Çoklu Zamanlı Sentinel-2 Görüntülerinden Tarımsal Ürün Tespiti: Mardin – Kızıltepe Örneği

Authors : Müslüm ALTUN, Mustafa TÜRKER

Pages : 881-899

Doi:10.35414/akufemubid.890436

View : 18 | Download : 3

Publication Date : 2021-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :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.
Keywords : Sentinel 2, Makine Öğrenme Algoritması, Rastgele Orman RO Sınıflandırma Tekniği, Çiftçi Kayıt Sistemi ÇKS