Yoğun tarımsal üretim yapılan alanlarda arazi örtüsü değişiminin yüksek çözünürlükteki uydu görüntüleri yardımıyla izlenmesi

Benzer belgeler
AYÇİÇEĞİNDE GÜBRE İHTİYACININ GREENSEEKER VE ANALİZ İLE SAPTANMASI Ahmet Şükrü BAL Danışman: Prof. Dr. Bahattin AKDEMİR Namık Kemal Üniversitesi

Muğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır.

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2

BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN ORTA ÇÖZÜNÜRLÜKTEKİ UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE İZLENMESİ

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

Yüreğir ovasında narenciye ekim alanlarının Landsat 7 ETM uydu verisiyle belirlenmesi ve izlenmesi olanaklarının araştırılması

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ

Bodur Yeşil Fasulyenin Sulama Zamanı Göstergesi Olarak Yaprak Su Potansiyeli ve Bitki Su Stres İndeksi Sınır Değerleri

Buğday Ekili Parsellerde NDVI Değerlerinin Konumsal ve Zamana Bağlı Değişiminin Belirlenmesi

Batı Anadolu Bölgesi 2002 Yılı Pamuk Ekili Alanlarının Ve Ürün Rekoltesinin Uzaktan Algılama Tekniği Kullanılarak Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma

ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

YARASA VE ÇİFTLİK GÜBRESİNİN BAZI TOPRAK ÖZELLİKLERİ ve BUĞDAY BİTKİSİNİN VERİM PARAMETRELERİ ÜZERİNE ETKİSİ

BİTKİ ÖRTME ORANININ SPEKTRAL FİLTRELER YARDIMIYLA BELİRLENMESİ

BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN ORTA ÇÖZÜNÜRLÜKTEKİ UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE İZLENMESİ

Uzaktan Algılama Verisi

Bazı Mısır Çeşitlerinde Verim ve Yem Değerleri Üzerine Bir Araştırma (1)

Şanlıurfa Kuru Tarım İşletmelerinde Farklı Makina Seti ve Arazi Büyüklüğüne Göre Optimum Ürün Deseninin Belirlenmesi

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Aksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü

ULUSAL HUBUBAT KONSEYİ 2018 ÜLKESEL HUBUBAT REKOLTE DEĞERLENDİRME RAPORU

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri

NİSAN 2017 ÜLKESEL BUĞDAY GELİŞİM RAPORU

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

ĠKLĠM DEĞĠġĠKLĠĞĠ ve TARIM VE GIDA GÜVENCESĠ

Bölge bazında yer alan ekim alanlarında yapılan tarla gözlemlerimizden elde ettiğimiz bilgiler özetle şöyledir;

KİŞİSEL BİLGİLER. YABANCI DİL BİLGİSİ Yabancı Dil / Derecesi KPDS ÜDS TOEFL IELTS İngilizce Diğer. GÖREV YERLERİ (Tarih / Unvan /Kurum)

Ö. Kayman *, F. Sunar *

Hektar. Kent Çay Geniş yapraklı. İğne yapraklı. Açık toprak

FEN ve MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ

KİŞİSEL BİLGİLER EĞİTİM BİLGİLERİ

Tarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme

Tuz stresinin ayçiçeği (helıanthus annuus ) üzerine etkilerinin yansıma teknikleri yardımıyla belirlenmesi

Nesne-Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tarımsal Ürün Deseninin Belirlenmesi Ahmet Delen 1, Füsun Balık Şanlı 2 1

Türkiye de Havza Su Bütçesi Hesaplamalarında Uzaktan Algılama ve Evapotranspirasyon Haritalama Tekniklerinin Kullanılma Olanakları

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

Arazi örtüsü değişiminin etkileri

S.Ü. Ziraat Fakültesi Dergisi 18 (33): (2004) 17-22

NDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN

EROZYONUN KANTİTATİF OLARAK BELİRLENMESİ. Dr. Şenay ÖZDEN Prof.Dr. Nuri MUNSUZ

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ

LANDSAT ETM+ KULLANILARAK TRABZON İLİ ARAZİ KULLANIM HARİTASININ ELDE EDİLMESİ

ISSN: Yıl /Year: 2017 Cilt(Sayı)/Vol.(Issue): 1(Özel) Sayfa/Page: Araştırma Makalesi Research Article

Ç.Ü Fen Bilimleri Enstitüsü Yıl:2008 Cilt:17-3

BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY

PAMUK BİTKİSİNİN KANTİTATİF YANSIMA ÖZELLİKLERİNİN VE ALANSAL DAĞILIMININ UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ

