PAMUK EKĠLĠ ALANLARIN ÜRÜN REKOLTESĠNĠN UZAKTAN ALGILAMA TEKNĠĞĠ KULLANILARAK BELĠRLENMESĠ: ĠZMĠR MALTEPE KÖYÜ ÖRNEĞĠ

Transkript

1 PAMUK EKĠLĠ ALANLARIN ÜRÜN REKOLTESĠNĠN UZAKTAN ALGILAMA TEKNĠĞĠ KULLANILARAK BELĠRLENMESĠ: ĠZMĠR MALTEPE KÖYÜ ÖRNEĞĠ Gizem HOCAOĞLU 1 Kenan ÇĠFTÇĠ 2 Bülent MĠRAN 1 gzmhocaoglu@gmail.com ciftcikenan@yahoo.com bmiran@gmail.com 1 Ege Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, Ġzmir 2 Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, Van ÖZET Pamuk Türkiye ve birçok ülke için tekstil sanayisinin hammaddesi olması açısından oldukça önemlidir. Dünyada kısıtlı sayıda ülke ekolojisi pamuk tarımına elveriģli olması nedeniyle, dünya pamuk üretiminin % 80 ine yakını Türkiye nin de içinde bulunduğu az sayıda ülke tarafından gerçekleģtirilmektedir. Bu çalıģmanın temel amacı Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama teknikleri ile pamuk ekiliģ alanını ve rekolteyi belirlemektir. Elde edilen sonuçların geleneksel yöntemlerle yapılan rekolte tahmin yöntemleriyle karģılaģtırmalı olarak irdelenmesi hedeflenmiģtir. ÇalıĢma boyunca pamuk ekili alanların belirlenmesi ve sınıflandırılması için Ġzmir ili Menemen ilçesi Maltepe köyüne ait Rapideye uydu görüntüleri kullanılmıģtır. Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü 2014 Yılı Çiftçi Kayıt Sistemi ve Prim Kayıt Sistemi verileri kullanılmıģtır. ÇalıĢma, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bölümünde yer alan Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Laboratuvarı ndan alınan uydu görüntüleri ile gerçekleģtirilmiģtir. ÇalıĢma sonucunda araģtırma konusu olan pamuk bitkisi %97 ürün tespit doğruluğu ile belirlenmiģtir. Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü verileriyle karģılaģtırıldığında pamuk ekili alanlar %55.6 daha az bulunmuģtur. Anahtar Kelimeler: Pamuk, rekolte, coğrafi bilgi sistemleri, uzaktan algılama tekniği DETERMINING COTTON PRODUCTION BY USING REMOTE SENSING: THE CASE OF MALTEPE DISTRICT OF IZMIR PROVINCE ABSTRACT Cotton is a very important raw material of textile industry for Turkey and lots of country. Approximately 80% of cotton production is provided by a small number of countries worldwide that including Turkey because of limited ecological conditions for cotton farming. The main purpose of this working plan is defined cotton acreages and production by Geographical Information Systems and Remote Sensing Techniques. All results are targeted 1561

2 to compare and contrast with traditional production estimation methods. Satellite pictures, which are known as Rapideye, where is belonging to Maltepe village in Menemen, are used for determination and classification of cotton acreages. Also 2014 grower enrolment databases and credit enrolment databases are used for this topic that is provided by Office of Food, Agriculture and Livestock in Menemen Province. The work is realized satellite pictures that provided by Laboratory of Remote Sensing and Geographical Information Systems in Department of Soil Science and Plant Nutrition, Faculty of Agriculture, Aegean University. Cotton is identified 97% accuracy at the end of the research. The results obtained are compared to Office of Food, Agriculture and Livestock in Menemen Province, concluded that cotton acreages are less than nearly 56% of contrary to common belief. Keywords: Cotton, production, geographical ınformation systems, remote sensing technique. 