Trakya bölgesi bağ alanlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri ile incelenmesi

Abstract

Bağ alanlarının doğru yönetilmesi ve bağcılık için doğru yer tespitlerinin gerçekleştirilmesi ülkemiz bağcılığının mevcut potansiyeline ulaşabilmesine olanak sağlayacaktır. Ülkemiz asma yetiştiriciliğinde bağcılık için en uygun iklim kuşağında olmasına rağmen bilimsellikten uzak uygulamalardan ve mevcut potansiyelin göz ardı edilmesinden dolayı uluslararası piyasada alt sıralardadır. Dünyada üzüm öncelikle sofralık, kuru üzüm ve şarap yapımında değerlendirilmektedir. Ancak ülkemiz sadece kuru üzüm ticaretinde söz sahibidir. Bunun dışındaki ürünlerimiz uluslararası piyasada tercih edilebilir seviyede değildir. Bunun sebebi yanlış tarım politikalarının yanısıra bilim ve teknolojideki yeniliklerden faydalanılmadan gerçekleştirilen tarım faaliyetleridir. Uzaktan algılama, tarımın her alanında olduğu gibi bağcılık alanında da dünyada özellikle gelişmiş ülkelerde sıkça kullanılan bir teknolojidir. Farklı kaynaklardan elde edilen verilerin bir arada değerlendirilmesine olanak sağlayan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojileri ise tarımsal çalışmalarda sıkca faydalanılan bir karar destek mekanizmasıdır. Bu çalışmada makro ölçekte Trakya bölgesi, mezo ölçekte Tekirdağ İli (Merkez ve Şarköy İlçeleri ağırlıklı olarak) ve mikro ölçekte Tekirdağ Bağcılık Araştırma İstasyonu Müdürlüğü (TBAİM) arazisindeki bağ alanları uzaktan algılama ve CBS teknikleri ile incelenmiştir. Çalışma üç ana başlıkla sıralanabilir: 1) Bağların güncel mekânsal dağılımlarının uydu görüntüleri ile tespiti, 2) Asmanın su stresi ve fotosentez durumlarının yersel hiperspektral uzaktan algılama yöntemleri ile incelenmesi ve elde edilen sonuçların multispektral uydu görüntülerinde uygulanması ve 3) Asmanın, iklim, toprak ve topografik istekleri göz önünde bulundurularak farklı kaynaklardan oluşturulan ve temin edilen verilerin CBS ortamında değerlendirilmesi ve bağcılık için uygun alanların belirlenmesi. İlk olarak mevcut veriler doğrultusunda Tekirdağ'daki bağ alanlarının mekânsal dağılımı tespit edilmiştir. Bu amaçla, öncelikle bağ alanlarının tespiti için uygun mekânsal çözünürlükteki uydu görüntüleri belirlenmiştir. Bu amaçla Spot-5, Ikonos ve WorldView-2 (WV-2) uydularından temin edilen multispektral uydu görüntüleri kullanılmıştır. WV-2 uydu görüntüsü mekânsal ve spektral özelliklerinden dolayı mevcut veriler arasında en kullanılabilir uydu verisi olarak belirlenmiştir. Tekirdağ il sınırları içerisinde arazi çalışmaları ve ağırlıklı olarak 2011 uydu görüntüleri kullanarak gözleme dayalı sayısallaştırma ile 4094 hektar (ha) alana sahip 8187 bağ parseli ve 438,9ha alana sahip 1023 zeytin-bağı parseli belirlenmiştir. Bu değerler Türkiye İstatistik Kurumunun (TÜİK) 2011 yılına ait yayınladığı 4122,3ha Tekirdağ bağ alanları değeri ile uyum göstermektedir. Mevcut bağ alanlarının tespiti ve haritalanması sonraki çalışmalara altlık olması açısından çok önemlidir.Bitkinin su stresi ve fotosentez oranlarının takibi özellikle hassas tarım uygulamalarında ve tarım alanlarının yönetiminde fizyolojik süreçlerin takibi açısından çok önemlidir. Çevresel etkenlerden ve yanlış tarım uygulamalarından dolayı bitki fizyolojisinde oluşabilecek anomalilerin engellenmesi veya durum tahlilinde uzaktan algılama çok etkili bir yöntemdir. Asma su stresinin ve fotosentezinin yersel hiperspektral uzaktan algılama yöntemleri ile incelenmesi ve elde edilen bulguların uydudan uzaktan algılama ile uygulanabilirliğinin araştırılması bu çalışmanın amaçlarından biridir. Bu doğrultuda, çalışma kapsamında TBAİM arazisinde bulunan Alphonse Lavallée, Atasarısı, Cinsaut, Gamay, Merlot, Razakı, Semillon, Tekirdağ Çekirdeksizi ve Yapıncak asma çeşitleri 08.08.2012 ve 06.09.2012 tarihlerinde iki farklı