Journals / DSİ Teknik Bülteni / 2020 / Sayı: 136

DETERMINATION OF IRRIGATED PARCEL BY USING UNMANNED AIR VEHICLE AND REMOTE SENSING TECHNOLOGY

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI VE UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİSİ KULLANILARAK SULANAN PARSELLERİN BELİRLENMESİ

Pages
20–30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

This study is expected to contribute to the national and international literature in terms of equipment and method used.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Many problems are encountered in monitoring and evaluation of irrigation systems activities by using traditional methods.
📊
Key Findings & Data:In this study, the utilization possibilities of UAVs for monitoring irrigation activities in Temrezli irrigation system which has 2111.9 da land in the 113th Branch Directorate service area under the 11th Regional Directorate of DSI were investigated.
💡
Conclusion & Impact:This study is expected to contribute to the national and international literature in terms of equipment and method used.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2017 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Many problems are encountered in monitoring and evaluation of irrigation systems activities by using traditional methods. In recent years, Remote Sensing (RS) technologies have been widely used due to the capabilities of monitoring and evaluating irrigation activities. The most recent of these technologies is Unmanned Aerial Vehicles (UAV). However, UAVs are not utilized at the desired level in agricultural activities against the capabilities they have in our country. As in many fields, application-oriented researches that will benefit from UAV technology in irrigation applications are of great importance in eliminating the problems experienced in this regard. In this study, the utilization possibilities of UAVs for monitoring irrigation activities in Temrezli irrigation system which has 2111.9 da land in the 113th Branch Directorate service area under the 11th Regional Directorate of DSI were investigated. Primarily, the current crop pattern for 2017 was determined by multispectral camera images. Then irrigation activities were examined with thermal and multispectral camera images. Crop pattern in the irrigation field was determined as Sunflower 36.6%, Rice 6.9%, Fodder 3.7%, Sugar beet 4.1%, Corn 1.5%, Wheat 47%, Vegetable 0.3%. On the other hand, irrigated crops were identified as Corn, Sugar Beet, Rice, Vegetable and Alfalfa. As a result of the study, it has been shown that UAVs can be used as an effective tool in the investigation of irrigation activities in irrigation fields. This study is expected to contribute to the national and international literature in terms of equipment and method used.

Özet

Büyük yatırımlar ile gerçekleştirilen sulama sistemlerinin geleneksel yöntemler ile izleme-değerlendirme faaliyetlerinde birçok problemlerle karşılaşılmaktadır. Son yıllarda, birçok sektörde olduğu gibi sulama faaliyetlerinin izleme-değerlendirmesinde de sahip olduğu yetenekler nedeniyle Uzaktan Algılama (UA) teknolojilerinden yaygın olarak yararlanılmaktadır. Bu teknolojiler içerisinde en yenisi İnsansız Hava Araçları (İHA)’dır. Ancak, ülkemizde sahip olduğu yeteneklere karşı İHA’lardan tarımsal faaliyetlerde istenilen düzeyde faydalanılmamaktadır. Bir çok alanda olduğu gibi sulama uygulamalarında da İHA teknolojisinden fayda sağlayacak uygulamaya dönük araştırmalar bu konuda yaşanan problemlerin giderilmesinde büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, DSİ 11. Bölge Müdürlüğüne bağlı 113. Şube Müdürlüğü hizmet alanı içerisinde yer alan 2.111,9 da araziye sahip Temrezli sulama sahasında sulama faaliyetlerinin izlenmesinde İHA’ların kullanım olanakları araştırılmıştır. Çalışmada, 2017 yılı için bir yandan multispektral kamera görüntüleri ile mevcut bitki deseni saptanmış bir yandan da termal ve multispektral kamera görüntüleri ile sulama faaliyetleri incelenmiştir. Araştırma sonucunda sulama sahasındaki bitki deseninin; Buğday %47,0, Ayçiçeği %36,6, Çeltik %6,9, Şekerpancarı %4,1, Yem bitkisi %3,7, Mısır %1,5 ve Sebze %0,3 olarak gerçekleştiği belirlenmiştir. Bu bitkiler içerisinde Mısır, Şekerpancarı, Çeltik, Sebze ve Yonca sulu tarım koşullarında yetiştirildiği belirlenmiştir. Araştırmada elde edilen bu sonuçlar üzerine yapılan değerlendirmede ise İHA’ların tarımsal alanlardaki sulama faaliyetlerinin incelenmesinde etkin bir araç olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur. Bu çalışmanın kullanılan ekipman ve metot açısından ulusal ve uluslararası düzeyde literatüre katkı sağlaması beklenmektedir.

