Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: NESLİŞAH CİVELEK
Danışman: Levent Genç
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
| Çanakkale ili, Merkez ve Ezine ilçelerine bağlı 18 köyde belirlenen 220 buğday parseli çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Uzaktan Algılama (UA), meteoroloji ve yersel veriler ile Makine Öğrenimi (MÖ) yöntemleri kullanılarak Karar Ağacı (KA) tabanlı buğday verim tahmin modeli oluşturulmuştur. Buğdayın fenolojik sürecinde, bitki indeksleri ile meteorolojik verilerin buğday verimi ile arasındaki ilişki Pearson Korelasyon analizi ile değerlendirilmiş ve anlamlı ilişkiler tespit edilmiştir. En yüksek korelasyon, Nisan ayında (başaklanma-çiçeklenme) gözlemlenmiştir. C4.5 KA sınıflandırma algoritması kullanılarak, fenoloji sürecinde verim seviyelerini düşük, orta, yüksek olarak belirlenmesinde en uygun zaman dilimi tespit edilmiştir. Nisan ayı (başaklanma-çiçeklenme evresi) buğday verim seviyelerinin belirlenmesinde kritik bir dönem olduğu ortaya konmuştur. Bu süreçte elde edilen yüksek indeks değerlerinin, yüksek verimle ilişkili olduğu saptanmıştır. Öte yandan, düşük ve orta verim seviyelerinin ise genellikle fenolojinin daha erken dönemlerinde belirlenen düşük indeks değerleri ile ilişkili olduğu gözlemlenmiştir. Buğday verim seviyelerini etkileyen çevresel faktörler Regresyon KA modeliyle belirlenmiştir. Sekiz etkili faktör tespit edilmiştir. Altı tanesi fenolojinin belirli zamanlarındaki indeks değerleri (NDVI-WDRVI-RDVI-RED1-Nisan Ayı, Tİ-3-Aralık Ayı, LAI-Mart Ayı Değerleri) ikisi aralık ayına ait Ortalama Sıcaklık (°C) ve Toplam Yağış (mm)'tır. Bu faktörler, verimin %85'ini açıklamıştır. Bu faktörlerin verim üzerindeki etki katsayıları dikkate alınmış ve tahmini verim değerleri hesaplanmıştır. Gerçek verim ve tahmini verim değerleri arasında R = 0,92, R2 = 0,86 yüksek bir uyum bulunmuştur. Bu yöntemler, Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (SKH) doğrultusunda, dijital tarımı geliştirmek, tarım politikalarına rehberlik etmek ve gıda güvenliğini sağlanmak için bilimsel bir altlık oluşturmaktadır. Çalışma, güvenilir verim tahminleri için UA ve meteorolojik verilerin MÖ teknolojisi ile kullanılmasının önemini vurgulamıştır. | |||