dönemde çalışılmıştır. Hiperspektral ölçümler ve eş zamanlı gerçekleştirilen su stresini ifade eden gün ortası yaprak su potansiyeli (YSP (Ψgo(-MPa))) ve fotosentez hızı (A (mola CO2.m-2.s-1)) ölçümleri TBAİM arazisindeki bağ alanlarında gerçekleştirilmiştir. Öncelikle Ψgo ve A değerleri ile en ilişkili dalga boyları belirlenmiştir. Hiperspektral çalışmalarda son dönemde sıklıkla kullanılmaya başlanan Optimum Bant Oran İndisi (OBRA) ve Optimum Normalize Fark İndisi (ONDI) bulma yöntemleri ile Ψgo ve A değerleri ile en ilişkili Bant Oranı (BR) ve Normalize Fark (ND) indisleri belirlenmiştir. Öncelikle arazi çalışmalarında temin edilen tüm çeşitlere ait hiperspektral eğriler kullanılarak 400-1000nm arasındaki tüm olası BR ve ND değerleri hesaplanmıştır. Oluşturulan BR ve ND indisleri ile Ψgo ve A değerleri arasında ayrı ayrı korelasyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Tüm olası BR ve ND indilerinin Ψgo ve A değerleri ile oluşturduğu korelasyon değerleri Korelasyon Matrisi Haritaları (KMH) ile görselleştirilmiştir. Belirlenen ilişkilerin etki alanları, korelasyonların tesadüfi olup olmadığı, çalışılan spektral bölgedeki mevcut tüm ilişkilerin dağılımı ve hiperspektralden multispektrale geçerken uydu görüntülerinde tercih edilecek bantlar KMH ile açık bir şekilde ortaya konulmuştur. Analizler hem lokal zamanda (08.08.2012 ve 06.09.2012 ayrı ayrı) hem de toplam zamanda (iki dönemin verileri tek bir veri seti olarak) incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda kırmızı kenar Ψgo ile en ilişkili spektral bölge olarak belirlenmiştir. 06.09.2012 tarihli ölçümlerde 686nm'nin yansıtım (R) değeri ile r=0,972 (r2=0,945) korelasyon yakalanmıştır. Ψgo ile en ilişkili BR indisi r=-0,993 (r2=0,985) değerleri ile 06.09.2012 tarihli R944/R691 olarak belirlenmiştir. Ψgo ile en ilişkili ND indisi r=0,990 (r2=0,981) değerleri ile 06.09.2012 tarihli [R690-R895]/[R690+R895] olarak belirlenmiştir. A için en yüksek korelasyon 08.08.2012 tarihli ölçümler ile 609nm (sarı bölge) dalga boyu arasında r=-0,929 (r2=0,863) şeklindedir. A ile en ilişkili BR indisi r=-0,986 (r2=0,973) değerleri ile 08.08.2012 ölçümlerinde üretilen R696/R944 olarak belirlenmiştir. A ile en ilişkili ND indisi r=0,985 (r2=0,970) değerleri ile 08.08.2012 tarihli [R944-R696]/[R944+R696] olarak belirlenmiştir. İndis sonuçları incelendiğinde 950nm merkezli su emilim bölgesi ile 670-780nm arasında olduğu kabul edilen kırmızı kenar bölgesinin oluşturduğu indislerin en korelasyonlu hiperspektral indisleri oluşturduğu belirlenmiştir.Hiperspektral çalışmalar ile belirlenen indisler multispektral WV-2 uydu görüntülerine uyarlanarak bağların su stresi ve fotosentez durumları multispektral çözünürlük ile incelenmiştir. Hem Ψgo hem de A, WV-2'nin 5. bandı olan kırmızı bandıyla (B5) r=0,766 (r2=0,587) ve r=-0,804 (r2=0,647) değerleri ile ilişkilidir. Ψgo ve A ile en yüksek korelasyonlu BR indisi sırası ile r=0,867 (r2=0,752) ve r=-0,937 (r2=0,878) değerleri ile B5/B7 indisidir. Ψgo ve A ile en yüksek korelasyonlu ND indisi sırası ile r=0,874 (r2=0,763) ve r=-0,945 (r2=0,894) değerleri ile [B5-B8]/[B5+B8] indisidir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda multispektral ve hiperspektral bulgularının birbirleri ile uyumlu ve yersel hiperspektralden uydudan multispektrale geçiş esnasında OBRA, ONDI ve KMH ile gerçekleştirilen analizlerin son derece tutarlı oldukları belirlenmiştir.Ayrıca geniş alanlarda bağ alanlarını incelemek amacıyla, OBRA, ONDI yöntemleri ile belirlenen indisler ile Tekirdağ Merkez ve Şarköy ilçeleri için indis haritaları oluşturulmuştur. Arazi çalışmalarında çeşit ve konum bilgisi belirlenen TBAİM dışındaki 128 farklı bağ parselindeki çeşitler indisler kullanılarak hem çeşit bazında hem de fenolojik dönem bazında sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Ancak