🔖

Cite This Article

ŞENER, M., ERDEM, T., ÇELEN, İ. H., TEKİNER, M., YILDIRIM, M. U., PEHLİVAN, M., ŞEREN, A., KOLSUZ, H. U., SEYREK, K., TURAN, L. (2020). DETERMINATION OF IRRIGATED PARCEL BY USING UNMANNED AIR VEHICLE AND REMOTE SENSING TECHNOLOGY. DSİ Teknik Bülteni, Sayı: 136, 20–30. https://ajindex.com/articles/149115

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

  1. Anonim, 2012. Konya Ovası Projesi ve Konya Tarımsal Eylem Planı Raporu, 24s [2] Tayem, 2013. Adana Tarımsal Sulama Altyapısının Analizi Sulamanın Sorunları Ve Çözüm Önerileri. T.C. Gıda Tarım Ve Hayvancılık Bakanlığı, Adana, 90s [3] Crookston, K., 2006. A top 10 list of developments and issues impacting crop management and ecology during the past 50 years. Crop Science, 46, 2253-2262 [4] Mulla, D.J., 2012. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystem Engineering. Special Issue: Sensing in Agriculture Review.(114). 358-371 [5] Zhang, N., Wang, M., Wang, N. 2002. Precision agriculture: a worldwide overview. Computers and Electronics in Agriculture, 36, 113e132 [6] DJI, 2019a. DJI Matrice 600 Pro Teknik Özellikleri https://www.dji.com/matrice600-pro (Erişim Tarihi: 10.05.2019) [7] Yerdelen, A., Mermer, A., Dedeoğlu, F., Yıldız, H., Kaya, Y., Süzer, S., Öcal, M. B. 2008. Edirne İlinde Ürün Deseninin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Yöntemleri Kullanılarak Belirlenmesi ve Ayçiçeği Verim Tahmini, Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 17 (1-2) [8] Aparicio, N., D Villegas, J., Casadesus, J.L., Araus and C. Royo, 2000. Spectral vegetation indices as nondestructivetools for determining durum wheat yield. Agron. J., 92:83–91 [9] Royo, C.N., Aparicio, D., Villegas, J., Casadesus, P., Monneveux and J.L. Araus 2003. Usefulness of spectral reflectance indices as durum wheat yield predictors under contrasting. Mediterranean conditions. Int. Journal of Remote Sensing, Vol:24: No: 4 403–4 419 [10] Parrot. 2019. Parrot Sequoia Multispektral Kamera Teknik Özellikleri, https://www.parrot.com/business-solutions-us/parrot-professional/parrot-sequoia#parrot-sequoia- (Erişim Tarihi: 10.05.2019) [11] Bégué, A., Arvor, D., Lelong, C., Vintrou, E., Simoes, M. 2015. Agricultural systems studies using remote sensing. In Remote sensing Handbook. Vol. II: Land Resources: Monitoring, Modeling, and Mapping; Thenkabail, P.S., Ed.; CRC Press:
  2. Boca Raton, FL, USA; Taylor and Francis Group: London, UK; New York, NY, USA, pp. 113–130 [12] DJI. 2019b. Zenmuse XT Termal Kamera Teknik Özellikleri, https://www.dji.com/zenmuse-xt?site=brandsite&from=nav (Erişim Tarihi: 10.05.2019) [13] Jähne, B. 2005. Digital Image Processing, 6nd ed., Springer Berlin Heidelberg Press [14] Bahadır, M. 2007. Yalova İli Arazi Kullanımının Uzaktan Algılama Teknikleri Yardımıyla Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Afyonkar