Buğday Ekili Parsellerde NDVI Değerlerinin Konumsal ve Zamana Bağlı Değişiminin Belirlenmesi

Tarımsal üretimde, uzaktan algılama teknikleri kullanılarak bitkigelişimin takibi yaygın olarak kullanılmaya başlanılmıştır. Uydu vehava görüntüleri ile insansız hava araçlarından alınan görüntüler,bitkinin arazide gelişiminin konumsal takibinde kolaylıklarsağlamaktadır. Bitki yeşil aksamının yoğunluğunun ve türününbelirlenmesinde bitkilerden yansıyan kırmızı ve yakın kızılötesibant görüntüleri kullanılarak bitki örtüsü indeksi olarak NDVIdeğeri hesaplanmaktadır.Bu çalışmada, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi çiftlikarazisinde 2015-2016 üretim döneminde Pehlivan çeşidi buğdayekili alanlarda NDVI değerlerinin zamana ve konuma göredeğişiminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada farklıtarihlerde çekilmiş Landsat 8 görüntüleri kullanılmıştır. Parselbazında yapılan değerlendirme sonucunda parsel içerisinde bitkiörtü indeksi değerlerinin homojen bir dağılım göstermediğigörülmüştür.

Determination of Temporal and Spatial Changes of NDVI Values on Wheat Planted Plots

In agricultural production, generally the remote sensing techniques have begun to be used on follow-up of plant development in a widespread manner. Images taken from satellite, airplane and unmanned aerial vehicles provide facilities for the spatial follow-up of the plant's development in the field. For determination of the plant intensity and species, NDVI values is calculated as vegetation index by using images taken in the red and near infrared wavelength reflecting from the plants. In this study, it was aimed to determine the spatial and temporal change of NDVI values in Pehlivan wheat variety planted in farm of Agricultural Faculty, Uludağ University during 2015-2016 production period. Landsat 8 images taken at different dates were used in the study. As a result of the plot-based evaluation, the vegetation index values in the parcel did not show a homogeneous distribution.

PDF

___

Benek S, Şahap A 2017. Şanlıurfa Şehrinde Coğrafi Bilgi Sistemleri (Cbs) ve Uzaktan Algılama (Ua) Kullanılarak Yeşil Alanların Yeterliliğinin Belirlenmesi. Marmara Coğrafya Dergisi, 36: 304- 314.
Çaldağ B 2009. Trakya Bölgesi’nin Tarımsal Meteorolojik Özelliklerinin Belirlenmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi, 257 s.
Değirmenci H, Korukçu A 1992. Uludağ Üniversitesi Tarımsal Araştırma ve Uygulama Merkezi Arazisinin Drenaj Sorunları ve Çözüm Yolları Üzerinde Bir İnceleme. U.Ü. Zir. Fak. Dergisi, 9: 151-161.
Gandhi MG, Parthiban S, Thummalu N, Christy A 2015. Ndvi: Vegetation Change Detection Using Remote Sensing and GIS – A Case Study of Vellore District. Procedia Computer Science, 57: 1199 – 1210.
Hatfield JL, Kanemasu ET, Asrar G, Jackson RD, Pinter PJJ, Reginato RJ, Idso SB 1985. Leaf Area Estimates From Spectral Measurements Over Various Planting Dates of Wheat. Int. J. Remote Sens, 6: 167–175.
Kandemir E 2010. Uzaktan Algılama Tekniğinde NDVI Değerleri İle Doğal Bitki Örtüsü Tür Dağılımı Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi Üzerine Araştırmalar. Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 60 s.
Karabulut M 2006. NOAA AVHRR Verilerini Kullanarak Türkiye’de Bitki Örtüsünün İzlenmesi ve İncelenmesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 4(1): 29- 42.
Maxwell SK, Sylvester KM 2012. Identification of “Ever-Cropped” Land (1984–2010) Using Landsat Annual Maximum NDVI Image Composites: Southwestern Kansas Case Study. Remote Sensing of Environment, 121: 186–195.
Marsh SE, Walsh JL, Lee CT, Beck LR, Hutchinson CF 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.
Şimşek O, Mermer A, Yıldız H, Özaydın KA, Çakmak B 2007. AgroMetShell Modeli Kullanılarak Türkiye’de Buğdayın Verim Tahmini. Tarım Bilimleri Dergisi, 13(3): 299-307.
Teke M, Yardımcı Y 2016. Göktürk-2 Zaman Serisi Görüntüleri ile Ürün Sınıflandırma. 24th Signal Processing and Communication Application Conference, 16-19 Mayıs, Zonguldak.
Tucker C 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combination for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment, 8: 127-150.
Yıldız H, Mermer A, Ünal E, Akbaş F 2012. Türkiye Bitki Örtüsünün NDVI Verileri ile Zamansal ve Mekansal Analizi. Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 21(2): 50-56