çeşit ve fenolojik dönem ilişkileri göz önünde bulundurularak gerçekleştirilen araştırmalar sonucunda, çeşitleri birbirinden ayırmak ya da aynı çeşitleri topografyaya bağlı olarak değişen meteorolojik koşullar doğrultusunda oluşabilecek fenolojik dönem farklılıklarına göre sınıflandırmak mümkün olmamıştır. Topografik parametreler farklı iklim koşullarını doğurduğundan, ek olarak indisler ile eğim, bakı ve yükseklik gibi topografik parametreler arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Topografik parametreler ve buna bağlı olarak değişen meteorolojik koşullar arasındaki ilişkiler göz önünde bulundurularak gerçekleştirilen incelemeler sonucunda, yükseklik ile [B7-B2]/[B7+B2] ve [B8-B2]/[B8+B2] indisleri arasında sırasıyla r=0,847 (r2=0,851) ve r=0,814 (r2=0,814) şekilde korelasyonlar belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, diğer bir deyişle, güneş ışınımı, hava yoğunluğu, hava basıncı ve bunlara bağlı olarak değişen fotosentez ve su stresi ile ilişkili olan yükseklik ile [B7-B2]/[B7+B2] ve [B8-B2]/[B8+B2] indisleri arasında yüksek korelasyonlar belirlenmiştir.Bu çalışmanın son aşaması bağcılık için uygun alanların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi (ÇKKVY) kullanarak belirlenmesidir. Bağcılık için uygun alan tespiti, diğer bir deyişle bir alanın bağcılık için uygunluğu, ilgili alandan ne kadar verim alınabileceğinin göstergesidir. Bir bölgede gerçekleştirilecek bağcılığın ne kadar verimli olacağı; iklim, toprak ve topografik özelliklere göre şekillenir. Bu özelliklerin belli kriterler doğrultusunda bir arada değerlendirilmesi ile elde edilen sonuçlar ilgili bölgenin bağcılığa uygunluğunun göstergesidir. Bu amaçla, bağcılığın iklim, topografik ve toprak istekleri ÇKKVY'ne girdi parametreleri olarak girilmiştir. Topografik parametreler Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) kullanılarak, toprak parametreleri hâlihazırda bölgeye ait sayısal toprak haritalarından ve çalışma alanına ait iklim parametrelerinin alansal dağılımı ise meteorolojik istasyonlara ait verilerin mekânsal enterpolasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Bir bölgenin bağcılık için ne kadar uygun olduğunun belirlenmesi için o bölgenin iklim özelliklerinin ayrıntılı bir şekilde bilinmesi gerekmektedir. Trakya bölgesinde uzun yıllar boyunca çalışan meteorolojik istasyon sayısı ve dağılımı, bölgenin farklı mikro klima özelliklerini ifade etmek için ne yazık ki yeterli değildir. Bu bağlamda istasyonlara ait iklim verilerinin alana yayılması esnasında enterpolasyonu güçlendirecek yardımcı veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Uzaktan algılama, geniş alanların yüksek mekânsal ve zamansal çözünürlükle takibinde sıklıkla kullanılan ve meteorolojik çalışmalarda sıkça faydalanılan bir yöntemdir. Bu sebepten, iklim ve uzaktan algılama verilerinin jeoistatistik yöntemler ile bir arada değerlendirilmesi ve iklim verilerinin mekânsal enterpolasyonu, bağcılık için uygun alanların belirlenmesi ana amacının altında gelişen diğer bir amaç olarak belirlenmiştir.Arazi Yüzey Sıcaklığı (Land Surface Temperature (LST)) ve Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndisi (NDVI) iklim verileri ile yüksek korelasyonlu uzaktan algılama ürünlerindendir. Bu çalışmada, LST ve NDVI verilerinin, uzun yıllar aylık ortalama (UYAO) hava sıcaklığı (Ta), yağış toplamı (Pt), bağıl nem (RH) ve rüzgâr hızı (Ws) ile olan ilişkileri doğrultusunda uzaktan algılama verilerinin dâhil olduğu yeni basit bir enterpolasyon yönteminin oluşturulması hedeflenmiştir. Bu bağlamda deterministik yöntemlerden Ters Mesafe Ağırlıklı Enterpolasyon (Inverse Distance Weighting (IDW)) ve jeoistatistiksel yöntemlerden Sıradan Kriging (Ordinary Kriging (OK)) çalışma alanına ve oluşturulacak enterpolasyon sistemine uygunluğu