Uzaktan Algılamanın Tarımda Kullanımı
ve
Uydu Verileri Tabanlı
Vejetasyon İndeksi Modelleri
ile Tarımsal Kuraklığın Takibi
ve Değerlendirilmesi
Zafer Şaban TUNCA
Ziraat Yüksek Mühendisi
Geçit Kuşağı Tarımsal Araştırma Enstitüsü
24.12.2014
Uzaktan algılama
Uzaktan algılama, yeryüzünün ve
yer kaynaklarının incelenmesinde
onlarla fiziksel bağlantı kurmadan
kaydetme ve inceleme tekniğidir.
Uzaktan algılama
 Uzaktan algılamanın daha kısa bir tanımı
yapılacak olursa, fiziksel temas olmadan
cisimler hakkında bilgi almaktır. Bu iş için
temel şey enerjidir.
Uzaktan algılamanın gerçekleşebilmesi için 7 şartın
yerine gelmesi gerekmektedir. Bunlar;
1.Enerji kaynağı ya da ışıma
2.Işınım veya radyasyon
3.Hedef ve interaksiyon
4.Sensör tarafından kaydedilen enerji
5.Transmisyon, alma ve işleme
6.Yorumlama ve analiz
7.Uygulamadır.
Algılayıcılar
Yerden ışın yansıtan cisimlerin yaydığı
ışını algılamak için geliştiren cihazlara
"algılayıcı" denir.
•Yer esaslı algılayıcılar
•Uçak esaslı algılayıcılar
•Uzay aracı esaslı algılayıcılar
34/5
İnsansız Hava Araçları
34/6
Uzaktan Algılamanın Kullanım Alanları
•Haritacılık
•Hidrolojik Uygulamalar
•Jeolojik Uygulamalar
•Ormancılık Uygulamaları
•Denizcilik ve Kıyı Yönetimi
•Zirai Uygulamalar
34/7
Hidrolojik Uygulamalar:
•
•
•
•
•
•
•
Su kaynakları yönetimi
Su kalitesi analizleri
Deniz, göl ve akarsu kirliliği inceleme
Sel haritalaması ve izleme
Kıyı bilimleri araştırmaları
Deniz yüzeyi rüzgar ve dalga araştırmaları
Deniz yüzeyi sıcaklık dağılımını belirleme
çalışmaları
• Kar dağılımını ve miktarını belirleme, erime
miktarı tespiti
34/8
•Buz erimesi ve buz hareketi gözetleme
•Gemi atıkları izleme
•Okyanus bilimleri araştırmaları
•Sulak alanların haritalanması
•Buz konsantrasyonlarının tespiti(NOAA)
•Buz kirliliği
•Nehir yatakları ve nehirler
•Yağış düşen alanların belirlenmesi ve düşen
yağışın tespiti
34/9
Denizcilik ve Kıyı Yönetimi
•
Akıntılar ve sirkülasyonların tespiti
•Stok tahmini yapma
•Su kalitesi ve sıcaklığı tespiti (SST)
34/10
Zirai Uygulamalar
•
•
•
•
•
•
•
•
Ürün tipini ayırma
Ürün gelişimi izleme
Ürün rekolte tayini
Ürün hasar tespiti (kuraklık, hastalık, tarımsal
zararlılar vb.)
Toprak nemi ve türünü belirleme ve sınıflandırma
Tarım faaliyetleri organizasyonu
Alan yönetimi
Tarımsal sigortalama
34/11
NDVI nedir?
Normalized Difference Vegatation Indice (NDVI)
NDVI = (NIR — VIS)/(NIR + VIS)
34/12
Normalized Difference Vegatation Indice
(NDVI)
NDVI = (IR-Red) / (IR+Red)
NDVI= (band2-band1)/(band2+band1)
-1
Su
Bulut
Kar
0
Toprak
Zayıf Vejetasyon
+1
Kuvvetli Bitki Örtüsü
34/13
Ürün Tipini Ayırma
34/14
34/15
www.unodc.org
34/16
www.unodc.org
Ürün gelişimini izleme
34/17
Ürün Rekolte Tayini
34/18
34/19
Ürün Hasar Tespiti
(Kuraklık, Hastalık, Tarımsal Zararlılar vb.)
Kuraklık olmayan
Kuraklık
34/20
(09/05/2014 - 24/05/2014)
http://www.pecad.fas.usda.gov/cropexplorer/
MODIS NDVI 16day Composite
MODIS NDVI 16day Anomaly
34/21
Data source: USDA-FAS, Production, Supply and Distribution (PS&D) database.
2014
Buğday
Üretim Tahmini
(Milyon ton)
1-
Avrupa Birliği
155401.00
2-
Çin
126000.00
3-
Hindistan
95910.00
4-
Rusya
59000.00
5-
Amerika Birleşik Devletleri
55129.00
6-
Kanada
29300.00
7-
Pakistan
25000.00
8-
Ukrayna
24500.00
9-
Avusturalya
24000.00
10-
Türkiye
15000.00
11-
İran
13000.00
12-
Kazakistan
12500.00
13-
Arjantin
12000.00
14-
Mısır
8200.00
34/22
15-
Özbekistan
7150.00
Tarım Faaliyetleri Organizasyonu
34/23
Toprak Nemi, Türünü Belirleme ve Sınıflandırma
Toprak Nemi(%)
11/12/2014 - 20/12/2014
34/24
http://www.pecad.fas.usda.gov/cropexplorer/
34/25
1.Küresel Konumlama
Sistemi (GPS ve DGPS)
2.Verim kayıt ve
görüntüleme sistemi
e
2.
K
gi
ği
V
o
si
şk
er
n
st
e
ui
e
n
m
m
or
k
la
le
a
m
ri
nl
4.
yı
a
vı
U
Si
et
u
vyz
st
y
a
e
a
g
kt
m
zıl
ul
ai
ör
ı
a
n
ü(
m
m
al
nt
G
la
a
gı
ül
P
r
la
(V
e(
S
R
m
v
G
T)
a
e
IS
v(
D
si
e)
R
st
G
h
e
P
ar
ki
m
S)
iit
pi
ot
al
e
m
a
a
s
m
nl
e
a,
ar
n
d
ı
si
e
(V
n
ğ
ar
g)
er
ia
le
bl
n
e
di
R
r
at
m
e
e)
T
e
c
h
n
ol
o
g
y)
.
3.Coğrafi bilgi sistemleri ve
yazılımlar (GIS) hariitalama,
değerlendirme)
4.Uzaktan algılama (Remote
sensing)
5.Değişken oranlı uygulama
(VRT) ve ekipmanları
(VariableRateTechnology).
34/26
Eğitimde yapılan çalışmalar
• ArcGIS, Multispec ve Erdas programlarının kullanımının öğrenilmesi
• LandSat ve Modis uydularından görüntülerin elde edilmesi ve
bunları kullanılabilir hale dönüştürülmesi
• Elde edilen görüntülerde NDVI değerlerinin hesaplanması
• Composit resim hazırlama
• Görüntülere coğrafi bilgilerin eklenmesi
• NDVI değerlerinin otomatik olarak hesaplanabilmesi için ArcGIS
programında model çizimi
34/27
TEŞEKKÜRLER
www.gsb.gov.tr
Download

"Uydu Verileri Tabanlı Vejetasyon İndeks Modelleri İle Tarımsal