Monitoring the effects of rainfall conditions on pistachio (Pistacia vera L.) biomass activity and phenological characteristics using remote sensing data

Yıl 2013, Sayı: 60, 37 - 48, 30.06.2013

Mehmet Çelik , Murat Karabulut

Öz

Sufficient frequency, continuous and regular-basis recording of agricultural data, which are vital to human being life, are significant issues. In this study, the relationship between rainfall and pistachios were monitored with the integration of climate data and remote sensing. Herein, there has been a statistical strong effect on the last 2 or 3 months of total precipitation and pistachio plant interaction. It was ascertained that pistachio was heavily influenced by extreme rainfalls through the monitoring NDVI trends in the arid and humid years. While pistachio exhibited high NDVI values in humid years, there was a decline in NDVI values in arid years for pistachio.

Keywords: Pistachio, MODIS NDVI, Agriculture, Remote Sensing, Rainfall.

Anahtar Kelimeler

Pistachio, MODIS NDVI, Agriculture, Remote Sensing, Rainfall

Yağış koşullarının antep fıstığı (Pistacia vera L.) biomas aktivitesi ve fenolojik özelliklerine etkisinin uzaktan algılama verileri kullanılarak incelenmesi

Öz

Yeryüzünün tüm canlıları için hayati bir önem taşıyan tarıma ait bilgilerin yeterli sıklıkta, devamlı ve düzenli olarak elde edilmesi önem taşıyan bir konudur. Bu çalışmada uzaktan algılama ile iklim verilerinin entegrasyonu sağlanarak, yağış ile Antep fıstığı arasındaki ilişki tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Antep fıstığı bitkisinin bilhassa 2 ve 3 aylık toplam yağışlara istatistiksel olarak kuvvetli tepkiler verdiğini göstermiştir. Ekstrem yağış dönemlerinden Antep fıstığının önemli ölçüde etkilendiği kurak ve nemli yıllardaki NDVI trendi izlenerek ortaya çıkartılmıştır. Yağışın fazla olduğu nemli yıllarda Antep fıstığı yüksek NDVI değerleri verirken, yağışın az olduğu kurak yıllarda ise Antep fıstığına ait NDVI değerleri düşmektedir.

Anahtar Kelimeler: Antep fıstığı, MODIS NDVI, tarım, Uzaktan algılama, yağış.

Anahtar Kelimeler

Antep fıstığı, MODIS NDVI, tarım, Uzaktan algılama, yağış

Kaynakça

• ALEXANDROV, V. A., & HOOGENBOOMB, G. (2000). The impact of climate variability and change on crop yield in Bulgaria. Agricultural and Forest Meteorology , 104, 315-327.
• ATLI H., S., ARPACI S, TEKİN H., YAMAN A. (1997), Determination of the Most Suitable Total Temperature and Harvest Time of Some Pistachio Cultivars. Acta Hort. (ISHS), 470, 502-506.
• BECK, P.S.A., ATZBERGER, C., HOGDA, K.A. (2006). Improved monitoring of vegetationdynamics at very high latitudes, a new method using MODIS NDVI. Remote Sensing of Environment 100, 321–336.
• BROWN, M.E., DE BEURS, K.M., MARSHALL M. (2012). Global phenological response to climate change in crop areas using satellite remote sensing of vegetation, humidity and temperature over 26 years. Remote Sensing of Environment 126, 174–183.
• CHMIELEWSKI, F. M., & RÖTZER, T. (2001). Response of tree phenology to climate change across Europe. Agricultural and Forest Meteorology , 108, 101-112.
• ÇELİK, M. A., SÖNMEZ, M. E. (2013), Kızıltepe İlçesinin Tarımsal Yapısındaki Değişimlerin MODIS NDVI Verileri Kullanılarak İzlenmesi ve İncelenmesi, Marmara Coğrafya Dergisi, Sayı: 27, 262-281
• DI, L., RUNDQUIST, D. C., LUOHENG, H. (1994). Modeling relationships between NDVI and precipitation during vegetative growth cycles. International Journal of Remote Sensing, 15(10), 2121-2136.
• HOLBEN, B. N. (1986). Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, 7, 1417- 1434
• HUETE, A., LEEUWEN, W. V., ve JUSTICE, C. (1999). MODIS Vegetatıon Index (MOD13) Algorithm Theoretical Basis Document. Arizona.
• IPCC (2007). The Effects of Climate Change on Agriculture, Land Resources, Water Resources and Biodiversity .Washington DC: Intergovernmental Panel on Climate Change
• JUSTICE, C., TOWNSHEND, J. R., KALB, V. L. (1991). Representation of vegetation by continental data sets derived NOAA AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, 12(5), 999-1021.
• KARABULUT, M. (2006). NOAA AVHRR Verilerini Kullanarak Türkiye'de Bitki Örtüsünün İzlenmesi ve İncelenmesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 4 (1), 29-42.
• KIZILGÖZ, İ., TUTAR, E., ve SAKİN, E. (2009). Bozovada Yaygın Olarak Yetiştirilen Antepfıstığı (Pistacia vera L.) Ağaçlarının Beslenme Durumu. Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi , 4 (1), 10-15.
• MAO, D., WANG, Z., LUO, L., ve REN, C. (2011). Integrating AVHRR and MODIS Data to Monitor NDVI Changes and Their Relationship with Climatic Parameters in Northeast China. Internatıonal Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 1
• MARSH, S. E., WALSH, J. L., LEE, C. T.,BECK, L. R., HUTCHINSON, C. F. (1992). Comparison of multi- temporal NOAA AVHRR and SPOT-XS satellite data for mapping land cover dynamics in the west African Sahel, International Journal of Remote Sensing, 13(16), 2997-3016.
• MCKEE, T.B., DOESKEN, N.J., KLEIST, J. (1995). Drought Monitoring with Multiple Time Scales, January 15-20, 1995. American Meteorological Society, Proceeding of The 9th Conference on Applied Climatology, Boston, pp.233-236.
• SANCHÍSA, F. M., & FEIJÓO BELLO, M. L. (2009). Climate change and its marginalizing effect on agriculture. Ecological Economics , 68, 896-904.
• SATIL, F. (2003). Ayvacık ve Yunt Dağı Bölgelerinde Yetiştirilen Antep Fıstığı Ağaçları (Pistacia vera L.) Üzerinde Ekolojik ve Fenolojik Çalışmalar. Ekoloji , 12 (47), 5-10.
• TUBIELLO, F. N., & FISCHER, G. (2007). Reducing climate change impacts on agriculture: Global and regional effects of mitigation, 2000–2080. Technological Forecasting & Social Change , 74, 1030-1056.
• VERMEULEN, S., AGGARWAL, P. K., AINSLIE, A., ANGELONE, C., CAMPBELL, B. M., CHALLİNOR, A. J., vd. (2012). Options for support to agriculture and food security under climate change. Environmental Science And Policy , 15, 136-144.
• VIOVY, N., ARINO, O., BELWARD, A.S. (1992). The best index slope extraction (BISE): A method for reducting noise in NDVI time series. International Journal of Remote Sensing 13(8),1585–1590. İnternet Kaynakları
• http://www.seos- project.eu/modules/agriculture/agriculture-c01- s01.html. Son erişim 20.05.2013.
• https://mrtweb.cr.usgs.gov. Son erişim 04.03.2013.