TARIM VE KÖYİŞLERİ BAKANLIĞINDA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEM TARIMSAL ÜRETİMİ GELİŞTİRME GENEL MÜDÜRLÜĞÜNDE TAMAMLANMIŞ VEYA MEVCUT OLAN ÇALIŞMALAR

Bülten No : 2015 / 2 (1 Ekim Haziran 2015)

İkinci Ürün Mısırda Farklı Potasyum Doz ve Su Stresi Koşullarının Kaldırılan N, P, K Miktarlarına Etkileri

Uzaktan Algılama Tekniği ile Pamuk Tarla Verimi Tahmin Doğruluğunun Arttırılmasında Kırmızı Kenar (Rededge) Band Kullanımının Katkısı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

Flue Cured Tütün Çeşidinde Farklı Potasyum Formlarının Kaliteye Etkisi

BİTKİ ÖRTÜSÜ İNDEKSLERİNİN TARIMSAL ÜRÜN DESENİ TESPİTİNDEKİ ETKİSİNİN ARAŞTIRILMASI Mustafa ÜSTÜNER 1, Füsun BALIK ŞANLI 2, Saygın ABDİKAN 3

UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK ORMAN YANGINLARININ HARİTALANMASI

PAMUK EKİLİ ALANLARIN NESNE TABANLI SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ: MENEMEN ÖRNEĞİ

Kentsel Yeşil Alanlarda Uzaktan Algılama ile Yaprak Alan İndeksi

Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü

UZAKTAN ALGILAMA TEKNİĞİ İLE TARIM ARAZİLERİNDE ÇİFTÇİ ÜRÜN BEYANLARININ KONTROLÜ: HARRAN OVASI ÖRNEĞİ

8ÇEVRE TANZİMİ ve AĞAÇLANDIRMA ÇALIŞMALARI

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 2015, 1 (1-2) Anatolian Journal of Forest Research. Anlar ve ark.

Doğal Kaynak Gözlem Uyduları

FARKLI SU VE GÜBRE SİSTEMELERİNDE PAMUK BİTKİSİNDE SU STRES İNDEKSİNİN DEĞİŞİMİNİN İNCELENMESİ *

Küresel ve yerel buğday durum tahmini. Samet Serttas - Kıdemlı Tarım Uzmanı Dış Hizmetler Genel Müdürlüğü ABD Tarım Bakanlığı

Bülten No 2: Ekim 2011-Mayıs 2012

TARIM YILI KURAKLIK ANALİZİ VE BUĞDAYIN VERİM TAHMİNİ

ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE CBS İLE ALİBEYKÖY BARAJI VE YAKIN ÇEVRESİNİN ARAZİ KULLANIMI ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ

SARAY Saray İlçesinin Tarihçesi:

İkinci Aşama: Üçünçü Aşamada: iyi orta zayıf

Proje No: 105Y283. Tuz Gölü ve Yakın Çevresinin Yer ve Uydu Verileri ile Kuraklık ve Su Kalitesi Bakımından Zamansal Analizi

İçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

KİŞİSEL BİLGİLER. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bölümü Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Bölümü -1997

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?

YEM BEZELYESİNDE (Pisum sativum L.) SPEKTRAL YANSIMA DEĞERLERİNİN AZOT TAYİNİNDE KULLANIMI. Yaşar Özyiğit 1 Mehmet Bilgen 1

Türkiye deki karla kaplı alanların uydulardan takibi ve uzun yıllar trend analizi

LANDSAT UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK AFYONKARAHİSAR İLİ ŞEHİR GELİŞİMİNİN BELİRLENMESİ

Spektroradyometreler ve Tarımda Kullanım Alanları

SERA TASARIMI (Seraların Planlanması)

6. Seçilmiş 24 erkek tipte ağacın büyüme biçimi, ağacın büyüme gücü (cm), çiçeklenmenin çakışma süresi, bir salkımdaki çiçek tozu üretim miktarı,

Landsat Uydu Görüntüleri Kullanılarak Kontrolsüz Sınıflandırma Yöntemi İle Bitki Örtüsü Değişimi: Konya Yunak Örneği

1.GİRİŞ. Şevki İSKENDEROĞLU 1, Bahadır İbrahim KÜTÜK 2, Şerife Pınar GÜVEL 3, Aynur FAYRAP 4,Mehmet İrfan ASLANKURT 5

Summary. Research on Supervised Classification Methods to Determine Cotton Planted Areas by Remote Sensing Technique