1. GĠRĠġ Tarım sektörü; insanların beslenme ihtiyacını karģılayan ve tüm dünya ülkeleri için önemini koruyan bir sektördür. Bunun yanı sıra ülkelerin ekonomilerine, dıģ ticaretlerine, istihdamına yaptığı olumlu katkılarından dolayı sürdürülebilirliği sağlanması gereken bir sektör konumundadır (OkumuĢ, 2012). Pamuk ülkemiz ve birçok ülke için tekstil sanayisinin hammaddesi olması açısından oldukça önemlidir. Tarım ve sanayisi ile geniģ bir iģ alanı sağlarken, lifi ile tekstil sanayisine, çiğidi ile yağ sanayisine, küspesi ile hayvancılık sektörüne, ihracatı ile dıģ ticaretimize çok önemli katkıları olan endüstriyel bir üründür (Anonim, 2010). Petrole alternatif olarak pamuğun çekirdeğinden elde edilen yağ, giderek artan miktarda biodizel üretiminde de hammadde olarak kullanılmaktadır. Bu sebeplerin yanında nüfus artıģı ve yaģam standardının yükselmesi, pamuk bitkisine olan talebi de artırmaktadır. Bu yönleriyle pamuğa olan ihtiyaç, tüm dünyada artıģ göstermektedir (Anonim, 2010). Dünyada kısıtlı sayıda ülke ekolojisi pamuk tarımına elveriģli olması nedeniyle, dünya pamuk üretiminin % 80 ine yakını Türkiye nin de içinde bulunduğu az sayıda ülke tarafından gerçekleģtirilmektedir (Anonim, 2014). Son verilere göre Türkiye de 4340 hektarlık alanda 738 bin ton pamuk lifi üretimi yapılmaktadır (TÜĠK, 2015). Türkiye 2014/2015 döneminde birim alandan elde edilen pamuk verimi yönünden 1338 kg/da ile dünyada yedinci, üretim miktarı yönünden 653 bin ton ile sekizinci sıradadır (ICAC, 2015). Özellikle GDO suz pamuk üretimi yapan ülkeler değerlendirildiğinde, Türkiye bu alanda en verimli pamuk üretimini gerçekleģtiren ülkedir. Ancak yurtiçi üretimin tüketimi karģılayamaması nedeniyle 887 bin ton ile Türkiye, dünyanın en fazla pamuk ithal eden ülkesi konumundadır (OECD, 2015). Dünya pamuk fiyatları, rakip ülkelerin sektöre sağladıkları sübvansiyonlarla düģerken, Türkiye de girdi desteklerine son verilmesi, prim desteklerinin ise yetersiz kalması, üreticilerin her geçen gün pamuk üretiminden uzaklaģmasına ve sübvansiyonlu pamuk ithalatının artarak devamına neden olmuģtur (Gençer ve ark., 2005). Eğer pamukta ulusal bir politika oluģturulmazsa üretim her yıl daha da azalacak ve pamuk ihtiyacının tamamı ithalatla karģılanacaktır (TZOB, 2004). Ülkelerin ekonomik geliģmesi temeli tarım arazilerinin ve doğal kaynakların en verimli Ģekilde kullanılmasına bağlıdır (Kızılok, 2009). Tarım alanlarında arazi örtüsü ve bitki deseninin belirlenmesi, kaynak yönetimi ve planlama çalıģmalarının yanı sıra tematik haritalama, değiģim belirleme çalıģmaları ve bitki 1562

