Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

Çoklu zamanlı sentinel-2 görüntülerinden tarımsal ürün tespiti: Mardin – Kızıltepe örneği ; Agricultural crop detection from multi-temporal sentinel 2 images: a case study of Mardin - Kızıltepe

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      Afyon Kocatepe Üniversitesi
    • الموضوع:
      2021
    • Collection:
      Afyon Kocatepe University Institutional Repository (DSpace@AKU)
    • نبذة مختصرة :
      Bu çalışmada, Mardin İli, Artuklu, Kızıltepe ve Derik İlçelerinde tarımsal arazilerden oluşan bir bölgede, 2018 yılına ait çoklu tarihli Sentinel-2 uydu görüntülerinden sınıflandırma yöntemi ile ürün tespiti yapılmıştır. Sınıflandırmada, Rastgele Orman (RO) algoritması parsel-tabanlı yaklaşımla kullanılmıştır. Tespit edilen ürünler mısır, buğday, pamuk, nohut, mercimek ve diğerleridir. Görüntü olarak altı farklı tarihte (8 Nisan, 23 Mayıs, 12 Temmuz, 11 Ağustos, 5 Eylül ve 5 Ekim) çekilmiş görüntüler seçilmiştir. Sınıflandırmada 10m konumsal çözünürlüklü Mavi (M), Yeşil (Y), Kırmızı (K) ve Yakın Kızıl Ötesi (YKÖ) bantlar kullanılmıştır. Ayrıca, her bir görüntü tarihi için Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NFBİ) bandı hesaplanmış ve sınıflandırmada ek bant olarak kullanılmıştır. RO algoritması ile sınıflandırma işlemi, her bir görüntü tarihine ait beş bant (M, Y, K, YKÖ ve NFBİ) olmak üzere, toplam 30 bantlı görüntü yığınının tek seferde sınıflandırmaya dâhil edilmesi şeklinde gerçekleştirilmiştir. Eğitim alanı örnekleri ve sonuçların doğruluk analizleri için, mevcut Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS) verilerinden yararlanılmıştır. Sınıflandırma neticesinde % 96.35 genel doğruluk ve % 93.13 kappa katsayısı değerlerine ulaşılmıştır. ; In this study, crop detection was carried out in an agricultural region in the Artuklu, Kızıltepe and Derik districts of the city of Mardin through classification of multi-temporal Sentinel-2 images from 2018. In the classification, the Random Forest (RF) algorithm was used through a parcel-based approach. The detected crops are corn, wheat, cotton, chickpeas, lentils and the others. The images acquired on six different dates (April 8, May 23, July 12, August 11, September 5 and October 5) were selected as the images. In the classification, the 10m spatial resolution bands Blue (B), Green (G), Red (R) and Near Infrared (NIR) were used. Furthermore, for each image date a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) band was computed and used as additional band in classification. ...
    • File Description:
      application/pdf
    • ISSN:
      2149-3367
    • Relation:
      Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi; Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı; Altun, M. & Türker, M. (2021). Çoklu Zamanlı Sentinel-2 Görüntülerinden Tarımsal Ürün Tespiti: Mardin – Kızıltepe Örneği . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi , 21 (4) , 881-899 . DOI:10.35414/akufemubid.890436; https://dergipark.org.tr/tr/pub/akufemubid/issue/64814/890436; https://hdl.handle.net/11630/10748; 21; 881; 899
    • الرقم المعرف:
      10.35414/akufemubid.890436
    • الدخول الالكتروني :
      https://hdl.handle.net/11630/10748
      https://dergipark.org.tr/tr/pub/akufemubid/issue/64814/890436
      https://doi.org/10.35414/akufemubid.890436
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/openAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.96B60C0C