Landsat 8 uydu görüntü indeksleri kullanılarak tarımsal ürünlerin makine öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-9787-3286en_US
dc.contributor.advisorAcar, Emrullah
dc.contributor.authorAltun, Müslime
dc.date.accessioned2021-03-03T10:19:20Z
dc.date.available2021-03-03T10:19:20Z
dc.date.issued2021-02-15en_US
dc.departmentBatman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Anabilim Dalıen_US
dc.description.abstractGelişen uydu görüntü teknolojilerinden elde edilen spektral özellikler makine öğrenme teknikleri ile birlikte kullanıldığında, küçük bir alan üzerindeki verilerle eğitilen sistem sayesinde büyük bir alan üzerindeki tarımsal ürünlerin kısa zamanda yüksek doğruluk oranı ile tespiti mümkündür. Bu çalışmada, uydu görüntü indeksleri ve farklı makina öğrenme teknikleri kullanılarak tarımsal ürünlerin tespiti amaçlanmıştır. İlk aşamada, tespiti yapılacak nesnenin üzerinde bulunduğu alana ait Landsat-8 uydu görüntüleri temin edilmiş ve nesne olarak tarımsal ürünler kullanılmıştır. Tarım ürünleri içerisindeki gelişme ve hasat zamanları göz önünde bulundurularak buğday ve mercimek ürünlerinin yoğunlukta olduğu bir tarım arazisi seçilmiştir. Görüntülerdeki yansıma indekslerinin hesaplanması için tarımsal ürünlerin gelişim ve hasat zamanına yakın olduğu bir zaman dilimi seçilmiş; 2018 yılının Mayıs ve Ağustos aylarına karşılık gelen Landsat-8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Daha sonra, pilot tarım alanı içerisinde belirlenen örnek noktalara karşılık gelen koordinatlar, Landsat-8 uydu görüntüleri üzerine aktarılmış ve uydu görüntülerinin 4. ve 5. bantlarına denk gelen yansıma indeksleri yardımıyla, bu noktalar için NDVI değerleri hesaplanmıştır. Son aşamada, elde edilen NDVI indeks değerleri farklı makine öğrenme tekniklerinin (K En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes) girişlerinde kullanılarak tarımsal ürünler (Mercimek ve Buğday) tespit edilmiştir. Sonuç olarak, en iyi performansa %86,4 ortalama doğruluk ile Naive Bayes yöntemiyle ulaşılmıştır. Ayrıca, gelişim dönemine ait uydu görüntüsünden elde edilen NDVI değerlerinin tespit aşamasında daha yüksek performans gösterdiği gözlemlenmiştir.en_US
dc.description.abstractWhen spectral features obtained from developing satellite-imaging technologies are used together with machine learning techniques, it is possible to detect agricultural crops on a large area with high accuracy in a short time thanks to the system trained with data on a small area. In this study, it is aimed to determine agricultural products by using satellite image indexes and different machine learning techniques. In the first stage, Landsat-8 satellite images of the area where the object to be detected is located were obtained and agricultural products were used as objects. Considering the development and harvest times of agricultural products, an agricultural land where wheat and lentil products are concentrated was selected. In order to compute the reflection indexes in the images, a time period in which agricultural products are close to the development and harvest time was preferred; Landsat-8 satellite images corresponding to May and August 2018 were used. Then, the coordinates corresponding to the sample points determined in the pilot agricultural area were imported to the Landsat-8 satellite images and NDVI values for these points were calculated with the help of the reflection indexes corresponding to the 4th and 5th bands of the satellite images. In the last stage, agricultural crops (Lentil and Wheat) were determined by using the obtained NDVI index values as the inputs of different machine learning techniques (K Nearest Neighbor, Support Vector Machines and Naive Bayes). As a result, the best performance was achieved with the Naive Bayes method with an average accuracy of 86.4%. In addition, it was observed that NDVI values obtained from the satellite image of the development period showed higher performance in the detection phase.en_US
dc.identifier.citationAltun, M.(2021). Landsat 8 uydu görüntü indeksleri kullanılarak tarımsal ürünlerin makine öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Batman.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12402/2627
dc.language.isotren_US
dc.publisherBatman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/us/*
dc.subjectLandsat-8en_US
dc.subjectMakine Öğrenmesien_US
dc.subjectBuğdayen_US
dc.subjectMercimeken_US
dc.subjectNDVIen_US
dc.subjectUzaktan Algılamaen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectWheaten_US
dc.subjectLentilen_US
dc.subjectRemote Sensingen_US
dc.titleLandsat 8 uydu görüntü indeksleri kullanılarak tarımsal ürünlerin makine öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesien_US
dc.title.alternativeIdentification of agricultural crops using landsat 8 satellite image indices by machine learning techniquesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
MÜSLİME ALTUN-YÜKSEK LİSANS TEZİ.pdf
Boyut:
995.58 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Anabilim Dalı, Tez Koleksiyonu