3 desenlerinin doğru olarak tahminine yönelik teknolojilerden birisi de Uzaktan Algılamadır (Evsahibioğlu, 2008). Dünyadaki teknolojinin geliģmesine paralel olarak artık tarımda da farklı sistemlerin kullanımı yaygınlaģmıģtır. Son zamanlarda ekim alanlarının üretim ve verimliliklerinin tespiti için bilgisayar destekli Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama teknikleri yoğun bir Ģekilde kullanılmaktadır. Uzaktan Algılama (UA) teknolojisinin sağladığı yeryüzü kaynakları hakkındaki güncel bilgiler, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisiyle bütünleģince tarım uygulamaları için alıģılagelmiģ yöntemlere kıyasla üstünlük sağlamaktadır (Alparslan ve Divan, 2002). Bazen UA teknikleriyle yapılan araģtırmalar yalnız baģına yeterli olmamaktadır. Bunun yanında bu verilerin yer verileriyle birleģtirilerek desteklenmesi gerekmektedir. ĠĢte bu noktada, CBS nden söz etmek gerekir. UA teknolojisinin kullanımı ülkemizde CBS teknolojisine göre daha öncelere dayanmaktadır. Fakat son yıllarda CBS teknolojisi de kurumlarımızda yerini almaya baģlamıģtır. Tüm dünyada olduğu gibi UA ve CBS teknolojileri ayrı ayrı geliģme göstermelerine karģın, birbirini bütünleyen yapılarından dolayı, Türkiye de de birlikte kullanılır olmuģlardır. Her iki teknoloji de, yeryüzü kaynakları ve alt yapısı hakkında bilgi toplamak, bunları analiz etmek, sağlıklı ve optimal planlara ve kararlara ulaģmak için kullanılmaktadırlar (Alpaslan ve Divan, 2001). UA, CBS ile entegre olduğunda, veri oluģturmalarında çabukluk, güncellik, doğruluk, bütünlük ve süreklilik söz konusudur. BaĢka bir anlatımla, CBS, UA tekniğiyle sayısallaģtırılan yeryüzü öğelerinin belirlenmesi ve yorumlanmasına yönelik veri tabanı oluģturan ve bu verilerin dönüģümünü sağlayan bir konfigürasyon tekniği veya güçlü bir araç olarak da gösterilebilir (Kurucu ve ark., 2000). Mevcut tarım alanlarının miktarını ve dağılımını belirlemek, ülke tarımının düzenli olarak izlenip planlanmasında en önemli unsurlardan birini oluģturmaktadır (Mermer ve ark., 2000). Türkiye de tarımsal üretim, gerekli veri altyapısı oluģturulmadan, hedef ürün deseni belirlenmeden yönlendirilmeye çalıģılmaktadır. Tarım politikalarının etkili olabilmesi için, veri altyapısının oluģturulması ve üretim miktarlarının doğru olarak bilinmesi gerekir (Usul, 2010). Kaynak kullanımı etkinliği açısından parselde ekili ürünlerin izlenmesi oldukça önemlidir. Tarım toprakları, iģletme arazileri ve bu arazilerin kullanımının tespit ve takibi, bu konuda karģılaģılan sorunların çözümünde ilk ve en önemli adımı oluģturacaktır. Özellikle tarım sektörüne yapılan kaynak transferi uygulamalarında arazide tespit çalıģmaları son derece güçtür. Ürün tespit çalıģmaları köylerde çiftçi bazında beyan esasına göre yapılmaktadır. Yapılan tespitlerin kadastro personeli tarafından doğrulanmıyor olması nedeniyle yanılmalar meydana gelmektedir. Bu bakımdan arazide yapılan tespit çalıģmalarının UA yöntemiyle kontrolü daha gerçekçi tespitler açısından büyük önem arz etmektedir (Aydın, 2011). Uydu teknolojilerindeki geliģmeye paralel olarak, uydu görüntülerinin