Show simple item record

dc.contributor.advisorBayramin, İlhami
dc.contributor.authorKaya, Nursaç Serda
dc.date.accessioned2019-12-13T11:43:48Z
dc.date.available2019-12-13T11:43:48Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12575/68674
dc.description.abstractÜlkemizde kullanılan standart bir arazi kullanım sınıflandırma sistemi bulunmamaktadır. Arazi örtüsü / arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi ve bunların konumsal dağılımları, planlama ve değerlendirme çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. Uydu görüntülerinden elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıfları belirli standartlara uygun olarak üretilmektedir. Bu bağlamda USDA ve CORINE sistemleri en bilinen sınıflandırma sistemlerindendir. Hangi sınıflandırma sistemi kullanılırsa kullanılsın uzaktan algılama bu çalışmalarda kullanılan ve en doğru sonuçları sağlayan yöntemlerden birisidir. Bitki desenleri, özellikle tarımsal arazi kullanımları zamanla büyük ölçüde değişmektedir. Bitki desenlerinin doğru belirlenmesi, arazi kullanım sınıflandırma sistemlerinin başarısını arttıracaktır. Bu araştırma, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği'nde farklı tarihlerde elde edilen yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntüler kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırmada eğitimli sınıflandırma sistemleri kullanılmıştır. Eğitim setleri hazırlanmış, yüksek doğruluğa sahip olanlar sınıflandırma için seçilmiştir. Görüntülerin sınıflandırmasında her iki sınıflandırma sistemi için (USDA & CORINE ) aynı eğitim setleri kullanılmıştır. Görüntüler her iki sınıflandırma sisteminin farklı seviyelerine göre sınıflandırılmış; sonuçlar değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçlarda eğitimli olarak sınıflandırılmış farklı tarihlerdeki WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B ve Pleiades-1A/1B uydu görüntülerinden en başarılı sonuçların 1. Düzey USDA Sınıflandırma Sistemi'nden alındığı gözlemlenmiştir. Tez No İndirme Tez Künye Durumu 555679 Pdf dosyası Bitki desenlerinin belirlenmesinde uzaktan algılamanın kullanılması / Use of remote sensing in determining plant patterns Yazar:NURSAÇ SERDA KAYA Danışman: PROF. DR. İLHAMİ BAYRAMİN Yer Bilgisi: Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Anabilim Dalı Konu:Ziraat = Agriculture Dizin: Onaylandı Yüksek Lisans Türkçe 2019 154 s. Ülkemizde kullanılan standart bir arazi kullanım sınıflandırma sistemi bulunmamaktadır. Arazi örtüsü / arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi ve bunların konumsal dağılımları, planlama ve değerlendirme çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. Uydu görüntülerinden elde edilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıfları belirli standartlara uygun olarak üretilmektedir. Bu bağlamda USDA ve CORINE sistemleri en bilinen sınıflandırma sistemlerindendir. Hangi sınıflandırma sistemi kullanılırsa kullanılsın uzaktan algılama bu çalışmalarda kullanılan ve en doğru sonuçları sağlayan yöntemlerden birisidir. Bitki desenleri, özellikle tarımsal arazi kullanımları zamanla büyük ölçüde değişmektedir. Bitki desenlerinin doğru belirlenmesi, arazi kullanım sınıflandırma sistemlerinin başarısını arttıracaktır. Bu araştırma, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Haymana Araştırma ve Uygulama Çiftliği'nde farklı tarihlerde elde edilen yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntüler kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırmada eğitimli sınıflandırma sistemleri kullanılmıştır. Eğitim setleri hazırlanmış, yüksek doğruluğa sahip olanlar sınıflandırma için seçilmiştir. Görüntülerin sınıflandırmasında her iki sınıflandırma sistemi için (USDA & CORINE ) aynı eğitim setleri kullanılmıştır. Görüntüler her iki sınıflandırma sisteminin farklı seviyelerine göre sınıflandırılmış; sonuçlar değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçlarda eğitimli olarak sınıflandırılmış farklı tarihlerdeki WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B ve Pleiades-1A/1B uydu görüntülerinden en başarılı sonuçların 1. Düzey USDA Sınıflandırma Sistemi'nden alındığı gözlemlenmiştir. Turkey does not have any standard land use classification system used yet. The determination of land cover/ land use classes and their spatial distribution constitute the basis of planning and evaluation studies. Land cover and land use classes, generated from satellite images, are produced in accordance with certain standards. In this regard, USDA and CORINE systems are the most known classification systems. Regardless of which classification system is used, remote sensing is one of the methods used in these studies and provides the most accurate results. Plant patterns, especially agricultural land uses, vary widely in time. Accurate determination of plant patterns will increase the success of land use classification systems. This research was carried out at Haymana Research and Application Farm of the Faculty of Agriculture of Ankara University, using high-resolution multi-spectral images of acquired different dates. The same training sets were prepared and used for both classification systems during image classification. The same training sets were used for both USDA & CORINE land cover land use classification systems in the classification of images. The images were classified according to different levels of both classification systems and the results were evaluated and compared. The best results has gained in Level 1 USDA Classification System from WorldView-2/3, Spot-6/7, Sentinel-2A/2B and Pleiades-1A/1B satellite images which classified as supervised.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherAnkara : Ankara Üniversitesi : Fen Bilimleri Enstitüsü : Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Anabilim Dalıtr_TR
dc.subjectBitki Desenleritr_TR
dc.subjectArazi Örtüsütr_TR
dc.subjectArazi Kullanımıtr_TR
dc.subjectGörüntü Sınıflandırmatr_TR
dc.subjectPlant Patternstr_TR
dc.subjectLand Covertr_TR
dc.subjectLand Usetr_TR
dc.subjectImage Classificationtr_TR
dc.titleBitki desenlerinin belirlenmesinde uzaktan algılamanın kullanılmasıtr_TR
dc.title.alternativeUse of remote sensing in determining plant patternstr_TR
dc.typemasterThesis / Tez, Yüksek Lisanstr_TR
dc.contributor.departmentZiraat Fakültesitr_TR
dc.identifier.startpage01tr_TR
dc.identifier.endpage154tr_TR
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record