ÖZET OTOMATİK KÖKLENDİRME SİSTEMİNDE ORTAM NEMİNİN SENSÖRLERLE HASSAS KONTROLÜ. Murat ÇAĞLAR

Dicle Vadisinde Pamuk Üretimi Yapan İşletmelerin Mekanizasyon Özelliklerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Çalışma

SULAMA SUYU YÖNETİMİNDE UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİNİN KULLANIMI

ÇORUM İLİ VE YAKIN ÇEVRESİNİN UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YÖNTEMLERİ İLE BİTKİ ÖRTÜSÜ DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Muğla ili kıyılarında turizm kaynaklı kıyı değişimlerinin uzaktan algılama ve coğrafik bilgi sistemi teknikleri kullanarak değerlendirilmesi

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

EGE BÖLGESİ VE ÇEVRESİ DÖNEMİ PAMUK EKİLİ ALANLARININ VE ÜRÜN REKOLTESİNİN UZAKTAN ALGILAMA TEKNİĞİ-UYDU VERİLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Ufuk TÜRKER* * A.Ü.Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü, Ankara uturker@agri.ankara.edu.tr

PROF.DR. GÜNAY ERPUL DOÇ.DR. MUSTAFA BAŞARAN. Yarıkurak bölgelerde rüzgar erozyonu risk değerlendirmesi Iğdır-Aralık Bölgesi

KIYI BÖLGELERİNDEKİ DEĞİŞİMİN UYDU VERİLERİ İLE ANALİZİ ANALYSING COASTAL AREAS CHANGES USING SATELLITE DATA

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Uzaktan Algılama Teknolojileri

SULTAN SAZLIĞI VE ÇEVRESİNDE ARAZİ KULLANIMI/ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMLERİNİN LANDSAT GÖRÜNTÜLERİ İLE BELİRLENMESİ

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

ORMANCILIKTA UZAKTAN ALGILAMA. ( Bahar Yarıyılı) Prof.Dr. Mehmet MISIR. 2.Hafta ( )

Araziye Çıkmadan Önce Mutlaka Bizi Arayınız!

Transkript:

Yoğun tarımsal üretim yapılan alanlarda arazi örtüsü değişiminin yüksek çözünürlükteki uydu görüntüleri yardımıyla izlenmesi L. GENÇ 1, H.TURHAN 2, Y.B.BOSTANCI 1, S. SARIİBRAHİMOĞLU 3 1- Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve SulamaBölümü 2- Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarla Bitkileri Bölümü 3- Kaanlar Tarım İşletmesi Çanakkale. Özet Bu çalışma bitkilerin arazide bulunduğu tarihlerde izlenmesi ve gerektiği hallerde bitkiye müdahale edebilme olanağını araştırmaya yönelik sürdürülen çalışmanın birinci aşamasını oluşturmaktadır. Mart 17 2006, Haziran 24 2006, Temmuz 16 2006 ve Ağustos 28 2006 tarihlerinde IKONOS uydu görüntüleri kullanılarak hesaplanan Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeks () değerleri tesadüfî yöntemle indeks görüntülerden elde edilmiştir. Her bitki deseni için 50 noktasal verinin ortalaması alınarak hesaplanmış ve bu değerler uydu görüntülerinin alındığı tarihlerde küresel konumlama sistemi yardımıyla arazi şartlarında toplam 200 noktada doğrulanmıştır. Çeltik ekili alanlar Mart 17 2006 tarihinde çıplak toprak özelliğinde olduğundan değeri sıfıra yakın (0.04), Haziran 24 te 0.47, Temmuz 16 da ise en yüksek değer olan 0.62 ye ulaşmıştır. Ağustos 28 de değeri tekrar düşüşe geçerek 0.51 e gerilemiştir. Ayçiçeği ekili alanlar Mart 17 tarihinde çıplak arazi olduğundan değeri 0.036 iken bu değer Haziran 24 te en yüksek değeri olan 0.63 e yükselmiştir. Temmuz 16 tarihinde 0.54 e ve Ağustos 28 tarihinde ise 0.14 e gerilemiştir. Bu tarihten 8 gün sonra hasat gerçekleşmiştir. Mera alanları ilkbaharda olan 0.150 değeri haziran ve temmuz ayları için 0.016 ve Ağustos dönemi için 0.018 olarak hesaplanmıştır. Buğday ekili alanlar Mart 17 tarihinde 0.29 olurken Haziran 20 de yapılan hasattan 4 gün sonra değeri 0.1 e hasattan 25 gün sonra (Temmuz 16) 0.07 ye ve hasattan 69 gün sonra (Ağustos 28) bu değer 0.016 ya düşmüştür. Bu çalışma yardımıyla yoğun sulu tarım yapılan kumkale ovasında çeltik ayçiçeği, mera ve buğday anızının alansal ve fizyolojik özelliklerinin izlenmesine olanak verdiği ve hasat zamanının belirlenmesi, hasat sonrası ikinci ürün için arazi hazırlanma zamanının belirlenmesi, alanda hayvan otlatma programı hazırlanması, bitki besin maddelerinin eksikliklerinin takibi gibi kararların alınmasında kolaylıklar sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Tarımsal üretim, IKONOS,, Yetiştirme Dönemi, CBS

