Silajlık Mısırın Verim Tahmininde Uydu Görüntülerinden Elde Edilen Vejetasyon ve Bitki Su Tüketimi Verilerinin Kullanılmasının Değerlendirilmesi

Abstract

Uzaktan Algılama (UA) tekniklerinin etkili bir biçimde kullanıldığı sektörlerden birisi de tarımdır. Özellikle verim tahmini ve sulama suyu uygulamalarının izlenmesi UA teknikleri ile daha kolaylaşmaktadır. Bu çalışmada Landsat 8 uydu görüntüleri kullanılarak, silajlık mısırda verim tahmini olanakları araştırılmıştır. Çalışma Malatya ilinde bulunan Sultan Suyu Tarım İşletmesinde 2013 ve 2014 yılında yürütülmüştür. Çalışmanın yürütüldüğü 4 farklı parselin büyüklüğü 14.3 ha ile 50.0 ha arasında farklılık göstermektedir. Çalışmada uydu görüntülerinin işlenmesinde Evapotranspirasyon Haritalamasında Yüksek Çözünürlük ve İçsel Kalibrasyon Modeli (METRIC) kullanılmıştır. Elde edilen başlıca uzaktan algılanmış parametreler Normalize Edilmiş Vejetatif Değişim İndeksi (NDVI), Toprak Yansımalarını Dikkate Alan İndeks (SAVI), Basit Oran (SR) ve uzaktan algılama ile hesaplanmış gerçek bitki su tüketimi ve referans bitki su tüketimi oranı (ETrF) ile verim arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, genel olarak hem spektral vejetasyon indeksleri hem de ETrF silajlık mısırda verim tahmininde kullanılabilir. Tahminde hata oranı, silajlık mısırda orta dönemdeki uydu görüntülerinde daha düşüktür. Özellikle Ağustos ayının ilk haftasına ait uydu görüntülerinden elde edilen SR indeksi kullanılarak yapılan verim tahmini gerçekleşen verim değerleriyle büyük bir uyum (R2= 0.94 ve RMSE= 0.74 t ha-1) içerisindedir.

Agriculture is one of the sector that use remote sensing (RS) techniques effectively. Especially estimating of yield and monitoring of irrigation water applications are very easy by using RS techniques. In this study, using opportunities of Landsat 8 satellite images for yield estimation of silage maize were investigated. The research were carried out in Sultan Suyu Agricultural Farm which is located with in the Malatya province during 2013 and 2014 growing season. Size of plots monitored in this study were varied between 14.3 ad 50.0 ha. For processing satellite images Mapping EvapoTranspiration at High Resolution and Internalized Calibration (METRIC) model was used. Statistical relationships between silage maize yield and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Simple Ratio (SR) and ratio between actual evapotranspiration obtained from remotely sensed data and reference evapotranspiration (ETrF) were analysed. According to results of this study, it is possible to use either spectral vegetation indexes or ETrF for estimating yield of silage maize. Additionally, estimation error was relatively small for satellite images belong to mid season of silage maize. Especially, yield estimation generated by using SR calculated form satellite images of first week of August was more concordant (R2= 0.94 ve RMSE= 0.74 t ha-1) with actual yield.