Application of remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) technology to determine yield prediction in maize

21. yüzyılda, hassas tarım gitgide yaygınlaşmakta, ürün verimi artmakta ve tarım maliyetleri azalmaktadır. İleri teknoloji (Coğrafi Bilgi Sistemi-CBS, Uzaktan Algılama-UA Teknolojisi, Global Navigasyon Uydu Sistemi-GNSS), hassas tarım sisteminin giriş değişkenlerinin belirlenmesinde önemli bir rol oynamıştır. Özellikle, ileri görüntü işleme teknikleriyle (mekansal, spektral, zamansal, ve radyometrik çözünürlük) uzaktan algılama teknolojisi ürün verim modellerinin doğruluğunu arttırmıştır. Bu tezin birinci amacı, başlangıç zamanından bugüne kadar ki birçok özel çalışma vasıtasıyla mısırın verim tahmininde uzaktan algılama teknolojisinin kabiliyetlerine genel bir bakış sunulmasıdır. Ayrıca, ölçülen mısır verimi ile yüksek korelasyonu olan uzaktan algılama verilerinden elde edilen çeşitli bitki örtüsü indisleri (VIs) de hesaplanmıştır. Bunun yanında, literatür çalışmaları kapsamında her bir farklı platformda uzaktan algılama teknolojisi ile ilgili çalışmalar derlenmiştir. Bu teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, hasattan önce mısır verim tahmininin ilişkisini önemli ölçüde geliştirdiği gözlenmiştir. Tezin ikinci amacı ise Landsat-8 ve Sentinel-2 görüntülerinden elde edilmiş vejetasyon indekslerinin (NDVI, EVI, SAVI, WDRVI, GNDVI) korelasyonunun belirlenmesi ve Bayesian Model Averaging (BMA) metodu baz alınarak çalışma alanı için mısır verimini ön gören modellerin oluşturulmasıdır. Mekansal analiz ve istatistiksel veri analizi süresince QGIS ve R yazılımı kullanılmıştır. Mekansal ve spektral çözünürlüğe bakarak yakın gelecekte, uzaktan algılama ve açık-kaynak yazılımı kuşkusuz hassas tarım için mutlak gerekli bir bileşen ve güçlü bir ürün verimi tahmin aracı olacaktır.