Abstract This study was the first step of an ongoing project about screening crops during their growth period in the field and to decide application possibilities when needed. values were calculated from randomised index images obtained from IKINOS satellite (March 17 2006, June 24 2006, July 16 2006 and August 28 2006). For each crop pattern, it was calculated by taking average of 50 values and these values were confirmed at total 200 points in the field condition using by global geographical system when the date the images were obtained. Since soil surface of rice fields at March 17 2006 has not been covered yet, value was found to be near to zero (0.04), 0.47 on June 24 and 0.62 on July 16. In August 28, the value again tended to decline and dropped to 0.51. In sunflower, the plants have not been emerged in March 17, value was 0.036 whereas it reached to highest value (0.63) on June 28. On July 16 and August 28, it decreased to 0.54 and 0.14, respectively. In meadows, value in spring season was calculated 0.150, which declined to 0.016 on June and July and 0.018 on August. In wheat planted areas, it was 0.29 on March 17 while it was found to be 0.1 four days later from harvest done on June 20. This dropped to 0.07 25 days (July 16) after harvest whereas it more dropped (0.016) 69 days after harvest (August 28). This study provides monitoring geographical and physiological characteristics in rice, sunflower, meadow and wheat straw grown in Kumkale plate in where takes place an extensive irrigated cultivation. Therefore this assists to take some decisions such as determination of harvesting time and seedbed preparation time for second crop, grazing management and monitoring plant nutrient deficiencies. Key Words: Agricultural production, IKONOS,, Growing period, CBS Giriş Uzaktan algılama bilimi büyüme mevsimi boyunca bitkilerin gelişiminin izlenmesi ve arazideki yönetimin belirlenmesinde önemli yenilikler sağlamaktadır (Moran vd., 1997). Yoğun tarım yapılan alanlarda bitkisel yapıdaki değişimlerin oluşmasına neden olan etmenlerin belirlenmesinde uygulanan geleneksel yöntemlerin zaman ve ekonomik açıdan yeterli olmadığı bilinmektedir. Uzaktan algılama teknikleri yardımıyla bitki yetişme peryodunda meydana gelen biokimyasal olayların sonucu fiziksel değişimlerin spectral yansıma teknikleriyle belirlenmesi mümkündür (Hatfield ve Pinter, 1993). Klorofil elektromagnetik spektrumun görünebilir bölgesinde kolayca tespit edilebilmesi ve bitki besleme ortamında bulunan azot (N) oranıyla doğru orantılı olarak artmaktadır (Blackmer vd, 1994). Genel olarak uzaktan algılama çalışmaları bitkilere ait özelliklerin belirlenmesi, rekolte tahmini, yaprak alan parametreleri bitki stress faktörlerinin belirlenmesi, bitki sağlığının izlenmesi ve bitki yetişme döneminde gerekli kararların alınmasına yardımcı oluğu araştırıcılar tarafından teorik ve uygulamalı olarak belirlenmiştir (Tucker vd., 1980 ;Jackson ve Pinter, 1986; Wiegand, vd, 1990; Qi vd., 2000; Elwadie vd 2005, Castro-Esau vd, 2006). Bitki özelliklerinin belirlenmesi ve izlenmesi konusunda pek çok basit eşitliklerden yararlanılmıştır. Bunlardan en önemlileri ve yaygın olarak kullanılanı Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeksi, () Rouse vd. (1973) tarafından elektromagnetikspektrumun görünür bölgesinden kırmızı (K) ve kızıl ötesi (KÖ) bölgesini kullanarak oluşturdukları basit eşitlikle ortaya konmuştur (Formül 1).

