Affiliation:
1. GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Abstract
Ülkemizde uzaktan algılama görüntüleri ve yöntemleri ile tarım ürün deseni belirlemek amaçlı birçok çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalarda sınıflandırma algoritmasının eğitilmesi ve sonuçlarının doğrulanması için çeşitli kaynaklardan oluşturulan yersel referans veriler kullanılmaktadır. Ancak, bazı çalışmalarda bu referans veri setlerinde hatalar bulunduğu ortaya konmuştur. Bu çalışmada, Yozgat ili Merkez ilçesi için bir firmadan alınan yersel referans verilerinin güvenirliği Sentinel-2A ve Sentinel-2B uydu görüntüleri kullanılarak araştırılmıştır. Geliştirilen yöntemde, uydu görüntülerinden oluşturan parsel zaman serileri her ürünün ortalama karakteristik Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI) eğrisi ile iteratif olarak karşılaştırılmaktadır. Daha sonra, korelasyon ve ortalama en kısa mesafe değerleri kullanılarak hatalı etiketlenen tarım ürünleri bulunmaktadır. Yöntem, arpa ve buğday tarım ürünleri ile test edilmiştir ve tüm hatalı etiketlenen parseller başarılı bir şekilde bulunmuştur. Yöntem, kullanıcıya herhangi bir eğitim verisi seçimi yaptırmadan otomatik olarak karar vermektedir. Bundan dolayı, veri indirme ve parsel sınırlarını düzeltilmesi dışındaki tüm işlemlerin otomasyonu Python programlama dili ve çeşitli açık kaynaklı kütüphaneler ile sağlanmıştır.
Subject
General Earth and Planetary Sciences
Reference36 articles.
1. Altun, M., & Türker, M. (2021). Çoklu zamanlı Sentinel-2 görüntülerinden tarımsal ürün tespiti: Mardin–Kızıltepe örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(4), 881-899. https://doi.org/10.35414/akufemubid.890436
2. Apaydın, C., & Abdikan, S. (2021). Fındık bahçelerinin Sentinel-2 verileri kullanılarak piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleriyle belirlenmesi. Geomatik, 6(2), 107-114. https://doi.org/10.29128/geomatik.705988
3. Aydoğdu, M., Akçar, H. T. ve Çullu, M. A. (2011). Coğrafi Bilgi Sistemleri CBS ve Uzaktan Algılama UA Kullanılarak Çiftçi Kayıt Sistemi ÇKS Verilerinin Analizi ile Pamuk ve Mısır Primlerinin Ödenmesi Şanlıurfa-Harran İlçesi Örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, (104.1), 47-52.
4. Belgiu, M. & Csillik, O. (2018). Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis. Remote Sensing of Environment, 204, 509-523. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.005
5. Bostancı, E., Kabaş, Ö. & Aksoy, E. (2021). Uzaktan Algılama ve CBS Teknikleri Kullanılarak Mısır Bitkisinin Bitki İndeks Değerleri ile Hasat Arasındaki İlişkinin Antalya/Aksu Örneğinde Ele Alınması. MAS Journal of Applied Sciences, 6(3), 576-592. https://doi.org/10.52520/masjaps.112
Cited by
2 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献