düzenli olarak arģivlenmesiyle geçmiģ yıllara ait ürün deseninin tespiti ve bu konuda inceleme yapılması mümkündür. Bu çalıģmanın ana amacı Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama teknikleri ile pamuk ekiliģ alanını ve rekolteyi belirlemektir. Elde edilen sonuçların geleneksel yöntemlerle yapılan rekolte tahmin yöntemleriyle karģılaģtırmalı olarak irdelenmesi hedeflenmektedir. Bu araģtırmanın sonucunda, fiyat düzeylerinin ve geleceğe yönelik ulusal pamuk üretim politikalarının daha doğru olarak oluģturulmasında karar vericilere yol gösterici olması beklenmektedir. Bunun yanı sıra, pamuk dıģ ticaretine veri olması açısından da önemli bir bilgi sunacaktır. 1563

4 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1 Materyal ÇalıĢma boyunca pamuk ekili alanların belirlenmesi ve sınıflandırılması için Ġzmir ili Menemen ilçesi Maltepe köyüne ait Rapideye uydu görüntüleri kullanılmıģtır. Uydu görüntülerinin rektifikasyon iģlemlerinin yapılabilmesi için yöreye ait 1/ ölçekli topografik haritalar ile 1/5.000 ölçekli kadastral haritalar kartografik materyal olarak kullanılmıģtır. ÇalıĢma alanına ait yol, akarsu, sulama kanalı, yerleģim alanları vb. özellikleri içeren tüm bilgilerin sayısallaģtırılmasında ve altlık haritaların oluģturulmasında CBS özellikli bir yazılım olan Geomedia kullanılmıģtır. ÇalıĢma alanının sınırı Menemen Belediyesinden temin edilmiģtir. Sınır belirleme iģlemi ve belirlenen sınır ile uydu görüntüsü arasındaki koordinat birliği entegre bir coğrafi bilgi sistemi yazılımı olan Arcgıs kullanılarak sağlanmıģtır. Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü 2014 Yılı Çiftçi Kayıt Sistemi ve Prim Kayıt Sistemi kayıtları kullanılmıģtır. ÇalıĢma, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bölümünde yer alan Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Laboratuvarı ndan alınan uydu görüntüleri ile gerçekleģtirilmiģtir. Bu görüntülerin analizleri Image Analyst-Intergraph yazılımı kullanılarak gerçekleģtirilmiģtir. Bu yazılım, uydulardan alınan sayısal verilerin iģlenmesi ve istatistiksel analizi için geliģtirilmiģ uzaktan algılama projelerinin gerçekleģtirilmesine olanak tanıyan bir yazılımdır. Bunların yanında çalıģmada ikincil veri kaynakları olarak konuyla ilgili daha önce yapılan bildiriler, makaleler, raporlar, tezler ve internet sayfalarından yararlanılmıģtır. 2.2 Yöntem ÇalıĢmada beģ aģamada gerçekleģtirilmesi planlanan iģler, aģağıdaki sıra ile gerçekleģtirilmiģtir: Birinci aģamada; çalıģma alanına ait 1/ ve 1/5.000 ölçekli topografik ve kadastral haritalar kullanılarak; yol, yerleģim alanı, köy sınırı, akarsu çizgilerini içeren sayısal altlık harita oluģturulmuģtur. Ġkinci aģamada; üretilen sayısal altlık harita kullanılarak uydu görüntüsünün atmosferik ve geometrik düzeltmeleri (rektifikasyon) gerçekleģtirilmiģtir. Üçüncü aģamada; geometrik düzeltme iģlemi tamamlanan görüntüde kontrollü sınıflandırma yöntemi kullanılarak, pamuk ekili alanlar detaylı olarak haritalanmıģtır. Dördüncü aģamada; sınıflandırmalar sonucu elde edilen sonuç haritaları üzerinden rekolte tahminleri belirlenmiģtir. BeĢinci aģamada; uydu görüntüleri doğrultusunda modern yöntemlerle elde edilen rekolte sonuçları ile Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğünden alınan ve geleneksel yöntemlerle elde edilmiģ rekolte sonuçları karģılaģtırılmıģtır. 