AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe overall accuracy of NDVI (plant density) classes was found as 86.45 %.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Indices developed for vegetation hold important place in remote sensing technology and they are commonly used. One of them is Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which is developed for vegetation and accepted in worldwide. In this study, spatial distribution of plant density of Tokat province in 2000 was mapped by using LANDSAT-7 ETM+ images and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Obtained NDVI map was classified as very weak, weak, moderate and intensive plant density classes for the first time by utilizing Braun Blanquet cover abundance classes (BB) and geographic information systems (GIS). The accuracy assessment of the created classes was performed by utilizing ground truth data collected from 103 points throughout the study area. The overall accuracy of NDVI (plant density) classes was found as 86.45 %. The results of the study indicated that the majority of the Tokat province takes place in the moderate class (47.56 %). This was followed by intense (40.36 %), low (7.57 %) and very weak (4.14 %) plant density classes. The remaining areas were evaluated as water surface (0.37 %). The results concretely demonstrated the high potential of Tokat province in terms of plant biological diversity and agriculture. BB assessments were also found to be usable to classify the NDVI values in a reliable way. Thus, a robust background reference was also formed to monitor vegetation cover change in the future.
Özet
Uzaktan algılama teknolojilerinde bitki örtüsü için geliştirilen indeksler önemli bir yer tutmakta ve sıkça kullanılmaktadır. Bunlardan biri de vejetasyon için geliştirilen ve dünyada kabul gören Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi`dir (NDVI). Bu çalışmada Tokat ili bitki yoğunluğunun 2000 yılındaki dağılımı LANDSAT-7 ETM+ görüntüleri ve NDVI kullanılarak haritalanmıştır. Elde edilen NDVI haritası bitki sosyolojisinde kullanılan Braun Blanquet örtüş bolluğu sınıfları (BB) ve coğrafi bilgi sistemlerinden (CBS) yararlanılarak çok zayıf, zayıf, orta ve yoğun olarak ilk kez sınıflandırılmıştır. NDVI sınıflandırılmasının doğruluk analizi çalışma alanının genelinde 103 noktadan toplanan yersel veriler kullanılarak yapılmıştır. Doğruluk değerlendirmesi NDVI sınıflarına ait genel doğruluğun % 86.45 olduğunu göstermiştir. Bu sınıflandırmaya göre Tokat ilinin büyük bir kısmı orta (% 47.56) bitki yoğunluğu sınıfına girmiştir. Bunu sırasıyla yoğun (% 40.36), zayıf (% 7.57) ve çok zayıf (% 4.14) bitki yoğunluğu sınıfları izlemiştir. Geriye kalan alanlar su yüzeyi (% 0.37) olarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar bitki biyolojik çeşitliliği ve tarımsal faaliyetler yönünden Tokat ilinin yüksek potansiyelini somut bir şekilde ortaya koymuştur. BB değerlendirmelerinin de NDVI değerlerinin sınıflandırılmasında güvenilir olarak kullanılabileceği bulunmuştur. Böylece bitki örtüsünün gelecekteki değişiminin izlenmesi için de sağlam bir referans oluşturulmuştur.