Görüntü sınıflandırması yoluyla farklı uydu görüntülerinden tarımsal ürün deseninin belirlenmesi ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ortamında veri tabanının oluşturulması: Nevşehir - Sarıhıdır Köyü Kızılırmak sağ sahil bandı tarım arazileri pilot uygulaması

Abstract

Bu çalışma Nevşehir/Ürgüp ilçesi Sarıhıdır köyündeki tarım arazilerinin farklı uydu görüntüleri yardımıyla ürün deseninin belirlenmesi kapsamında yürütülmüştür. Çalışmada 5 Ağustos 2015 tarihinde çalışma alanı sınırları için özel çektirilen Göktürk-2, Aster ve Landsat-8 uydu görüntüleri üzerinden ürün deseni sınıflandırması yapılmıştır. Farklı uydu görüntüleri kullanılarak ürün deseninin doğruluğu üzerindeki farklılıklar bu çalışma ile ortaya konulmuştur. Çalışmada tarımsal ürünlerin sınıflandırılması için güvenilirliği kanıtlanmış En Çok Benzerlik (EÇB) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntem de sınıflandırma öncesinde sınıflara ait tanımlanmış örnek alanlara gereksinim duymaktadır (kontrollü sınıflandırma). Bu nedenle yer örnekleme mesafesi en yüksek olan uydu görüntüsünden, Göktürk-2, sınıflara ait örnek alanlar toplanmış ve örnek alanlar diğer görüntülere de transfer edilerek görüntü sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Araştırmada ilk olarak görüntülere piksel tabanlı en çok benzerlik (EÇB) sınıflandırma algoritması uygulanmış ve 3 ürün türüne ait (Arpa, Kabak/Yonca, Bağ/Nadas) sonuçlar elde edilmiştir. ASTER görüntüsünün piksel-tabanlı sınıflandırılması sonucunda 3 ürün türü için üretilen genel hata miktarı %81.8 ve kappa %72.7 olarak hesaplanırken 4-bantlı Landsat-8 görüntüsüne ait piksel ve parsel-tabanlı sonuçların piksel-tabanlı doğrulukları genel doğruluk olarak %84.9, kappa istatistik değeri olarak ise %79.6 elde edilmiştir. Göktük-2 verisi için EÇB sınıflandırma sonucu, referans parseller ve parsel-tabanlı sınıflandırma sonucu verilmiştir. Sonuçların ASTER ve Landsat-8 görüntülerinin EÇB yöntemi ile üretilen tematik haritalarla genelde uyumlu olduğu görülmüştür. Üretilen piksel ve parsel-tabanlı hata matrisleri sonuçlarına göre piksel-tabanlı genel doğruluk oranı %81.4 ve kappa değeri %71.7 olarak hesaplanmıştır. Tüm bu bilgiler ışığında parsel-tabanlı görüntü sınıflandırma yaklaşımının ürün deseni haritalaması için piksel-tabanlı sınıflandırma yaklaşımından daha avantajlı olduğunu sonucuna varılmıştır. Araştırma kapsamında ayrıca çalışma sahasına ilişkin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında tarımsal bilgilere yönelik bir veri tabanı da oluşturulmuştur. Bu kapsamda Nevşehir-Ürgüp/Sarıhıdır Köyünde tarımsal üretim yapan çiftçilerle yüz yüze görüşülerek 30 sorudan oluşan bir anket yapılmış ve elde edilen veriler CBS ortamında bir veri tabanına aktarılmıştır. Çiftçilere yöneltilen tüm sorular ilgili parsellerle eşleştirilerek anket yapılmayan ve veri elde edilmeyen parsellerdeki bilgilere ise CBS ortamında yapılan Spline Enterpolasyon yaklaşımı ile mekânsal analizler sonucunda ulaşılmıştır. Bu projenin gerçekleştirilmesi ile farklı uydu görüntülerindeki ürün desenini belirleme başarıları ortaya konulmuş ve CBS ortamında oluşturulan tarımsal veri tabanının Nevşehir ilinde tarımla ilgilenen kurum ve kuruluşlara örnek bir alt yapı oluşturmuştur.