Kemal Sulhi GÜNDOĞDU, Benjamin B. BANTCHİNA

Landsat Uydu Görüntülerinden NDVI Değer Dağılımının Parsel Bazlı Değerlendirilmesi, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Çiftlik Arazisi Örneği

Uzaktan algılama, çoğu zaman karar verme ve doğal kaynak gelişiminin izlenmesi alanlarında ekonomik çözümler sunan güvenilir bir yöntemdir. Yüksek mekansal çözünürlüklere sahip uydular sayesinde, bitki örtüsünün mevsimsel ve yıllık değişimlerinin takip edilmesi ve belirlenmesi mümkündür. Uydu görüntüsündeki çeşitli bantlarda bulunan yansıma değerleri kullanılarak, biyomas, aktif fotosentetik radyasyon gibi bazı biyofiziksel parametreleri tahmin etmek için, bitki indeksleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi çiftlik arazisini kapsayan 2013-2017 yılları arasındaki 29 Landsat uydu görüntüsünden yararlanılarak, bitki örtüsü indeksi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) değerlerinin dağılımının parsel bazlı değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Parsellerdeki NDVI değerlerinin konumsal dağılımını belirlemek için NDVI haritaları oluşturulmuştur. Ayrıca parsellerde ekili buğday, mısır, ayçiçeği ve yonca ürünlerinin verimleri ile NDVI değerleri arasında istatistiksel bir ilişkinin olup olmadığı araştırılmıştır. Çalışma sonunda, Ziraat Fakültesi arazisindeki parsellerin nispeten küçük olmasına bağlı olarak, parsel sınırından uzaklaştıkça NDVI değerlerinin değiştiği gözlenmiştir. Ayrıca parsellerde elde edilen NDVI değerlerinin normal dağılıma uymasına karşın, minimum ve maksimum değerleri arasında önemli farklılıklar gözlenmiştir.

Parcel Based Evaluation of NDVI Values Distribution from Landsat Satellite Images, A case study of Uludağ University, Faculty of Agriculture Farm

Remote sensing is often a reliable method of providing economic solutions in areas of decision-making and natural resource development monitoring. It is possible to monitor and determine the seasonal and annual changes of the vegetation cover courtesy of satellites with high spatial resolutions. Vegetation Index is widely used to estimate some biophysical parameters, such as biomass, active photosynthetic radiation, using reflection values from various bands in the satellite image. This study was aimed to evaluate the vegetation cover index NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values by using 29 images of Landsat satellite that cover the farm land of Uludağ University Faculty of Agriculture between 2013-2017. NDVI maps were created to determine the positional distribution of NDVI values in the parcels. In addition, wheat, corn, sunflower and alfalfa yields in parcels and NDVI values were investigated statistically. At the end of the study, it was observed that the NDVI values changed as they moved away from the parcel boundary due to the relatively small parcels in the area of study. In addition, despite the normal distribution of the NDVI values obtained in the parcels, significant differences were observed between the minimum and maximum values.

PDF

___

Akkartal, A., Türüdü, O., Erbek, F. S. 2005. Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri İle Bitki Örtüsü Değişim Analizi, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 10.Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 28 Mart – 1 Nisan 2005, Ankara.
Anonim, 2018a. Web bağlantısı, "https://landsat.usgs.gov/what-are-band-designations-landsat-satellites", Erişim tarihi 04/04/2018.
Anonim, 2018b. Web bağlantısı, "https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/ yillik-toplam-yagis-verileri.aspx", Erişim tarihi 05/04/2018.
Anonim, 2018c. Web bağlantısı, "https://acikders.ankara.edu.tr/mod/resource/ view.php?id=828&redirect=1, , Erişim tarihi 06/04/2018.
Domaç, A., Zeydanlı, U., Yesilnacar, E. and Süzen, M. L. 2004, Integration and usage of indices, feature components and topography in vegetation classification for regional biodiversity assessment, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, İstanbul, 12–23 pp.
Hatfield, J. L., Kanemasu, E. T., Asrar, G., Jackson, R. D., Pinter, P. J. Jr., Reginato R. J., and Idso, S. B. 1985. Leaf area estimates from spectral measurements over various planting dates of wheat Int. J. Remote Sens. 6 167–75.
Karabulut, M. 2002. An Examination of Relationships Between Vegetatiın and Rainfall Using Maximum Value Composite AVHRR-NDVI Data, Turkish Journal of Botany,2003,Sayı 27,S. 93-101.
Karakaş, S. 2004, Coğrafik Bilgi Sistemi ve Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Toprak Özellikleri ile Pamuk Verimi Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Toprak Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, H.Ü., Şanlıurfa.
Kayahan, N. 2013. Uzaktan Algılama Kullanılarak Silajlık Mısır Veriminin Tahminlenmesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Makinaları Anabilim Dalı, YL Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya.
Pinter, P.J., R.D., Jackson, S.B., Idso And R.J., Reginato. 1981. Multidate Spectral Reflectance As Predictors Of Yield In Water Stressed Wheat And Barley, International Journal Of Remote Sensing, 2(1):43-48.
Shimabukuro, Y. E., Carvalho, V. C. and Rudorf, B. F. T. 1996. NOAA- AVHRR data Processing for The Mapping of Vegetation Cover. Int. J. Remote Sensing, Vol. 18, No:3, s.671–677.
Şenkal, O. 1998. NOAA Uydu Verileri Kullanılarak Çukurova Bölgesinde Bitki Örtüsünün Belirlenmesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fizik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ç.Ü., Adana.