Uzaktan algılama tekniği ile tarım arazilerinde çiftçi ürün beyanlarının kontrolü: Harran Ovası örneği

Abstract

Uzaktan algılama, yeryüzünün doğal ve yapay objeleri hakkında çeşitli sensörlerle yeryüzü ile fiziksel temasa geçilmeksizin bilgi alma ve bunları değerlendirme tekniği olarak tanımlanmaktadır. Uzaktan algılama teknolojilerindeki gelişmelere bağlı olarak, mekânsal analizlerde farklı konumsal, spektral ve zamansal çözünürlüklerde veri elde edilebilmektedir. Bu veriler mekânsal bilgiye ihtiyaç duyan pek çok bilim dalı için doğru sonuçlara ulaşma imkânı sunmaktadır. Bu konumsal bilgilerden biri de uzaktan algılama teknolojisinin yoğun olarak kullanıldığı arazi örtüsü ve ürün desen bilgisinin tespiti, gelişimi ve değişimidir.2001 yılında Tarım Reformu Uygulama Projesi (TRUP) kapsamında başlatılan doğrudan gelir desteği ödemelerinin en önemli hedeflerinden biri, ülke genelinde üreticilere ilişkin doğru bilgilerin temin edilerek kayıt altına alınmasıdır. Söz konusu proje geliştirilip yenilerek daha sonra Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS) adını almıştır. Tarımsal üretimle uğraşan tüm üreticilerin çeşitli destek tiplerinden yararlanması için ÇKS 'ye kayıtlı olmaları zorunludur. ÇKS başvurusunda üreticilerden tarımsal varlıklarla ilgili alınan belgeler neticesinde, hem Türk tarımının tarımsal envanterinin çıkarılması hem de çiftçilerin üretimlerine göre çeşitli destek tiplerinden faydalanması sağlanmaktadır.Bu tez çalışmasında, Şanlıurfa İli sınırları içerisinde kalan Güneydoğu Anadolu Projesi kapsamında en geniş tarım alanı ve sulama sistemine sahip olan Harran Ovası'nın uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi (CBS) teknolojileri kullanılarak ovada büyük bir alana hâkim olan pamuk, hububat ve mısır ürünlerine ait alanların, 2013 ve 2014 tarihleri için çok zamanlı LANDSAT-8 uydu görüntülerinin Normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi (NDVI) işlemine tabi tutulması ile vejetasyon değişimi belirlenip, kural tabanlı sınıflandırma sonucu tematik ürün desen haritası oluşturulmuştur. Oluşturulan ürün desen haritasının parsellere işlenip keşifli parsellerle kontrol edilmesi sonucunda %97,3 doğrulukta olduğu tespit edilmiştir. Tematik ürün desen haritasının kontrol edilerek yüksek doğrulukta olması ÇKS beyanlarının kontrolüne olanak sağlamış olup, ova sınırları içerisinde kalan köylere ait tarımsal ürün beyanları toplanarak, tematik haritanın kontrol edilmesi sonucunda pamuk bitkisinde %99, mısır bitkisinde % 91, hububatta ise %92 oranında beyanlarda doğruluk olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada ürün desen beyanı ile ekilen ürün arasındaki farklılıkların da tespit edilmesinin yanı sıra yetişen bu üç ürünün ovadaki dağılımı ve değişimi de belirlenerek yorumlanmıştır.

Remote sensing is defined as a technique to collect information about natural and artifical objects from earth with various sensors working without physical contact and to assess these information. Depending on improvements in the remote sensing technologies, data can be acquired in different spatial, spectral and temporal resolutions. These datum give opportunities to many scientific fields to reach required spatial information. One of these spatial informations is detection, growth and change of land coverage and crop pattern information that use remote sensing technologies intensely. One of the most important goals of direct income support payments covered within Agricultural Reform Implementation Project (ARİP) that started in 2001 is to acquire the accurate information about producers and to register. This project has been improved and renewed with the name of Farmer Registry System. In order to benefit from various support types, it is required that the producers involved in agricultural production should be registered to FRS. Through the documents acquired in the ÇKS registry, agricultural inventory of Turkish agriculture is created and also producers can be benefited from varius subsidies.In this thesis, Harran Plain's within the Şanlıurfa Province, where has the largest agricultural fields and irrigation systems in the scope of Southeastern Anatolia Project, cotton having the largest area, cereals and corn fields were evaluated by using remote sensing and geographic information system technology. Multi-temporal satellite images acquired from LANDSAT-8 for the years 2013 and 2014 were used to determine vegetation change with Normalize Different Vegetation Index (NDVI) and to generate thematic product pattern map with rule-based classification. After checking discovered parcels with generated product pattern map (after registering parcels) 97,3 % accuracy have been found. Thematic product pattern map showed high accuracy when it was checked and used to control FRS declaration. By collecting, agricultural product declarations for the villages in the plain boundaries, as a result of controlling the thematic maps; 99% of the cotton, 91% of corn, and 92% of cereals accuracy in the declaration has been determined. In this study, in addition to determining the differences between product pattern declaration and cultivated crops, the distribution in these three products grown in plains and detecting changes was also identified and reviewed.