3. BULGULAR VE TARTIġMA 3.1 Verilerin Kullanıma Hazır Hale Getirilmesi Yöreye ait 1/ ölçekli topografik haritalar ile 1/5.000 ölçekli kadastral haritalardan yararlanılarak yol, akarsu, sulama kanalı, yerleģim alanları vb. özellikler sayısallaģtırılmıģ ve altlık harita oluģturulmuģtur (ġekil 1). 1564

5 ġekil 1: Altlık harita Altlık harita kullanılarak, Menemen Belediyesinden temin edilen çalıģma alanının sınırına uygun olarak uydu görüntüsü kesilmiģtir. Elde edilen haritada çözünürlüğün düģük olması nedeniyle bir takım zenginleģtirmeler ve filtrelemeler Image Analys yazılımı kullanılarak gerçekleģtirilmiģtir. 3.2 Kontrollü Sınıflandırma Ve Ürün Deseni Belirleme Genel olarak sınıflandırma, bir veri grubu içinde belirli bir sınıf oluģturan cisimlerin benzerliğinden yola çıkarak ve özelliklerine göre seçilerek gruplandırılması olarak oluģturması veya verilen cismin özelliğinden yola çıkarak birçok veya daha önceden tanımlanmıģ sınıfların oluģturulmasının matematik ve istatistik yöntemlerle gerçekleģtirilmesidir (Kızılok, 2009). Sınıflandırma iģlemi sırasında, görüntü iģleyici görüntü verisinde mevcut bulunan örnekleme bölgelerini seçerek veya daha önce belirlenmiģ olan spektral özelliklerden yararlanarak sınıflandırma iģini yönetiyor veya etkiliyorsa bu "Kontrollü Sınıflandırma" olarak tanımlanmaktadır. ÇalıĢma alanına ait uydu görüntüsü toprağı örtme ve geliģme durumu ile doğrudan iliģkisi olan yansıtma özelliklerine göre; Ġyi pamuk, Zayıf pamuk, Çok zayıf pamuk, 1.ürün mısır, 2.ürün mısır, Kuru toprak, Nemli toprak olarak 7 gruba ayrılmıģ ve kontrollü olarak sınıflandırılmıģtır. Sınıflandırma sonuçlarından yararlanılarak En Çok Benzerlik (Maximum Likelihood) yöntemine göre tematik harita oluģturulmuģtur. OluĢturulan haritada sarı alanlar iyi 1565

6 pamuk, açık yeģil alanlar zayıf pamuk ve koyu yeģil alanlar çok zayıf pamuk grubunu göstermektedir. (ġekil 2). ġekil 2: ÇalıĢma alanına ait kontrollü sınıflandırılmıģ uydu görüntüsü OluĢturulan gruplar için ayrı ayrı 5., 4. ve 3. Bantlardaki ortalama yansıma değerleri ve standart sapmaları belirlenmiģ ve çizelge haline getirilmiģtir (Çizelge 1). Çizelge 1: ÇalıĢma alanına ait grupların yansıma değerleri ve standart sapmaları Sınıflandırma Grupları Yansıma Değerleri (nm) Standart Sapma 5. Bant 4. Bant 3. Bant Ġyi Pamuk Zayıf Pamuk Çok Zayıf Pamuk Ürün Mısır Ürün Mısır Kuru Toprak Nemli Toprak Sınıflandırma yapıldıktan sonra her bir sınıf için doğruluk oranları ve yüzölçümlerinin değerlendirmeleri uzaktan algılama programının araçları kullanılarak belirlenmiģtir. Görüntü sınıflandırma sonuçlarının doğruluk değerlendirmeleri kullanılan yazılımın istatistik analiz modülü içerisinde yapılmıģtır ve sınıflandırmanın genel