 =0.74-0.74-0.75, respectively), MSI, NBR and NDMI with plant moisture content sensitivity (R2=0.77-0.79-0.77, respectively) showed high relationships. In addition, pigment sensitivity MTVI2 and SIPI (R2 =0.73-0.74), OSAVI and SAVI designed against background soil effect (R2 =0.74-0.74) showed high relation. It is recommended that these indices be used as a good LAI estimator in cotton plant.
Leaf Area Index Vegetation Indices Cotton Sentinel-2 Google Earth Engine
Dicle University Scientific Research Projects Coordination Unit
FBE.21.009
This study was produced from the PhD thesis titled "Investigation of the Possibilities of Using Satellite Images in Detecting Plant-Water Relationship in Cotton (G. hirsutum L.)" conducted by Serkan KILIÇASLAN in the Field Crops department of Dicle University, Institute of Science and Technology. This study was supported by Dicle University Scientific Research Projects Coordination Unit with project number FBE.21.009. We would like to thank the Scientific Research Coordination Unit for their support.
Yaprak Alan İndeksi (LAI) bitki gelişiminin temel göstergelerinden kabul edilmektedir. Doğrudan LAI tahmin yöntemleri yoğun emek ve zaman gerektirmektedir. Bu çalışma; LAI tahminini, hasarsız, daha kısa zamanda ve daha az yoğun emek harcayarak gerçekleştirebilmek amacıyla; Mardin ili Artuklu ve Kızıltepe ilçelerine bağlı 8 köyde, pamuk tarımı yapılan toplam 27 adet parselde yapılmıştır. Çalışmada, yersel LAI gözlemi ile Sentinel-2 uydu verilerinden türetilen ARVI, GARI, EVI2, NDVI, WDRVI, MSI, NBR, NDMI, MTVI2, SIPI, OSAVI, SAVI indisleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Tüm indisler 0.01 düzeyinde önemli bulunmuştur. Atmosferik düzeltme etkisine sahip ARVI ve GARI (sırasıyla R2 =0.77-0.76), temel indislerden EVI2, NDVI ve WDRVI (sırasıyla R2 =0.74-0.74-0.75), bitki nem içeriği hassasiyetli MSI, NBR ve NDMI (sırasıyla R2=0.77-0.79-0.77) yüksek ilişki göstermişlerdir. Ayrıca pigment hassasiyetli MTVI2 ve SIPI (R2 =0.73-0.74), arka plan toprak etkisine karşı tasarlanan OSAVI ve SAVI (R2 =0.74-0.74) yüksek ilişki göstermişlerdir. İncelenen bu indislerin pamuk bitkisinde iyi bir LAI tahmin edicisi olarak kullanılması tavsiye edilmektedir. .
FBE.21.009
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Hassas Tarım Teknolojileri |
| Bölüm | Tarla Bitkileri / Field Crops |
| Yazarlar | |
| Proje Numarası | FBE.21.009 |
| Erken Görünüm Tarihi | 31 Ağustos 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Eylül 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 16 Eylül 2024 |
| Kabul Tarihi | 11 Şubat 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 15 Sayı: 3 |