Agricultural Drought Monitoring Using Surface Temperature and Vegetation Indices from Satellite Images
Öz
Materyal ve Metot: Araştırmada LANDSAT-8 OLI uydu görüntülerinin bilgisayar ortamına aktarılması ve işlenmesi, ArcGIS 10.3 ve ENVI 10.4 yazılımlarıyla gerçekleştirilmiştir. Kuraklığın değerlendirilmesinde, NDVI, SAVI ve LST indeksleri kullanılmıştır.
Sonuçlar: Araştırma sonucunda, LST-NDVI arasındaki ilişkinin R2 değerleri 2015 ve 2016 yıllarında sırasıyla 0,8203 ve 0,9496 olurken LST-SAVI arasındaki ilişkinin R2 değerleri ise yıllara göre sırasıyla 0,8725 ve 0,8682 olmuştur. NDVI ve SAVI arasındaki ilişkinin R2 değerleri 2015 ve 2016 yıllarında sırasıyla 0,7702 ve 0,7574 olmuştur. Bu çalışmayla, uydu verilerinin ve bunlara bağlı olarak elde edilen vejetasyon indekslerinin tarımsal kuraklığın izlenmesinde kullanılabileceği ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abdalla, N.I., Gaiballa, A.K., Kätsch, C., Sulieman, M., Mariod, A. 2015. Using MODIS- Derived NDVI and SAVI to distinguish between different rangeland sites according to soil types in semi-arid areas of Sudan (North Kordofan State). International Journal of Life Science and Engineering. Volume 1(4). pp. 150-164. Available at: https://www.researchgate.net/publication/280113183.
- Alemu, M.M. 2019. Analysis of spatio-temporal land surface temperature and normalized difference vegetation index changes in the Andassa Watershed Blue Nile Basin. Ethiopia J, Resour. Ecol: 10(1).pp. 77-85. Available at: . doi: 10.5814/j.issn.1674-764X.2019.01.010.
- Bayar, R. 2018. Arazi Kullanımı Açısından Türkiye’de Tarım Alanlarının Değişimi. Coğrafi Bilimler Dergisi CBD: 16 (2).pp. 187- 200. Available at: https://doi.org/10.1501/Cogbil_0000000197.
- Deng, Y., Wang, S., Bai, X., Tian, Y., Wu, L., Xiao, J., and Qian, Q. 2018. Relationship among land surface temperature and LUCC, NDVI in typical karst area. Scientific Reports, volume 8, Article number: 641. Available at: doi:10.1038/s41598-017-19088-x.
- FAO. 2018. The impact of disasters and crises on agriculture and food security. ISBN: 978-92-5-130359-7.pp. 1-168. Available at: http://www.fao.org/3/I8656EN/i8656en.pdf.
- Gaikwad, S.V., Kale, K.V. 2015. Agricultural drought assessment of post monsoon season of vaıjapur taluka using landsat8. International Journal of Research in Engineering and Technology. eISSN: 2319-1163 | pISSN: 2321-7308. Available at: https://www.academia.edu/21611859.
- Gorgani, S.A., Panahi, M., Rezaie, F. 2013. The Relationship between NDVI and LST in the urban area of Mashhad, Iran. Conference: International Conference on Civil Engineering Architecture & Urban Sustainable Development at: Tabriz, Iran. Available at: https://www.researchgate.net/publication/265601825.
- Gündoğdu, K.S., Bantchina, B.B. 2018. Landsat Uydu Görüntülerinden NDVI Değer Dağılımının Parsel Bazlı Değerlendirilmesi, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Çiftlik Arazisi Örneği. Journal of Agricultural Faculty of Bursa Uludgu University. Volume 32, Issue (2): 45-53. e-ISSN 2651-4044. Available at: http://dergipark.gov.tr/bursauludagziraat; http://www.uludag.edu.tr/ziraatdergi.
- Hishe, S., Lyimo, J., Bewket, W. 2017. Effects of soil and water conservation on vegetation cover: a remote sensing based study in the Middle Suluh River Basin, Northern Ethiopia. Environmental Systems Research, 6(26). Available at: https://doi.org/10.1186/s40068-017-0103-8.
- Hu, X., Ren, H., Tansey, K., Zheng, Y., Ghent, D., Liu, X., Yan, L. 2019. Agricultural drought monitoring using European Space Agency Sentinel 3A land surface temperature and normalized difference vegetation index imageries. Agricultural and Forest Meteorology. Volume 279, 15 December. Available at: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.107707.