= (KÖ-K)/ (KÖ+K) (1) K KÖ : kullanılanı Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeksi : elektromagnetikspektrumun görünür bölgesinden kırmızı kısım : kızıl ötesi bölge değerleri -1 ile 1 arasında bir değer alır ve 0.5-0.6 arası değer doğal şartlarda sağlıklı bitki ve klorifil içerdiğini gösterir. Bu çalışmanın amacı Çanakale İli merkez ilçe ve Ezine ilçesi sınırlarında yer alan Kumkale ovasının güney doğusunda yoğun olarak yetiştirilen çeltik, ayçiçeği, buğday (hasat sonrası) kültür bitkileri ve mera alanlarında bitki gelişimine uygun peryotta bitki örtüsünün indeks değeri yardımıyla izlenmesidir. Ayrıca tarımsal uygulamaların tespiti ve üretimle ilgilenen kurum kuruluşların yetiştirdikleri ürünler hakkında yetiştirme peryodu boyunca bilgi sahibi olma ve hayvansal üretim için önemli bir yeri olan mera ve hasat sonrası alanlarda otlatma programlarının belirlenmesine yardımcı olma olanakları da araştırılmıştır. Materyal ve Method Çalışma Alanı Çalışma, Çanakkale İli batısında şehir merkezine 20 km uzaklıkta Kumkale ovası güneydoğusunda yer alan Troia milli parkının bir kısmını da içine alan toplam 4800 ha lık sulu tarımın yoğun yapıldığı bir alandır. Çalışma alanının doğusunda İzmir Çanakkale kara yolu, kuzeyinde Çanakkale Boğazı, Batısında Ege Denizi ve Güneyinde Ezine ilçe sınırları yeralmaktadır. Örneklerin toplandığı arazi alanı düz ve düze yakın olup denizden yüksekliği 8 m ve 29 m arasında değişmektedir (Şekil 1). Mart 17 Haziran 24 Temmuz 16 Agustos 28 Şekil 1. Çalışma alanı: Kumkale ovası Görüntü İşleme ve değerlerinin Oluşturlması Çalışma alanına ait uygdu görüntüleri 2006 yılı bitki yetiştirme periyodu içinde yer alan Mart ve Ağustos ayları arasında elde edilmiştir. Görüntüler görünebilir ve kızıl ötesi dalgaboylarında yansıma değerlerini kaydedebilme yeteneğinde sahip 4 adet IKONOS uydu görüntüsü kullanılmıştır. Çalışma alanında yapılan ve halen devam eden başka çalışmalar için toplanan yer bilgilerinin yanısıra bu çalışma için özel olarak toplanan bilgiler beraber değerlendirilmiştir.

Çalışma alanında 2006 yılları yaz sezonu için Mart 16, 17 ve 28 için yapılan arazi çalışmalarında çeltik bitkisi ekimi yapılacak alanlar, mera alanları ve buğday ekili parsellerde Küresel Konumlama Sistemi (GPS) GeoExplorer XT 1 m altı konumsal çözünürlüklü sistem kullanılarak noktasal örnekler şeklinde araziden alınmış bu elde edilen verilerin koordinatları daha sonraki çalışmalarda kullanılmak üzere arşivlenmiştir. Bu aşama ayçiçeği ekim peryodundan hemen sonra tekrarlanmıştır. Arazi çalışmalarına uygun dizüstü bilgisayar yardımıyla konumları bellirlenen noktalar arazi şartlarında sayısal görüntü üzerine her sınıf için 50 nokta olmak üzere toplam 200 nokta yüksek çözünürlükte IKONOS pankromatik görüntüsü üzerine işlendi (Şekil 2 ve Şekil 3). Çalışma kapsamında Mart 17 2006 tarihli görüntü referans alınarak Haziran 25, Temmuz 16 ve Ağustos 28 2006 tarihli görüntüler yeniden koordinat kaydı 2 dereceden polynomial transformasyon tekniğinden yararlanılarak yapılmıştır. (ERDAS, 2006). Çalışmada harita oluşturma ve analiz yapma işlemleri için ERDAS 9.0 ve ERSİR ArcGIS 9.1 yazılımı kullanılmıştır. Çalışma alanında toplam 7 aylık süre içinde ekili olan çeltik, buğday, ayçiçek bitkilerinin yanısıra mera alanları olmak üzere toplam dört sınıfın değerleri arazi çalışmaları sonucu uydu görüntüleri yardımıyla noktasal olarak belirlendi. Her sınıf için araziye uydu görüntülerinin alındığı hafta içinde gidilerek el spektro-radiometresi yardımıyla yansıma değerleri alındı. Bu değerler çalışmanın ilerleyen aşamalarında değerlendirilecektir.

