Sultansuyu Tarım İşletme Müdürlüğüne Ait Silajlık Mısır Üretim Alanlarındaki Vejetasyon Değişiminin Landsat-8 Uydu Görüntüleri ile Değerlendirilmesi

Uzaktan algılama (UA) birçok farklı alanda kullanıldığı gibi tarımda da etkin bir biçimde kullanılmaktadır. UA tekniklerinden faydalanarak tarım alanlarında verim, bitki su tüketimi, bitki büyüme ve gelişme gibi özelliklerin tahmin edilmesi için geliştirilmiş birçok matematiksel model vardır. Bu çalışmada modellerden Normalize Edilmiş Vejetasyon Değişim İndeksi (NDVI) ve Toprak Yansımalarını Dikkate Alan Vejetasyon İndeksi (SAVI)’den yararlanılmıştır. NDVI ve SAVI uydu görüntülerinin yakın kızılötesi (NIR) ve kırmızı (RED) ışık dalga boyundaki bantlar kullanılarak hesaplanmaktadır. Çalışma kapsamında 2018 ve 2019 yılına ait LANDSAT 8 uydu görüntüleri kullanılarak Tarım İşletme Genel Müdürlüğüne ait Sultansuyu Tarım İşletme Müdürlüğü’nün Yeniköy mevkiinde bulunan dairesel hareketli yağmurlama sulama (Center Pivot) sistemleri ile sulanan silajlık mısır üretim alanlarındaki değişim bitki gelişme dönemi boyunca analiz edilmiştir. Bu kapsamda uydu görüntülerinden elde edilen NDVI ve SAVI haritaları belirlenmiştir. Elde edilen haritalardan ekimden hasada kadar geçen süre için bitki gelişim değişmeleri değerlendirilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre silajlık mısır bitkisinde bitki büyüme ve gelişmesi uydu görüntülerinin NIR ve RED bantları kullanılarak elde edilen NDVI ve SAVI bitki parametreleri ile takip edilebileceği belirlenmiştir

Evaluation of Vegetation Change in Silage Corn Production Areas of Sultansuyu Agriculture Management Directorate with Landsat-8 Satellite Images

PDF

___

Alçiçek A, Karaayvaz K. 2003. Sığır Besisinde Mısır Silajı Kullanımı. Animalia, 203: 68-76.
Allen RG, Pereira LS, Raes D, Smith M. 1998. Crop Evapotranspiration (guidelines for computing crop water requirements): FAO Irrigation and Drainage Paper. No. 56.
Allen RG, Tasumi M, Morse A, Trezza R. 2005. A landsat-based energy balance and evapotranspiration model in Western US water rights regulation and planning. Irrigation and Drainage Systems, 19(3/4): 251–268.
Allen RG, Tasumi M, Trezza R. 2007. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)–Model. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE 133 (4): 380–394.
Alves I, Pereira LS. 2000. Non-water-stressed base lines for irrigation scheduling with infrared thermometers: a new approach. Irrigation Science, 19(2): 101-106.
Anonim, 2018. TÜİK., 2018. https://biruni.tuik.gov.tr/bitkiselapp/bitkisel.zul. (Erişim Tarihi: 01.12.2019).
Anonim, 2020a. Atlantis Mühendislik Tic. Ltd. Şti., https://www.sulama.com/wpcontent/uploads/2017/11/atlanti s-tarimsal-katalog-turkce.pdf. (Erişim Tarihi: 01.04.2020).
Anonim, 2020b. NİK İnşaat Ticaret Ltd. Şti, http://www.nik.com.tr. (Erişim Tarihi: 01.04.2020).
Anonim, 2020c. NASA, https://landsat.usgs.gov/using-usgslandsat-8-product. (Erişim Tarihi: 01.04.2020)
Bastiaanssen WGM, Pelgrum H, Wang J, Ma Y, Moreno JF, Roerink GJ, Van der Wal T. 1998. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL) 1. Formulation. Journal of Hydrology 212-213:213-229.
Carlson TN, Ripley DA. 1997. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index. Remote Sensing of Environment, 62(3): 241-252. Idso S, Pinter P, Reginato R. 1990. Non-water-stressed base lines: the importance of site selection for air temperature and air vapour pressure deficit measurements. Agricultural and Forest Meteorology, 53(1-2): 73-80.
Jackson R, Reginato R, Idso S. 1977. Wheat canopy temperature: a practical tool for evaluating water requirements. Water Resources Research, 13(3): 651-656.
Jiang R, Xie J, He H, Kuo C-C, Zhu J, Yang M. 2016. Spatio temporal variability and predictability of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in Alberta, Canada. International Journal of Biometeorology, 60(9): 1389-1403.
Kale S, Acarlı D. 2019a. Shorelıne Change Monitorıng in Atikhisar Reservoir by Using Remote Sensing and Geographic Informatıon System (GIS). Fresenius Environmental Bulletin, 28(5), 4329-4339.
Kale S, Acarlı D. 2019b. Spatial and Temporal Change Monitoring İn Water Surface Area of Atikhisar Reservoir (Canakkale, Turkey) By Using Remote Sensing and Geographic Information System Techniques.
Kılıç A. 1986. Silo Yemi. Bilgehan Basımevi. Bornova, İzmir.
Kılıç A. 1996. Sığır Besisi. Ege Ü. Zir. Fak. Yayın No.: 523. İzmir.
Köksal ES. 2007. Sulama Suyu Yönetiminde Uzaktan Algılama Tekniklerinin Kullanımı. J. of Fac. of Agric., OMU, 22(3): 306-315.
Köksal ES, Güngör Y, Yildirim YE. 2011. Spectral reflectance characteristics of sugar beet under different levels of irrigation water and relationships between growth parameters and spectral indexes. Irrigation and Drainage, 60(2): 187-195.
Kross A, McNairn H, Lapen D, Sunohara M, Champagne C. 2015. Assessment of Rapid-Eye vegetation indices for estimation of leaf area index and biomass in corn and soy bean crops. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information, 34: 235-248.
Kustas WP, Daughtry CS. 1990. Estimation of the soil heat flux/net radiation ratio from spectral data. Agricultural and Forest Meteorology, 49(3): 205-223.
Moran M, Clarke T, Inoue Y, Vidal A. 1994. Estimating crop water deficitusing the relation between surface - air temperature and spectral vegetation index. Remote Sensing of Environment, 49(3): 246-263.
Peñuelas J, Gamon J, Fredeen A, Merino J, Field C. 1994. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen-and water-limited sunflower leaves. Remote Sensing of Environment, 48(2): 135-146.
Peters AJ, Walter-Shea EA, Ji L, Vina A, Hayes M, Svoboda MD. 2002. Drought monitoring with NDVI- based standardized vegetation index. Photogram Metric Engineering and Remote Sensing, 68(1): 71-75.
Sharma P. 2007. Precision Farming. New Delhi, Gene Tech Books.
Siyal AA, Dempewolf J, Becker-Reshef I. 2015. Rice yield estimation using Landsat ETM+ Data. Journal of Applied Remote Sensing, 9(1): 095986-095986.
Tasumi M, Allen RG, Trezza R. 2008. At-surface reflectance and albedo from satellite for operational calculation of land surface energy balance. Journal of Hydrologic Engineering. 13: 51-63.
Vina A, Gitelson AA, Rundquist DC, Keydan G, Leavitt B, Schepers J. 2004. Monitoring maize (L.) phenology with remote sensing. Agronomy Journal, 96(4): 1139-1147.