açısından avantajları ve dezavantajları ile değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, sonuçlarının doğruluğu, basitliği ve buna bağlı olarak çalışma hızı nedeni ile IDW temelli ve uzaktan algılama verileri ile geliştirilen modifiye IDW (M-IDW) mekânsal enterpolasyon yöntemi oluşturulmuştur.M-IDW, Ta, Pt, ve RH için ayrı Ws için ise ayrı iki şekilde ama aynı mantıkla oluşturulmuştur. İlk olarak yapılan incelemeler neticesinde, UYAO LST değerinin Ta, Pt, ve RH iklim verileri ile yüksek korelasyonlu olduğunu ortaya çıkmıştır. Ta, Pt, ve RH için geliştirilen M-IDW'de, `İstasyon noktasındaki UYAO LST değerine denk gelen iklim değeri, görüntünün başka bir yerindeki UYAO LST değerinde ne olur` yaklaşımı, en basit içler dışlar çarpımı ile ifade edilip IDW denklemi içerisindeki bilinen istasyon değeri yerine konulmuştur. Ws için ise IDW denklemi içerisine bilinen istasyon değeri yerine Hellman Yükseltme Bağıntısı (HYB) yerleştirilmiştir. HYB iki farklı yükseklik arasındaki Ws değişimini yüzey dokusuna göre belirleyen bir denklemdir. Bu bağlamda, yükseklik bilgisi SYM'den ve yüzey dokusu bilgisi ise NDVI indisinden temin edilmiştir.Bu çalışmada iklim verilerinin mekânsal enterpolasyonu, görüntü işleme ve mekânsal enterpolasyon adımlarını içeren bir sistem tasarımı ile gerçekleştirilmiştir. M-IDW sonuçları, IDW, OK ve tıpkı M-IDW gibi uzaktan algılama verileri ile desteklenen Sıradan Co-Kriging (Ordinary Co-Kriging (OCK)) yöntemi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. M-IDW özellikle Ta, Pt ve Ws için kış ayları dışında ya diğer yöntemlere göre daha iyi ya da çok çok yakın sonuçlar üretmektedir. RH için ise kış ayları dışındaki sonuçlar birbirine yakındır, ancak genel olarak diğer yöntemler biraz daha başarılıdır. M-IDW ile Ta için 0,19oC'ye kadar, Pt için 4,60mm'ye kadar, RH için %3,39'a kadar ve Ws için ise 0,22m/s'ye kadar minimum karesel ortalama hata (RMSE) ile enterpolasyonlar gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda yeterli sayıda uydu görüntüsü ve bulutsuz piksel elde edilebildiği durumlarda M-IDW'nin giderek daha iyi sonuçlar verebildiği tespit edilmiştir.Çalışmanın son aşamasında, uzaktan algılama verilerinden faydalanılarak belirlenen iklim parametreleri, mevcut toprak ve SYM'den üretilen toprak ve topografik parametreler kullanılarak gerçekleştirilen ÇKKVY ile bağcılık için uygun alanlar belirlenmiştir. Çalışmanın ilk kısmında belirlenen mevcut bağ alanları ile CBS sonuçlarının karşılaştırmalı analizi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar TÜİK'den temin edilen ilçe bazında verim bilgileri ve bu çalışma kapsamında arazide toplanan verim bilgileri ile son derece uyumludur. Bir bölgenin, uzun yıllar içerisinde, verimine ait standart sapma (STDEV) değerinin aritmetik ortalama (AORT) değerine oranının 100 ile çarpılması ((STDEV/AORT)×100), o bölgenin veriminin uzun yıllar içeresinde ne kadar kararlı olduğunu göstermek için kullanılabilir. 1991 yılından itibaren TÜİK tarafından arşivlenen ilçe bazında verim verileri kullanılarak üretilen ilçe bazında (STDEV/AORT)×100 değerleri ve ÇKKVY ile oluşturulan ilçe bazında en uygun alan sınıfı değerleri arasında r=-0,864 (r2=0,760) şeklinde bir ilişki belirlenmiştir. Sonuçlar, verimde uzun yıllar içerisinde değişimler fazla olursa o bölgenin bağcılık için uygunluğunun azaldığını göstermektedir. Elde edilen sonuçlar hem bağcılığın antik dönemlerden günümüze kadar geçirdiği tarihsel sosyo-ekonomik gelişimi, hem de mevcut durumu ile son derece uyumlu çıkmıştır. Sonuç olarak bu çalışma kapsamında bağcılık; asmadan bağ alanlarına kadar farklı seviyelerde uzaktan algılama ve CBS'nin farklı teknikleri ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürle uyumlu olmakla beraber yeni yaklaşımlarda getirebilir. Bu çalışmadaki yaklaşımlar, ülkemiz için muazzam bir potansiyele sahip ancak yeterli destek bulamayan bağcılığın veya önem verilerek devam etmekte olan ancak daha bilimsel ve teknolojik yöntemler ile ele alınması gereken diğer tarımsal faaliyetlerin yönetilmesinde ve gelişiminde katkıda bulunabilir.