doğruluğu % olarak bulunmuģtur. Sefer (2005), Yüreğir ovasında Landsat 5 TM uydusunun sayısal verilerini kullanarak 2003 yılında yetiģtirilen pamuk, soya fasulyesi ve mısır ekili parsellerin belirlenmesi amacıyla yaptığı bir araģtırmada, çalıģma alanında bulunan pamuk, soya fasulyesi ve mısır bitkilerinin yansıtma verileri saltı ayrımlı bantta saptamıģtır. Uydu görüntüsü, kontrollü yöntem ile sınıflandırılmıģ ve parsel bazında pamuk, soya fasulyesi ve 1566

7 mısır bitkileri % 96.3 doğrulukla ayırt edilebilmiģtir. En çok benzerlik (Maximum Likelihood) yöntemine göre yapılan sınıflandırmayla oluģturulan istatistiki değerlendirmeler Çizelge 2 de sunulmaktadır. Çizelge 2: En çok benzerlik yöntemine göre yapılan sınıflandırmanın ortalama doğruluk oranları Sınıflandırma Grubu En Çok Benzerlik (%) Ġyi Pamuk Zayıf Pamuk Çok Zayıf Pamuk Ürün Mısır Ürün Mısır Kuru Toprak Nemli Toprak Genel Doğruluk Rekolte Belirleme ve KarĢılaĢtırma ÇalıĢma alanının sınıflandırma sonuçlarına göre grupların belirlenen alanları ve çalıģma alanları içerisindeki oranları Çizelge 3 de verildiği gibi bulunmuģtur. Çizelge 3:Sınıflandırma gruplarının alanları Sınıflandırma Grubu Alan (daa) ÇalıĢma Alanı Ġçerisindeki Oranı (%) Ġyi Pamuk Zayıf Pamuk Çok Zayıf Pamuk Ürün Mısır Ürün Mısır Kuru Toprak Nemli Toprak Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğünden alınan pamuk prim kayıt verileri Çizelge 4 de verilmiģtir (Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü, 2014). Çizelge 4: Maltepe köyü pamuk ÇKS kayıtları Üretim Alanı (daa) Üretim Miktarı (kg) Prim Destek Tutarı (TL) Ġzmir Ticaret Borsası yılında yaptığı çalıģmayla; örnekleme yapılan tarlaların ortalama kütlü verimini Ege Bölgesi için kg/daa, Ġzmir Ġli için kg/daa olarak hesaplamıģtır (ĠTB, 2015). Buradan hareketle ortalama Ġzmir ili kütlü verimleri ile pamuk rekolteleri tahmin edilmiģtir. Çizelge 5 de 2014 yılı 0,55 krģ./kg pamuk prim desteği üzerinden hesaplanan pamuk prim destek tutarları verilmiģtir. 1567

8 Çizelge 5: Uzaktan Algılama ile tahmin edilen pamuk üretim miktarları ve prim destek tutarları Verim (kg/daa) Üretim Alanı (daa) Üretim Miktarı (kg) Prim Desteği (TL) Ġzmir Ġli Ortalama Uzaktan algılama tekniği ile bulunan verilerle Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğünden alınan verilerle karģılaģtırılmıģ ve pamuk ekili alanlar %55.6 daha az bulunmuģtur (Çizelge 6). Çizelge 6: Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü verileri ile uzaktan algılama tahmin verilerinin karģılaģtırılması Üretim Alanı (daa) Üretim Miktarı (kg) Prim Destek Tutarı (TL) Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü Verileri Uzaktan Algılama Tahmin Verileri Fark SONUÇ VE ÖNERĠLER Ülkemiz açısından hızlı, güvenilir ve tarafsız olarak pamuk ekili alanların ve rekoltenin hasattan önce tahmin edilmesi tarımsal politikaların belirlenmesi aģamasında karar vericiler için son derece önemlidir. Uzaktan algılama teknikleri sahip oldukları özellikler nedeniyle bu sorunun çözümlenmesinde klasik yöntemleri tamamlayıcı bir