Predicting Corn Phenological Stages with Multispectral Time Series Remote Sensing Data by Threshold Based and Trend Detection Methods
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: EMİNE ŞENKARDEŞLER
Danışman: Müzeyyen Anil Şenyel Kürkçüoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yapay Zekâ (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Uzaktan Algılama (RS) gibi araçların dikkat çektiği bir çağda, tarım birincil yararlanıcılardan biridir. Bu teknolojiler, tarımsal verimliliği optimize etmekte, kaynak kullanımını en iyi hale getirmekte ve hassas tarımı (PA) hayata geçirmekte önemli rol oynamaktadır. Uydu görüntüleri ile hesaplanabilen Bitki İndeksleri (VI), hassas tarımı uygulamak için kullanılabilecek temel ve faydalı algoritmalardır. Bitki fenolojisi, PA uygulamalarına yardımcı olan bir çalışma alanı olarak dikkat çekmektedir. Bu tezde, mısır fenolojisinin tahmin edilmesi için iki uzaktan algılama yöntemi karşılaştırılmaktadır. Sentinel-2 NIR ve RED bantlarıyla Modifiye Toprak Ayarlı Bitki İndeksi (MSAVI) ve Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) 2017 ve 2022 yılları arasında hesaplanmaktadır. MSAVI, mısırın erken evrelerinin tahmininde, NDVI ise geç evrelerin tahmininde kullanılmıştır. MSAVI belirli bir eşiğe ulaştıktan sonra, tarihler ve değerler NDVI değerleri ile birleştirilerek, Medyan ve Savitzky-Golay Filtreleri ile ön işlemden geçirilirmiştir. Filtrelenmiş VI verileri, Eşik Tabanlı Model (TBM) ve Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama (MACD) Tabanlı Model olmak üzere iki fenoloji tahmin yöntemini karşılaştırmak için kullanılmıştır. Sonuçlar, daha az hata veren modeli bulmak için Bitki Durum Raporu (CPR) verileriyle karşılaştırılmıştır. TBM ve MACD arasındaki karşılaştırmalı analize bağlı olarak bulgular, TBM yönteminin mısırın fenolojik aşamalarını tahmin etme açısından metoduna göre daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır.