Buğday bitkisinin çok bantlı fenolojik spektral imzalarının ürün izleme ve hassas rekolte tahminlerinde kullanılabilirliğinin araştırılması
Proje no. 21594 · Durum: Kapanmış (Yayın bekleniyor) · 2020
Özet
Uzaktan algılama tekniğinin tarımsal alanda kullanımı öncelikle ürün tanıma, gelişmelerinin izlenmesi ve ürün haritalama konusunda gelişme göstermiştir. Uydu görüntülerinden tarla bitkilerinin rekolte tahmini konusunda kullanımları ile ilgili araştırmalar devam etmekle birlikte toprak rengi, topoğrafya, bitki çeşidi vb etkiler nedeniyle rekolte tahminindeki önemli sapmalar giderilmiş değildir. Uluslararası ortamda ülkelerin ürün deseni ve rekolte bilgilerinin belirlenmesi ve tarım politikalarını yönetebilmeleri için stratejik öneme sahip olan ürün yansıma değerleri ile ürün gelişmişliğinin ve rekolte ilişkilerinin kendi ülkemiz için belirlenmesine şiddetle ihtiyaç vardır. Rekolte belirleme çalışmalarındaki hata oranının düşürülebilmesi için tarla verim bilgilerinin doğru bir şekilde kaydedildiği referans parsellere ve bölge toprak haritasına ihtiyaç duyulmaktadır. Derin öğrenme yada yapay zeka ile çok sayıda parselin bilinen ürünler için rekolte tespiti ve gelişimlerinin izlenmesi hedeflenen bu projede TİGEM çiftliklerinin son 3 yıllık parsel verim bilgilerinin referans olarak değerlendirilmesi planlanmıştır. Proje çerçevesinde TİGEM ile işbirliği yapılacak ve farklı iklim bölgelerinde yer alan 3 adet işletmede buğday tarımı yapılan parsel planı sayısallaştırılarak koordinatlandırılacaktır. Bu aşamadan sonra yaklaşık 6-10 günlük periyotlar şeklinde alınacak SENTİNEL 2, LANDSAT 8 ve Planet uyduları ile geriye yönelik ürün gelişimi izlenecektir. Her parsel için verilen tarla verimi ile her uydudan sağlanan çok bantlı yansıma değerleri arasında istatistiki ilişki incelenecektir. Bu aşamada benzer iklim ve ürün deseni için önceki yıllara ait görüntülerin bantları ve parsel rekolte bilgileri derin öğrenme (yapay zeka) için geliştirilen yazılım aracılığı ile sisteme girilecektir. Böylece gelecek yıllarda aynı ürün deseninin işletmelerin konumuna bağlı olarak farklı iklim koşullarındaki gelişme–yansıma ilişkileri ve sonuçta rekolte tahmini makine öğrenmişliği yöntemi ile yapılacaktır.