araç olarak ortaya çıkmaktadır. Arazi kullanım durumunun belirlenmesi ve izlenmesi çalıģmaları için arazi çalıģması esaslı keģif, çiftçi beyanı, istatistik vb. klasik yöntemlerle çiftçi ve çiftlikten konumsal veri edinimi yolu uygulanmaktadır. Bu çalıģmaların yapılabilmesi için fazla miktarda iģgücü, zaman ve kaynak israfı oluģmakta, çalıģmalar neticesinde istenilen doğrulukta, hızlı ve güvenilir veriler elde edilememektedir. Uydu verilerinin kullanılmasıyla yapılan bu çalıģmada araziler üzerindeki bitki türü tespit edilebilmiģtir. Böylece alan bazında ekili bitki türlerine ait veriler yer gerçeğine uygun olarak oluģturulmuģtur. Bu çalıģma, Uzaktan Algılama tekniğinin Coğrafi Bilgi Sistemine entegre edilmesi ile çiftçilerin tapu bilgilerine göre her yıl beyan ettikleri ve bu beyan edilen alanlarda tarımsal aktivitelerin kontrol edilmesini hedefleyen ve rekolte çalıģmalarında kullanılmasıyla doğruluğu arttırmaya yönelik yeni bir yöntem geliģtirme çalıģması olmuģtur. ÇalıĢma alanında sınıflandırma ile elde edilen görüntülerin yer gerçekleri ile karģılaģtırılması sonucunda; pamuk, mısır ve ürün ekilmemiģ alanların birbirinden ayırt edilebildiği görülmüģtür. ÇalıĢma konusu bitkilerin alan bazında arazi tespitlerinin sağlıklı olarak belirlenebilmesi için çalıģma alanının kadastral haritaları sayısallaģtırılmıģ ve zenginleģtirilmiģ uydu görüntüsü ile çakıģtırılarak arazide alan bazında tespit iģlemleri yapılmıģtır. Böylece; uydu görüntüsünde tek bir parsel Ģeklinde görülen fakat aynı bitki ekili olan farklı parsellerin birbirlerinden ayırt edilmesi ve farklı bitkilerin yetiģtiriciliğinin yapılmakta olduğu alanların tespit edilmesi sağlanmıģtır. ÇalıĢma sonucunda araģtırma konusu olan pamuk bitkisi %97 ürün tespit doğruluğu ile belirlenmiģtir. En Yakın Mesafe Yöntemi kullanılarak yapılan sınıflandırma sonucunda, 1568

9 pamuk bitkisinin ekili alan dağılımının daa olduğu ve çalıģma alanının %68.31 ini, mısır bitkisinin ekili alan dağılımının daa olduğu ve çalıģma alanının % sini, ekim yapılmayan alanların daa olduğu ve çalıģma alanının % ini oluģturduğu belirlenmiģtir. Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü verileriyle karģılaģtırıldığında pamuk ekili alanlar %55.6 daha az bulunmuģtur. Bu çalıģmada kullanılan yöntemlerle, arazide zaman alan ürün tespitlerine gerek kalmamaktadır. Alan bazlı arazi tespitlerinin Uzaktan Algılama sistemi ile yapılması halinde; Arazi tespitlerinin daha hızlı yapılması, Eleman, iģgücü ve ulaģım maliyetinden tasarruf sağlanması, Kaynaklar hedef kitleye ulaģtırılarak, transfer etkinliğinin artırılmasına olanak sağlamaktadır. Sonuç olarak ülke kaynaklarının optimum kullanımının sağlanabilmesi için uzaktan algılama yönteminin sağladığı yararlar göz önüne alınıp Türkiye deki tarım politikasına bu yönlü bir rota çizilmelidir ve rekolte tahminleri temel tarımsal ürünler için yapılmalıdır. Teknolojinin imkânlarından yararlanmak, Türkiye nin tarım politikaları üzerinde önemli ve değerli etkiler yaratabilecektir. KAYNAKLAR Alpaslan E., Divan