IKONOS Mart17 2006 IKONOS Haziran 24 2006 IKONOS Temmuz 16 2006 IKONOS Agustos 28 2006 Yer Bilgisi GPS Yer Bilgisi GPS Yer Bilgisi GPS Yer Bilgisi GPS IKONOS- Kontrol ASD Okuma Değerleri ve Karşılaştırma Değerlendirme ve Planlama Şekil 2. İşlem aşamaları ve görüntü işleme akış diyagramı Şekil 3. Örnekleme alınan noktaların konumu. Kırmızı: Çeltik, Sarı: Anız, Mavi: Ayçiçek, Pembe: Mera

Farklı tarihlerdeki IKONOS uydu görüntülerinden ERDAS imagine yazılım programı yardımıyla görüntüleri elde edildi. Elde edilen değerleriden yeni IKONOS- görüntüsü katman birleştirme tekniği yardımıyla oluşturuldu (Şekil 4). Geometrik olarak üst üste oturtulan değerleri her sınıf için pankromatik görüntü üstünde belirlenen noktarın ERDAS yazılım programı coğrafik link modülü kullanılarak Pankromatik ve IKONOS- görüntüsünden nokta okumaları yapılarak not edildi. (Şekil 3). Elde edilen değerlerin anlamlı olup olmadıkları 235 nm ve 1075 nm alanda ölçüm yapabilen ASD el spektroradiometresi kullanılarak elde edilen verilerden hesaplanan değerleri ile IKONOS- sonuçların kullanılabilirliği bellirli nokalarda test edildi. Toplam 200 noktada yapılan hesaplama daha sonra bu değerlerin ortalaması alınarak ortalama değeri her sınıf için dört ayrı tarih için bellirlendi. Şekil 4. Farklı tarihlerde elde edilen görüntülerinden oluşturulan IKONOS- görüntüsü Elde edilen sonuçların zamansal değişimi ve sınıfsal farklılıkları bellirlenerek çalışma kapsamında arazi yönetimi hakkında senaryolar üretildi. Bulgular ve Tartışma Devam eden bir çalışma olması nedeniyle bu çalışma kapsamında belirli sonuçlar dikkate alınarak sunulmuştur. IKONOS- görüntüsü kullanılarak elde edilen görüntüden oluşturulan noktasal değerleri ve zamansal değişimleri Şekil 5 te sunulmuştur. Çalışma alanında çeltik ekimi takriben Nisan ortası ve Mayıs başı gibi yapılmaktadır. Ölçüm alınan alanlarda çeltik bitkisinin ne zaman ekildiği kesin tarih olarak bilinmemektedir. Bu nedenle Mart 17 2006 tarihinde arazide yapılan gözlemlerde çeltik bitkisinin ekilmediği arazi hazırlama çalışmalarının yapıldığı yönündedir (Şekil 5). Bu nedenle değeri 0 a yakın olarak hesaplanmıştır. Aynı tarihte arazide ekili olarak bulunan buğday (daha sonra anız sınıfı diye anılacaktır) yeni çimlenmekte ve değeri 50 noktanın ortalaması olarak 0.3 civarındadır. Çalışma alanında Mera sınıfı diye tanımlanan ve yörede hayvan otlatma ve çalı formundaki arazilerden oluşan alanlardan alınan yer bilgileri toplandıktan sonra elde edilen IKONOS uydu görüntüsü kaynaklı değerleri hesaplanmıştır. Mart 17 tarhinde en yüksek değere ulaştığı saptanmıştır. Bunun çeşitli nedenleri olabileceği gibi ana nedenleri otlatma ve hava şartlarından kaynaklandığı tespit tahmin edilmiştir. Daha sonraki aşamada hava şartlarına bağlı değerlerinin oluşumu incelenecektir. Sulu tarım yapılan alanlara şıkışmış meralarda otlatma olmaması

