Mısır ve pamuk ekili alanların çok zamanlı uydu görüntüleri ve obje tabanlı sınıflandırma yöntemi ile tespiti

Uzay teknolojilerinin gelişmesi, uzaktan algılama ve uydu sistemlerinin de gelişimini beraberinde getirmiştir. Her geçen gün daha gelişmiş uydular yörüngeye yerleşmekte, bu durum neticesinde farklı mekânsal, zamansal ve spektral çözünürlükteki yeni uydulardan daha hassas, doğru ve güvenilir bilgiler üretilebilmektedir. Gelişen teknoloji ile uzaktan algılama sistemlerinin kullanım alanları artmış, elde edilen görüntüler tarım uygulamaları yaygın olmak üzere çevre, jeoloji, meteoroloji gibi pek çok disipline bilgi kaynağı olmuştur. Tarım uygulamaları göz önünde bulundurulduğunda, geniş alanlardaki tarımsal faaliyetlerin yersel yöntemlerle izlenmesi ve belirlenmesi oldukça zordur. Bu noktada, uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri kullanılarak tarım arazilerinin mekânsal dağılımlarının belirlenmesi, tarla sınırlarının üretilmesi ve arazideki ürün çeşitleri hakkında bilgi elde edilmesi mümkündür. Ürün çeşitlerinin mekansal dağılımını tespit etmek ve ardından ürünlerin büyüme dönemlerinin takibini yapabilmek amacıyla uydu görüntülerinin doğru bir şekilde analizi büyük önem arzetmektedir. Uydu görüntülerinden ürün tiplerinin ve mekansal dağılımlarının belirlenmesi sırasında kullanılan temel analiz yöntemi sınıflandırma işlemidir. Tarımsal uygulamalarda ürünlerin gelişim dönemlerinin hassas bir şekilde belirlenemediği durumlarda çok zamanlı görüntü seti ile yapılan uygulamalar daha iyi sonuçlar vermektedir. Fakat bu noktada veri setleri farklı uydulardan elde edilmiş ise mekansal çözünürlük ilişkilerinin doğru kurulması gereklidir. Zira sınıflandırma yöntemi seçimi ve analiz tasarımı özellikle bu parametre ile doğrudan bağlantılı olacaktır. Bu çalışmada Şanlıurfa iline ait 3 ilçede (Harran, Ceylanpınar ve Viranşehir) farklı tarihlerde algılanmış Landsat8 ve SPOT6 görüntülerinin çeşitli kombinasyonları kullanılarak pamuk ve mısır tarlalarının tespitine yönelik sınıflandırma analizleri gerçekleştirilmiştir. Orta ve kaba çözünürlükteki uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılan piksel tabanlı yöntemlerin yüksek çözünürlüklü görüntülerin sınıflandırılmasında yetersiz kalması, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemine yönelimin artmasını sağlamıştır. Bu çalışmada mısır ve pamuk tarlalarının tespiti için nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılmış, aynı zamanda nesne tabanlı sınıflandırma yönteminden yüksek tematik doğruluk elde edebilmek ve tarım alanlarını parsel seviyesinde tanımlayabilmek için ihtiyaç duyulan parametrelerin seçilmesi için birçok deneme yapılmıştır. Ayrıca yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip ve yüksek maliyetli SPOT6 görüntülerinin yerine alternatif olarak Landsat8 görüntüleri ile denemeler yapılarak yüksek tematik doğrulukta ve parsel seviyesinde sonuçlar elde edilmesi amaçlanmıştır.