Akademik Veri Yönetim Sistemi
IX. UZAKTAN ALGILAMA-CBS SEMPOZYUMU (UZAL-CBS 2024), Aksaray, Türkiye, 17 - 19 Ekim 2024, ss.59-63, (Tam Metin Bildiri)
Tarım uygulamalarının sürdürülebilirliği açısından arazi kullanımı ve yönetimi kararlarının doğru bir şekilde alınması oldukça
önemlidir. Özellikle tarımsal faaliyetlerin çok yoğun yürütüldüğü sera alanları, arazi kullanım kararları ve yerel ekosistem
üzerinde fazlasıyla etkilidir. Bu nedenle sera alanlarının haritalanması ve izlenmesi, tarımsal verimliliğin artırılmasının yanı sıra
çevreye olan zararların azaltılması bakımından da büyük önem arz etmektedir. Uzaktan algılama verileri sera alanlarının izlenmesi
ve haritalanması konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu doğrultuda, obje ve piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ve
spektral indeksleri içeren farklı görüntü işleme teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışma, sera tespitinde kullanılan spektral indeksler
ve makine öğrenmesi algoritmalarının sınıflandırma performansının karşılaştırılması amacıyla Antalya ili sınırları içerisinde
gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, Google Earth Engine (GEE) platformunda orta mekânsal çözünürlüklü Sentinel-2 (MSI)
uydu görüntüleri, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Rasgele Orman (RO) makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak
sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma aşamasında Sentinel-2 (MSI) geleneksel bantlarına, Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi
(NDVI) ve Plastik Sera İndeksi (PSI) bant olarak eklenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek sınıflandırma doğruluğu PSI
ve RO sınıflandırıcısı kullanılarak üretilmiştir. Genel doğruluk (GD) değeri %88,10, Kappa(κ) istatistik değeri ise 0.804 olarak
hesaplanmıştır. Geleneksel bantlar ve DVM kullanılarak GD %84.31, κ 0.741, NDVI ve DVM kullanılarak GD %84.34, κ 0.756
olarak hesaplanmıştır. Ayrıca sınıflandırma doğrulukları arasındaki farkların anlamlılığını ölçmek için sonuçlara McNemar
istatistik testi uygulanmıştır. McNemar testi sonuçlarına göre sınıflandırma doğrulukları arasındaki farkların istatistiksel olarak
anlamlı olduğu belirlenmiştir.