The correct management of vineyards and suitable area determination for grapery will allow the real potential of our existing viticulture to be realized. Although our country is in the most appropriate climate for viticulture in the cultivation of the vine, being far from scientific application and the existing potential being ignored, it is at the bottom line in the among the international markets. In the World, grape, primarily considered as table grapes, raisins and the wine-making. However, our country is at the top of the list only in trading raisins. Our products apart from raisins are not preferred in the international market. The reasons for this are the wrong agricultural policies as well as not using the benefits of innovations in science and technology. `Remote Sensing` as in every field of agriculture, is a widely used technology among the wine-growing areas in the World, especially in developed countries. Geographic Information Systems (GIS) technologies allows the evaluation of the data obtained from different sources and is a frequently used mechanism to support the decision in agricultural studies.In this study, the vineyards in Trakya (Thrace) on mono-scale, Tekirdağ province on meso-scale (mainly the Centre and Şarköy County) and Tekirdağ Viticulture Research Station Directory lands on micro-scale were detected by `remote sensing and GIS`. The study can be considered in three main titles: 1) The determination of the spatial distribution of the vineyards by satellite images, 2) The examination of the water stress and photosynthesis of vines by the in-situ hyperspectral remote sensing and the implementation of the results obtained in multispectral satellite images, and 3) The evaluation of the data in GIS taking the climate, soil and topographical requests of the vine, created and obtained from different sources and identification of suitable areas for viticulture.First in line with the existing data, the spatial distribution of vineyards in Tekirdağ had been identified. For this purpose, the suitable spatial resolution satellite images were determined that the vineyards require. For this purpose, the multispectral images were obtained from Spot-5, Ikonos and WorldView (WV-2) satellites. WV-2 is identified as the most appropriate due to its spatial and spectral properties. By the field work in the city of Tekirdağ and the digitization based on the satellite images observed in 2011, 8187 vineyard parcels of 4094 hectares (ha) and 1023 olive-vineyard parcels of 438.9ha has been identified. These values are consistent with the values of Turkey Statistic Institute (TSI) released in year 2011 of 4122.3ha of vineyard area in Tekirdağ. Determination of the actual vineyard areas and mapping is essential for the sake of base for further studies. Monitoring of plant water stress and rate of photosynthesis are crucial especially in precision agricultural application and management in terms of accurate monitoring of physiological processes. Remote sensing analysis is a very effective method for preventing and determining the anomalies in the plant physiology in case of environmental factors and inappropriate farming practices. The investigation of water stress and photosynthesis of vine by in-situ hyperspectral remote sensing and the examination of applicability of the in-situ findings by satellite remote sensing is one of the aims of this study. In this context, Alphonse, Lavallée, Atasarısı, Cinsaut, Gamay, Merlot, Razakı, Semilion, Tekirdağ Çekirdeksizi and Yapıncak vine species, which are