Survey and mapping of soil fertility status of some arable lands in duhok province, İraq

Toprak verimliliğinin değerlendirilmesi, özellikle kurak ve yarı kurak ülkelerde uzun vadeli tarımsal yönetim ve arazi kullanım planlaması için kritik öneme sahiptir. Irak'ın kuzeyindeki Duhok iline bağlı Bardarash ve Semel ilçelerindeki tarım topraklarının verimlilik durumu; arazi örneklemesi, laboratuvar analizleri, jeoistatistik ve makine öğrenmesini içeren bütünleşik bir yöntemle değerlendirilmiştir. Toplam 105 kompozit toprak örneği (52 Bardarash'tan, 53 Semel'den) alınmış ve 19 temel fizikokimyasal özellik (toprak tekstürü, hacim ağırlığı, pH, elektriksel iletkenlik, organik madde (OM), kalsiyum karbonat (CaCO₃), katyon değişim kapasitesi (KDK) ve mevcut makro ile mikro besin elementleri) analiz edilmiştir. Toprak Verimlilik İndeksi (SFI) oluşturmak için iki farklı ağırlıklandırma yöntemi uygulanmıştır: Bardarash için Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Temel Bileşen Analizi (PCA), Semel için ise bulanık mantık ile bütünleştirilmiş yöntem. Normalize edilmiş toprak özellikleri ağırlıklandırılarak toplanmış ve SFI değerleri elde edilmiştir. Bu değerler daha sonra çeşitli tahmin algoritmaları ile modellenmiştir. Bardarash'ta SFI tahmini, alan spektro-radyometre verilerinin giriş faktörü olarak kullanıldığı regresyon tabanlı makine öğrenmesi modelleri ile yapılmıştır. Semel'de ise NDVI ve toprak indisleri gibi uzaktan algılama kaynaklı göstergeleri kullanarak makine öğrenmesi ile sınıflandırma uygulanmıştır. Bardarash'ta Gradient Boosting Regression (GBR) en güçlü tahmin doğruluğunu sağlamış, Semel'de ise sınıflandırma tabanlı teknikler güvenilir sonuçlar vermiştir. Modellerin performansı R², MAE, MSE ve RMSE ölçütleriyle test edilmiştir. Araştırmaya göre toprak verimliliği büyük ölçüde OM eksikliği, düşük fosfat bulunurluğu, yüksek CaCO₃ konsantrasyonu ve yetersiz CEC nedeniyle sınırlanmaktadır. Ayrıca, mekânsal haritalama, Semel'deki toprakların yaklaşık %58'inin ve Bardarash'taki toprakların yaklaşık %70'inin düşük ile çok düşük verimlilik düzeylerine sahip olarak sınıflandırıldığını ortaya koymuştur. Bu bulgular, Irak'ın kuzeyinde hassas tarım ve sürdürülebilir arazi yönetimi uygulamalarını teşvik etmek için, çok değişkenli ağırlıklandırma yaklaşımlarının jeo-uzamsal makine öğrenmesi ve uzaktan algılama ile bütünleştirilerek kesin ve saha-özel toprak verimlilik haritalarının üretilmesinin önemini vurgulamaktadır.