N. J Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Teknolojilerinin BirleĢimi, Coğrafi Bilgi Sistemleri BirleĢim Günleri, Fatih Üniversitesi, Ġstanbul. Alparslan E., Divan N. J Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi sistemlerinin Tarım Uygulamaları, (Agricultural Applications Of Remote Sensing and Geographic Information Systems), Coğrafi Bilgi Sistemleri BiliĢim Günleri, Fatih Üniversitesi, Ġstanbul. Anonim, Pamuk Raporu. Sanayi ve Ticaret Bakanlığı TeĢkilatlandırma Genel Müdürlüğü, Ankara. Anonim, Pamuk Raporu. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü, Ankara. Aydın, H., Tarımda Uzaktan Algılamanın Kullanım Olanakları ve Çukurova Örneğinden Hareketle Tarımsal Desteklemeler Açısından Genel Bir Değerlendirme. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Adana. Evsahibioğlu, A. N., Sulu Tarım Alanlarında Küçük Parselli Bitki Desenlerinin Uzaktan Algılanma Potansiyeli, II. Uzaktan Algılama Kongresi, Kayseri Üniversitesi, ĠTÜ, TÜBĠTAK, ID:45. Kayseri. Gençer O., Özüdoğru T., Yılmaz A., Ören N., Türkiye de Pamuk Üretimi ve Sorunları, TMMOB Ziraat Mühendisleri Odası, Türkiye Ziraat Mühendisliği VI. Teknik Kongresi, Cilt I, s , 3-7 Ocak 2005, Milli Kütüphane, Ankara. 1569

10 ICAC, International Cotton Advisory Committee, (EriĢim Tarihi: ). ĠTB, Ege Bölgesi Ve Çevresi Dönemi Pamuk Ekili Alanlarının ve Ürün Rekoltesinin Uzaktan Algılama Tekniği-Uydu Verileri Kullanılarak Belirlenmesi, 1.pdf (EriĢim Tarihi: ). Kızılok N., Arazi ToplulaĢtırma Projelerinde Uydu Görüntü Verilerinin Kullanımı, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kayseri. Kurucu Y., AltınbaĢ Ü., Bolca M., Ege Bölgesi Pamuk Ekili Alanlarının ve Ürün Rekoltesinin Uzaktan Algılama Tekniği Kullanılarak Belirlenmesi Üzerine Bir AraĢtırma, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Toprak Bölümü, Ġzmir. Menemen Gıda, Tarım ve Hayvancılık Ġlçe Müdürlüğü, Çiftçi Kayıt Sistemi ve Prim Kayıt Sistemi Verileri, Ġzmir. Mermer, A., Ünal, E., Doğan, H. M., PeĢkircioğlu, M., Yıldız, H., Urla, Ö., Aydoğdu, M., Arpak, ġ., Yerdelen, A., AydoğmuĢ, O., GüneĢ, N., Göker B., Bazı Ġllerde Pamuk Ekim Alanlarının Uzaktan Algılama Yöntemleri Ġle Belirlenmesi, Tarla Bitkileri Merkez AraĢtırma Enstitüsü Müdürlüğü, Ankara. OECD, Organisation For Economic Co-Operation And Development, (EriĢim Tarihi: ). OkumuĢ M., Tarım Politikaları ve Zaman Serileri Analizi: Türkiye de Pamuk Fiyatlarına Bir Uygulama. Adnan Menderes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Aydın. Sefer, S., Yüreğir Ovasında Seçilen Bir Alanda Pamuk, Soya Fasulyesi ve Mısır Ekim Alanlarının Landsat 5 TM Sayısal Uydu Verileriyle Belirlenmesi Üzerine Bir AraĢtırma. TÜĠK, Türkiye Ġstatistik Kurumu, (EriĢim Tarihi: ). TZOB, Pamuk ÇalıĢma Grubu Raporu, (EriĢim Tarihi: ). Usul M., Arazi Kalite Parametrelerinin Buğday Ürün Rekoltesi Üzerine Etkilerinin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Kullanılarak Belirlenmesi, Altınova Tarım ĠĢletmesi Örneği, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Ankara. 1570