available in TBAİM land, were studied in two different periods, in 08.08.2012 and 06.09.2012. Hyperspectral measurements and simultaneously carried out water stress expressing the midday leaf water potential (LWP (Ψgo(-MPa)) and photosynthesis rate (A (μmol CO2.m-2.s-1) measurements were performed in TBAİM lands. First the wavelengths that are mostly associated with Ψgo and A were determined. Using the methods of Optimum Band Ratio Index (OBRA) and Optimum Normalized Difference Index (ONDI), often been used in recent hyperspectral studies, Ψggo and A values associated with the Band Ratio (BR) and Normalized Difference (ND) indices were determined. First, by using the hyperspectral curves of corresponding species obtained in land studies, all possible BR and ND values were calculated in the spectral range of 400-1000nm. Correlation analyses between Ψgo and A values and created BR and ND indices were carried out separately. All possible correlation values are visualized by Correlation Matrix Maps (CMM). The domains of the relations determined, whether the correlations are coincidental, the distribution of all the relations existing in the studied spectral region, the satellite image's bands to be the preferred when passing through multispectral from hyper spectral had been demonstrated clearly with CMM. The analysis were examined in both local time (08.08.2012 and 06.09.2012 separately) as well as total time (two periods of data as a single data set). In accordance with the results obtained, the red edges were determined as the most relevant spectral region. In the 06.09.2012, between the reflection (R) value of 686nm and Ψgo, r=0.972 (r2=0.945) correlation was caught. The BR index most associated with Ψgo, was determined as 06.09.2012 dated R944/ R691 with the value r=0.993 (r2=0.985). The ND index most associated with Ψgo, was determined as 06.09.2012 dated [R690-R895]/[R690+R895] with r=0.990 (r2=0.981). The highest correlation for A was found as 609nm (yellow region) of wavelength r=-0.929 (r2=0.863) with measurements dated in 08.08.2012. The BR index that is most associated with A was determined as 08.08.2012 dated R696/R944 with r=-0.986 (r2=0.973). The ND index most associated with A value was determined as 08.08.2012 dated [R944-R696]/[R944+R696] with the value r=0.985 (r2=0.970). Analyzing the results of the index, the index formed by the 950nm water based absorption region and the red edge which is assumed to be between and 670 to 780nm are determined to be most correlated hyperspectral indices. The water stress and photosynthesis of vine were examined with multispectral resolution, by adapting the indices determined by hyperspectral to the multispectral WV-2 satellite imagery. Both Ψgo and A were found to be correlated to WV-2's 5. band-red (B5) with r=0.766 (r2=0.587) and r=-0.804 (r2=0.647), respectively. The BR index values that are highly correlated with Ψgo and A is B5/B7 index with values r=0.867 (r2=0.752) and r=-0.937 (r2=0.878), respectively. The ND index that has the highest correlation with Ψgo and A is [B5-B8]/[B5+B8] index with the values of r=0.874 (r2=0.763) and r=-0.945 (r2=0.894), respectively. In accordance with the results obtained, when multispectral and hyperspectral results are considered, the analysis performed with the OBRA, ONDI, and KMH are compatible with each other where utilized during the transition from hyperspectral to multispectral resolution. In addition, in order to examine the vineyards in wide areas, with the index that were determined by OBRA and ONDI methods, Tekirdağ Centre and Şarköy County index maps were created. In the field studies, outside TBAIM the 128 different vineyards, that the variety and location information were determined, tried to classified in the aspect of variety and phonological