İnsansız hava araçları kullanılarak multi-spektral kameralar ile bitki örtüsü türlerinin ayırt edilmesi ve sınıflandırılması

Günümüzde yeryüzündeki bitki örtüsü türlerinin ayırt edilmesi uzaktan algılama çalışmalarında yoğun olarak kullanılmaktadır. Uydu görüntüleri kullanılarak yapılan bu uzaktan algılama çalışmaları, uyduların gerek her zaman aynı yerden görüntü elde edememesi gerekse yer örnekleme aralıklarından kaynaklanan sebeplerle zamansal ve mekânsal çözünürlükleri yüksek hassasiyet ve doğruluk istenen çalışmalarda yetersiz kalmaktadır. Bu yüzden çalışmamızda, son zamanlarda hızla artan ve yaygınlaşan İHA (İnsansız Hava Aracı) teknolojisi esnek hareket kabiliyetine sahip olması nedeniyle tercih edilmiştir. Son on yılda İHA teknolojisinin gelişmesi ile kullanımı birçok sivil uygulama alanında yaygınlaştığı gibi tarım faaliyetlerinde de yaygınlaşmıştır. İlaçlama, arazi kullanımı tespiti, kuraklık zararı tespiti, bitki sağlığının izlenmesi gibi birçok tarımsal faaliyetlerde kullanımı söz konusudur. İHA'lara monte edilen multispektral kameralar ile arazi kullanımı ve bitki örtüsü türlerinin tespiti mümkün olmaktadır. Bu çalışmada bitki türünün tespit edilerek haritada gösterilmesi amacıyla yonca ve soya bitkilerinin ekildiği araziden multispektral görüntüler elde edildi. Görüntüler çeşitli yazılımlarda işlenerek üç farklı algoritma ile sınıflandırıldı. Bu sınıflandırma çalışmalarının doğruluğu incelendi. Yapılan sınıflandırmalarda aynı eğitim bölgeleri ve örneklem noktaları kullanıldı. Sınıflandırmalar sonucu Maximum Likelihood için doğruluk %87, Support Vector Machine için ise %81 olarak hesaplandı. Bu istatistiki bilgilere göre çalışmamız için en iyi sonucu veren sınıflandırma algoritmasının Maximum Likelihood olduğu ortaya çıkmıştır.