bu teoriyi güçlendirmektedir. Ayçiçek bitkisi Mayıs 10 da ekimine başlanmış ve 23 ünde son bulmuştur. Bu süre içinde yapılan arazi çalışmalarıyla belirlenen noktalardan alınan ilk sonuçlar Haziran 24 görüntüsünde değerlendirlmiştir bu tarihte ayçiçeği değeri yetiştirme peryodu içindeki en yüksek değere ulaşmıştır (0.63). Mart 17 de çalışma alanı tamamen işlenmiş tarım arazisi veya ekime hazırlanma aşamasındadır. Bu nedenle değerleri Mart 17 tarihinde 0 a yakın değerdedir. Çeltik bitkisinin uydu görüntüleri tarafından parsellerde görüldüğü ilk tarih Haziran 24 2006 dır (Şekil 5). Bu tarihte değeri 0.45 civarında olup bitkilerin su ile temasının devam ettiği bir zamn dilimidir. Bitki arka yüzeyi ıslak toprak ya da tamamen su ile kaplıdır. Haziran 24 görüntüsünde mera ve anız sınıfına ait değerleri düşüş göstermektedir. değerinin anız için düşük olması buğday bitkisinin ortalama 10 Haziran ve 30 Haziran arası dönemlerde hasat edildiği, örnek alınan alanların büyük çoğunluğunda buğday hasatının bittiği gözlenmiştir. Bu nedenle değeri 0.1, meralardaki otlatma ve yağış eksikliği nedeniyle 0.02 değerine düşmüştür. Temmuz 16 2006 tarihinde değeri çeltikte en yüksek (0.61) ve mera alanlarında en düşük (0.02) olarak gözlenmiştir. Bu tarihte ayçiçek 0.53 değeriyle hasat öncesi bitkinin sararma eğilimninde olduğu saptanmıştır. Ayrıca anızdaki düşüşü de sürmektedir. Ağustos 28 tarihinde çeltik hasattan ortalama 20 gün önce elde edilen değerine göre halen yeşil aksanın varlığını sürdürdüğü ve yavaş yavaş vejatatif aksanda sararmalar meydana geldiği gözlenmiştir. değeri 0.51 olarak ortalamaya yansımıştır. Ayçiceği bitkisinin örneklerinin alındığı alanlardan 3 ünde hasatın tahmin edilenden erken yapılması nedeniyle bu üç veri Ağustos 28, 2006 tarihi için başka bir parselden alınmış ve ortalama hesaplamalarında kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerinin 0.17 değerine düştüğü ve takip eden 3-10 gün içinde ayçiçek ekili parsellerin yarısına yakın alanların hasat edildiği arazi çalışmalarıyla tesbit edilmiştir (Şekil 5). Anız sınıfına ait değerleri 0.02 değerine ulaşmıştır. Arazide yapılan incelemede anız sınıfına giren alanların büyük bir bölümünde ikinci ürün slajlık mısırın ekili olduğu ve toplam 9 noktanın anız özelliğini koruyan alanlardan alınarak ortalama değerinin hesaplanması yapılmıştır. Mera alanlarındaki kuruluk devam etmektedir anız ile mera arasındaki farkın IKONOS uydu görüntüsü tarafından ve değeri anızla aynı değere ulaşmıştır. 0.7 IKONOS 0.6 0.5 CELTİK AYÇİÇEK MERA ANIZ 0.4 0.3 0.2 0.1 0 MART 17 HAZİRAN 24 TEMMUZ 16 AĞUSTOS 28 ZAMAN (tarih) Şekil 5. IKONOS zamansal değişimi

ASD el spektrometresi yardımıyla uydu görüntü alındığı tarihlerin en fazla 7 günlük farklıkla araziden alınan ölçümlerden değerleri hesaplandı. Elde edilen sonuçlar IKONS- değerleri ile karşılaştırıldı (Şekil 6). IKONOS uydu görüntülerinin kırmızı ve kızılötesi bandları kullanarak elde edilen değerleri el spektroradyometresi yardımıyla elde edilen ölçümlerden hesaplanan değerlerden her sınıf için daha düşük çıkmıştır. Bu durum atmosferik şartlardan ve uydu çekim açısından kaynaklandığı düşünülmektedir. 0.8 0.7 0.6 MART 17 HAZİRAN 24 TEMMUZ 16 AĞUSTOS 28 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 IKONOS ASD IKONOS ASD IKONOS ASD IKONOS ASD CELTİK AYÇİÇEK MERA ANIZ BİTKİ SINIFI Şekil 6. Karşılaştırmalı değerleri IKONOS uydu görüntüleri ve ASD spektroradiometre Elde edilen sonuçlar, Hatfield ve Pinter (1993) de belirttikleri üzere uzaktan algılama teknikleri yardımıyla bitki yetişme peryodunda meydana gelen biokimyasal olayların sonucu meydana gelen fiziksel değişimlerin spektral yansıma teknikleriyle belirlenmesini mümkün kılmıştır. Elde edilen sonuçların klorofil miktarındaki farklılıkların bitki fiziksel özelliklerinin elektromagnetik spektrumun görünebilir bölgesinde kolayca tespit edilebilmesi (Blackmer vd, 1994) ve kızıl ötesi ışınların klorofil içeriği yüksek olan bitkilerdeki yansıma değerlerinin arasındaki ilişki nedeniyle bitki sağlıklılık durumu başka indeksler kullanılmasının yanında iyi değeri ile belirlenebilmiştir. Jensen, (2000) de detaylı olarak sunduğu bir çalışmasında bunu desteklenmiştir. Bu çalışma yardımıyla bitki örtüsünün arazide izlenmesi ve bitki hakkında sağlıklı olup olmaması, rekolte tahmininin yapılması, bitki stres faktörlerinin belirlenmesi, bitki sağlığının izlenmesi ve bitki yetişme döneminde gerekli kararların alınmasına yardımcı olacağı bilgilerin edinildiği gözlenmiştir. Bu veriler değişik bilim adamlarınca daha önce gerek teorik gerek uygulamalı olarak tesbit edilmiştir (Tucker vd., 1980; Jackson ve Pinter, 1986; Qi vd., 2000; Elwadie vd 2005, Castro-Esau vd, 2006). Bununla birlikte yetiştirme dönemindeki bitki örtüsü değişimleri arazide kolay ve ekonomik bir şekilde yapmak mümkün olmalı ve yetiştirme dönemi içinde bitkilerin durumlarının izlenmesi ve arazi yönetimi hakkında verilecek kararlara yardımcı olacak sayısal ve grafiksel verilerin oluşturulması

