Dicle Nehri Havzasında Toprak Nem Ölçümleri ile Radar Imgeleri Arasındaki Iliskiyi Saptama ve Bu Iliskiye Dayalı Toprak Neminin Tahmini
[ X ]
Tarih
2018
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Uzaktan algılama teknolojisi; yeryüzündeki arazi kullanımlarının tespiti, arazilerdeki hızlı degisimlerin izlenmesi amacıyla anlık kayıtlarının alınması, dogal kaynakların saptanması gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Günümüzde ve gelecekte uzaktan algılamaya ihtiyaç duyulacak alanlardan biri de artan nüfus ve tarımsal alanlara paralel olarak ileride yetersiz kalabilecek su kaynaklarının tarımsal arazilerde dogru bir sekilde kullanılmasını saglamaktır. Topraktaki su içerigi, topragın geri saçılma katsayısını önemli ölçüde etkilediginden, yersel toprak nemi ölçümleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki iliskilendirilme toprak neminin kısa sürede tahmin edilmesini saglayabilmektedir. Ayrıca, elektromanyetik spektrumun mikrodalga bölgesinde faaliyet gösteren SAR sensörleri toprak içerigindeki nem degisimlerine karsı hassas olduklarından dolayı, bu sensörlerin toprak nemi tahmininde kullanımı daha uygundur. Dolayısıyla, bir SAR radarı olan Radarsat-2 toprak neminin tahmini için bu çalısmada kullanılmıstır. Bu projenin temel amacı, yersel nem ölçümleri ile Radarsat?2 verileri arasındaki iliskiyi belirlemek; çorak ve/veya bitki örtüsü kaplı tarım alanları üzerindeki toprak rutubetini belirlenen iliskiye dayanarak tahmin etmektir. Çalısma bes asamadan olusmaktadır. Ilk asamada; Radarsat-2 verileri farklı tarihlerde elde edilmis ve yersel toprak nem ölçümleri bu verilerin temini ile aynı anda gerçeklestirilmistir. Ikinci asamada; Radarsat?2 verileri önisleme tabi tutulmus ve her bir toprak numunesinin alındıgı noktaların GPS koordinatları bu verilere aktarılmıstır. Sonraki asamada; öznitelik çıkarma islemi için ön islemi tamamlanmıs Radarsat?2 verilerine standart sigma geri saçılma katsayıları ile Freeman-Durden ve H / A / ? polarimetrik ayrısma modelleri uygulanmıs; her örüntü için 10 geri saçılma katsayısına sahip bir öznitelik vektörü olusturulmustur. Dördüncü asamada, elde edilen özellik vektörlerinden bölgesel toprak nemini elde etmek için dogrusal olmayan bir makine ögrenme modeli: Genellestirilmis Regresyon Sinir Agı (GRNN) kullanılmıstır. Son asamada ise GRNN girislerinde kullanılan en uygun özelliklerin belirlenebilmesi için literatürde çok yeni bir yöntem olan Asırı Ögrenme Makineleri tabanlı özellik seçme yöntemi (ELM-FS) uygulanmıstır. Yapılan çalısmalar neticesinde, önerilen sistem ile çorak ve bitkisel tarım alanları üzerinde Cbantlı SAR verileri iyi sonuçlar vermistir
Açıklama
1.08.2018 00:00
