Estimation of wheat yields by using remotely sensed and modeled agro-meteorological data-driven statistical and crop growth models

Buğday veriminin tahmini sadece tarım sektörleri için değil, aynı zamanda ulusal düzeyde ekonomik ve stratejik kararlar almak için de önemlidir. Bu tezde, Türkiye'de kuru tarımla en fazla buğday üretiminin yapıldığı il ve ilçeler ile TİGEM araştırma çiftliklerinde buğday verim tahmini yapılmıştır. Tez kapsamında iki farklı modelleme yaklaşımı değerlendirilmiştir; buğday verimini etkileyen olası tarımsal meteorolojik değişkenlerin ve dönemlerin analizine dayanan istatistiksel bir model çoklu lineer regresyon (MLR) ve bölgesel olarak çalışmaya uyarlanmış bir mahsul büyüme modeli (AquaCrop). Uzaktan algılama ve yeniden analiz kaynaklarından elde edilen grid tabanlı tarımsal meteorolojik veriler kullanılarak çalışma alanlarındaki buğday verimleri tahmin edilmiştir. Her iki modelin performansı, bağımsız doğrulama yöntemleri kullanılarak doğrulanmıştır. Bölgesel buğday tahmini için uyarlanan AquaCrop doğrulama istatistikleri, şehir bazlı modellerde 40.6 kg/da RMSE, ilçe bazlı modellerde 47.3 kg/da ve çiftlik bazlı modellerde 79.2 kg/da olarak hesaplanmıştır. Ayrıca il, ilçe ve çiftlik bazında modeller için r2 değerleri 0.78, 0.65 ve 0.69 olarak hesaplanmıştır. 2019 tahmin yılı için MLR model istatistikleri iller, ilçeler ve çiftlikler üzerinde 28,5 kg/da, 52,5 kg/da ve 74,6 kg/da RMSE değerleri olarak hesaplanmış ve r2 değerleri ise sırasıyla 0.90, 0.82, ve 0.59 olarak bulunmuştur. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, buğday verimlerinin her iki model yaklaşımında da tutarlı bir şekilde tahmin edildiğini göstermektedir.