Multispectral multi-temporal crop cover classificationover türki̇ye using random forest algorithm

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ELİF DÖNMEZ ALTINDAL

Danışman: Mustafa Tuğrul Yılmaz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Doğru tarımsal mahsul örtüsü haritaları, su kaynakları yönetimi, mahsul verimi tahmini, gıda güvenliği değerlendirmesi, sigorta poliçelerinin düzenlenmesi ve iklim değişikliğinin etkilerinin araştırılması gibi birçok farklı açıdan faydalıdır. Bu tezde Türkiye genelinde tarımsal ürün haritalaması yapılmıştır. 15 Mart 2019 ile 15 Ekim 2019 arasında elde edilen 10 metre uzamsal çözünürlüğe sahip Sentinel-2 Level-2A görüntüleri, sınıflandırma için 15 günlük medyan görüntülere indirgenmiştir. Spektral bantlara ek olarak Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI) ve Normalize Edilmiş Su İndeksi (NDWI) sınıflandırma öznitelikleri olarak kullanılmıştır. ERA5- Land aylık ortalamalarının 1999-2019 yılları arasındaki ortalaması alınmıştır ve buna göre çalışma alanını düşük, orta ve yüksek sıcaklık bölgeleri olarak üç sıcaklık bölgesine bölünmüştür. Sınıflandırmadan önce Rastgele Orman Önem algoritması kullanılarak en başarılı sınıflandırma öznitelikleri bulunmuştur. Öznitelik seçiminden sonra her sıcaklık bölgesi için bir Rastgele Orman sınıflandırma algoritması oluşturulmuştur. Düşük sıcaklık bölgesi, 17 arazi örtüsü sınıfı için 0.88 Kappa katsayısı ile %89 Genel Doğruluğa, orta sıcaklık bölgesi ise, 35 arazi örtüsü sınıfı için 0.92 Kappa katsayısı ile %91 Genel Doğruluğa ulaşmıştır. Son olarak, yüksek sıcaklık bölgesi, sınıflandırıcılar arasında en iyi doğruluğu vererek 34 arazi örtüsü sınıfı için 0.94 Kappa katsayısı ile %94 genel doğruluğa ulaşmıştır. Son olarak, sıcaklık bölgelerinin test setleri birleştirilmiş ve tüm test verisi için 0.93 Kappa katsayısı ile %92 Genel Doğruluk elde edilmiştir. Sıcaklık bölgelerinin avantajını test etmek için, sıcaklık bölgeleri olmadan da sınıflandırma yapılmış ve sıcaklık bölgelerinin genel doğruluğu ve Kappa katsayısını %1 oranında arttırdığı gözlemlemiştir. Daha sonra bu sınıflandırıcılar kullanılarak 34 tarımsal ürün sınıfı ve 6 tarım dışı sınıf içeren bir arazi örtüsü haritası oluşturulmuştur.