stages. As a result of the researches, which were done according to the variety and phonological stage relations, it was able to classify neither the same species in order to the phonological stage differences that can be formed through the meteorological conditions depends on the topography nor distinguished the different species. Because the topographic variations caused different climate conditions, the relations between indices and the topographic parameters like slope, aspect and elevation were examined in addition. As a result of the examinations that were done through the relations between the topographic parameters and changing meteorological conditions, elevation were found to be correlated to the indices of [B7-B2]/[B7+B2] and [B8-B2]/[B8+B2] with r=0.847 (r2=0.851) and r=0.814 (r2=0.814), respectively. As a result, in other words, changes in elevation, which influence the solar radiation, air density, air pressure and the photosynthesis and water stress depending to the previous conditions, were found to be highly correlated with index of [B7-B2]/[B7+B2] and [B8-B2]/[B8+B2].The last stage of this study is to determine suitable areas for viticulture by using Multi Criteria Decision Making Method (MCDMM). To determine the appropriate areas for viticulture, in other words suitability of an area for viticulture, is the indicator of productivity. The yield of vineyard is shaped according to the climate, soil and topographical features. The results obtained by combined evaluation of these features with certain criteria demonstrate the suitability of the examined region. For this purpose, the needs of viticulture; like climate, topography and soil, are entered in MCDM as input parameters. Topographical parameters are created by using Digital Elevation Model (DEM), soil parameters by the numerical soil maps of the area and the spatial distribution of climate parameters of the study area by the spatial interpolation of the meteorological stations' data. In order to determine how much it is appropriate for viticulture, it is important to know the region's climate in detail. Number and distribution of meteorological stations in the Thrace region, unfortunately, is not enough to express the region's different microclimate features. In this context, some kind of ancillary data that will strengthen the interpolation during spreading around the climate data belonging to the stations is needed. Remote sensing, is frequently used in monitoring high spatial and temporal resolution of large areas, and a frequently utilized method in meteorological studies. Therefore, climate and remote sensing data being evaluated together with geostatistics methods and spatial interpolation of climate data, are developed as another objective, under the main one i.e. identifying suitable areas for viticulture.Land surface temperature (LST) and normalized difference vegetation index (NDVI) remote sensing products are well known highly correlated with climate data. In this study, it is aimed to develop a new and simple interpolation method considering the relation between remote sensing data (LST and NDVI) and long years' monthly average (LYMA) air temperature (Ta), total precipitation (Pt), relative humidity (RH) and wind speed (Ws) climate data. Within this context, Inverse Distance Weighting (IDW) of deterministic methods and Ordinary Kriging (OK) of geo-statistical methods, are evaluated within the terms of the advantages and disadvantages, about the compatibility with the study area and the interpolation model that comprise necessary image processing and spatial interpolations steps. As a result of the assessment made, due to its accuracy, simplicity and speed, a new method, which is IDW based and involves remote sensing data, modified IDW (M-IDW) spatial interpolation method was created.M-IDW is constituted in two different forms but the same reasoning, for `Ta, Pt, RH` and `Ws`. As a result of the very first examinations, the rate of LYMA LST has come out to be a high correlation with the Ta, Pt, and RH climatic data. In the M-IDW that was developed for Ta, Pt, and RH, `what happens to the station's climate value which matches with LYMA LST value of the station, at the different place of the vision of known LYMA LST value?