gerekmektedir. Çünkü bitkilerin özelikle sulama ve gübrelemeye dayalı problemlerinin değerleri ile yer bilgilerinin desteği ile belirlenmesi güç olmayacaktır. Ayrıca bu değişim sezonluk olması nedeniyle bitkilerin hakkında azot ve su kontrollü olarak yapılacak deneme ile kesin değerleri tesbit edilmelidir. Mevcut durum tesbiti yapmak üzere yapılan bu çalışma otlatma programı yapmak durumunda olan çiftciler için sağlıklı veriler oluşturduğu gerçektir. Ayrıca bu veriler bitki yaprak alan indeksleri ve ekili alan değerleri göz önünde bulundurularak yöreye ait ekonomik tahminler yapılmasına yardımcı olabilir. Bu yaklaşım her çalışma alanı için yapılacak bölgesel ve hatta işletme düzeyindeki çalışmalar yapılmasıyla başarı ölçüsünün artması beklenebilir. Teşekkür Bu çalışma TUBİTAK tarafından desteklenen 104O255 nolu proje desteği ile yapılmıştır. Ayrıca Inta spaceturk Mart 17 2006 tarihli uydu görüntüsünü proje kullanımına sunmuştur. Kaynaklar Blackmer, A.M., J.S. Schepers, and G.E. Varvel. 1994. Light reflectance compared to other nitrogen stress measurements in corn leaves. Agron. J. 86: 934-938. Castro-Esau, K L., G. A. Sanchez-Azofeifa, B. Rivard, S. J. Wright and M., Quesada. 2006. Variability in leaf optical properties of Mesoamerican trees and the potential for species classification. American Journal of Botany. 2006;93: 517-530 Elwadie, M., F.J. Pierce, and C. Qi. 2005. Remote sensing of corn canopy dynamics and biophysical variables estimation. Agronomy Journal 97: 99-105 ERDAS 2006. ERDAS Field Guide (CD) Atlanta USA Hardwik and N. R. Baker. 1973 In VİVO measurement of Chlorophyll Content of Leaves. New Phytol (1973) 72: 51-54. Hatfield, J.L., and P.J. Pinter, Jr. 1993. Remote sensing for crop production. Crop Prot. 12:403-411. JACKSON, R.D., PINTER, P.J., REGINATO, R.J. and IDSO, S.B., 1986, Detection and evaluation of plant stresses for crop management decisions. IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing, 24, pp. 99 106. Jensen, J. R. (2000). Remote sensing of the environment: An earth resource perspective. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall Inc. Moran, M.S., Y. Inoue, and E.M. Barnes. 1997. Opportunities and limitations for image-based remote sensing in precision crop management. Remote Sens. Environ. 61: 319-346. Rouse, J.W., Jr., R.H. Haas, J.A. Schell, and D.W. Deering. 1973. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Prog. Rep. RSC 1978-1. Remote. Sensing Cent., Texas A&M Univ., College Station. Tucker, C.J.T., B.N. Holben, J.H. Elgin, Jr., and J.E. McMu1r1tr1e.y 1980. Relation of spectral data to grain yield variation. Photogramm. Eng. Remote Sens. 46: 657-666. Qi, J., Y.H. Kerr, M.S. Moran, M. Weltz, A.R. Huete, S. Sorooshian, and R. Bryant. 2000. Leaf area index estimates using remotely sensed data and BRDF model in semiarid region. Remote Sens. Environ. 73: 18-30. Wiegand, C.L., and A.J. Richardson. 1990. Use of spectral vegetation indices to infer leaf area, evapotranspiration, and yield: Rationale. Agron. J. 82: 623-629.