Crop Cover Fraction Estimation Based On Digital Images from 2014-2016: A Case Study of Kadirli in Osmaniye Province

Authors : Pinar KARAKUS, Hakan KARABÖRK

Pages : 50-57

View : 15 | Download : 6

Publication Date : 2020-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Bitki örtü kesiti, genellikle ekosistem değişikliği ve bitki örtüsü kalitesini tanımlamak için kullanılır. 2014, 2015 ve 2016 yıllarında bir ila iki hafta aralıklarla sahada yaklaşık 90 renkli görüntü alınmıştır. Görüntüler Nisan, Mayıs, Haziran ve Temmuz aylarında elde edilmiştir. Bu 4 ay, ekimden hasada kadar olan büyüme dönemini içermektedir. Bu şekilde bitki fenolojisi yakından incelenmiştir. Bu çalışmada iki ürün türünde bitki örtü kesitini tahmin etmek için iki yaklaşım kullanılmıştır. İlk yöntemde, görüntüler RGB renk uzayından HSI renk uzayına dönüştürülmüştür. Nesne tabanlı sınıflandırma, görüntüleri yeşil bitki örtüsü ve yeşil olmayan kısım olarak ayırmak için kullanılmıştır. İkinci yöntemde Green Crop Tracker yazılımı kullanılmıştır. Green Crop Tracker, arazi tabanlı yöntemlere uygulanabilir bir alternatiftir. Bu yaklaşımda hem zaman kaybı hem de iş gücü kaybı, nesne tabanlı sınıflandırmaya göre daha azdır. Green Crop Tracker yazılımından ve nesne tabanlı sınıflandırmadan elde edilen sonuçlar, 2014, 2015 ve 2016 yıllarındaki büyüme sezonlarında karşılaştırılmış, bu iki yöntem arasında yüksek korelasyon elde edilmiştir insert ignore into journalissuearticles values(2014 için R² = 0.89, 2015 için R² = 0.87, 2016 için R² = 0.90);. 
Keywords : Bitki örtüsü kesiti, RGBden HSIya, Sayısal kemera, Nesne tabalı sınıflandırma