` approach expressed with the basic `interior exterior multiplication` and replaced with the known station value in the IDW equation. For the Ws, Hellman Altitude Formula (HAF) is replaced with the known station value in the IDW equation. HAF is an equation which detects the change of Ws between two different altitudes according to the surface pattern. In this context, the elevation data is provided from DEM whereas the surface pattern data is provided from NDVI. In this study, spatial interpolation of climate data, is achieved by a created system that comprises the necessary image processing steps and spatial interpolation method. The results of the M-IDW are compared to the IDW, OK and Ordinary Co-Kriging, which is a sophisticated method and can work with ancillary data like LST and DEM. Especially for Ta, Pt and Ws interpolation, M-IDW produces either better results or much closer results when compared to the other methods apart from the winter months. For RH, the results apart from the winter months are close to each other, but especially for winter generally the other methods are better. The M-IDW interpolations were carried out with the root minimum mean square error (RMSE), up to 0.19oC for Ta, up to 4.60mm for Pt, up to 3.39% for RH, and up to 0.22m/s for Ws. According to the results, it is determined that, M-IDW can give more accurate results when it is possible to have enough satellite images and cloudless pixel.In the last phase of the study, identified climate parameters from remote sensing data, soil parameters from existing digital soil maps and topographic parameters from existing DEM were used in MCDM to define suitable areas for viticulture. Using the determined actual vineyards by digitizing from the first part of the study and the MCDM results, a comparative analysis was completed. The MCDM results obtained were highly compatible the county level official yield data of TSI and yield data collected in the field studies of current study. During long term, standard deviation (STDEV) value of a region's yield divided to the arithmetic mean (AMEAN) value of a region's yield, multiplied by 100 ((STDEV/AMEAN)×100) can be used to display how robust and stable is that region's yield for long terms. A relation r=-0.864 (r2=0.760) is defined between STDEV/AMEAN)×100 values, which was generated from county level vine yield data of TSI since 1991, and the county level most suitable vineyard areas (90-100% class areas) values created by MCDM in GIS platform. The findings showed that, if the variations of the yield during long terms occur much, the suitability for viticulture decreases. The results obtained are highly compatible with historical socio-economic development of viticulture from ancient times until today and current situation of viticulture. As conclusion of this study, viticulture; over different basis from vine leaf to viticulture lands have been examined by using different techniques of remote sensing and GIS. The obtained results are consistent with the literature but also could bring a new approach. The approaches taken in this study can contribute to the management and development of viticulture, which has enormous potential that unused and neglected in Turkey, and ongoing agricultural activities that should be handle with new scientific and technological approaches.