Sentinel 2 Uydu Görüntülerinden Bitki Türlerinin Makine Öğrenmesi ile Belirlenmesi

Authors : Emre Tunca, Eyüp Köksal

Pages : 189-200

Doi:10.33202/comuagri.842202

View : 16 | Download : 10

Publication Date : 2021-06-28

Article Type : Research

Abstract :Uydu görüntülerinden bitki türlerinin sınıflandırılması tarım alanlarının yönetimi, gıda güvenliğinin sağlanması ve tarımsal politikaların oluşturulması için oldukça önemli bilgiler sağlar. Bitki türleri genel olarak uydu görüntülerinden hesaplanan vejetasyon indekslerine dayalı olarak veya çeşitli görüntü sınıflandırma teknikleri ile tahmin edilmektedir. Fakat bu yaklaşımlarda farklı bitkilerin benzer fenelojik ve spektral özelliklere sahip olması nedeniyle başarı oranı düşüktür. Bu nedenle bitki türlerinin uydu görüntüleri ile sınıflandırılması işleminde yeni, hassas ve daha başarılı bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Rassal Orman (RO), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve K-En Yakın Komşu (K-NN) makine öğrenme algoritmaları kullanılarak uydu görüntülerinden bitki türlerinin sınıflandırılmasıdır. Çalışma kapsamında 2020 yılı Gökhöyük Tarım İşletmesi Müdürlüğü’ ne ait tarım alanlarında yetiştirilen bitkilerin sınıflandırılmasında zaman serisi biçiminde Sentinel 2 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre en başarılı sınıflandırma (%95.3) RO ile hesaplanırken en düşük başarı DVM ile elde edilmiştir (%75.9). K-NN ile yapılan sınıflandırma başarısı ise %91.8 olarak hesaplanmıştır.
Keywords : makine öğrenmesi, rassal orman, destek vektör makinesi, k-en yakın komşu, bitki türü sınıflandırması, sentinel 2