AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdditionally, these articles were evaluated by separating them into two main topics: machine learning and band ratio models.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
We live in the information age which aims to reach the information directly as well quickly, reliably and at a lower cost. Thanks to advanced space technologies, the earth is observed periodically through satellites which makes it possible to obtain historical data and monitor changes on the earth’s surface. Data obtained from satellites can be used in many fields by conducting various analyses. Analyzed images obtained from satellites with high spatial resolution could give chance to monitor periodic changes in vegetation quickly, reliably and at a lower cost. These analyzes are actively used in studies such as monitoring agricultural lands, determining crop patterns, detecting time-dependent crop or vegetation change, yield forecasts and monitoring plant health. In developed countries, thanks to improved technologies, crop yield forecasts are assessed by using satellite data. Obtaining the information of crop yield forecasts in advance is very important in terms of planning agricultural production, deciding minimum purchase price and reducing speculation. In addition, the analyses carried out with crop yield forecasting methods on large areas give results in a short time in a reliable way. These studies are closely related to the producer and private sector as well as the public sector. Crop yield forecasting and plant health monitoring studies, which have become applicable with Remote Sensing (RS) technologies, are an area that has been intensively researched for the last 30 years, produced publications. Due to these, crop yield forecasting and plant health monitoring studies continue to be relevant. In this study, studies in our country and around the world on monitoring plant health and crop yield estimation with RS technologies were evaluated in terms of method. As a result of the literature review, it was decided to cover articles that were important in terms of subject, content and method used in this study. Additionally, these articles were evaluated by separating them into two main topics: machine learning and band ratio models.
Özet
İçinde bulunduğumuz bilgi çağında, bilgiye doğrudan ulaşmanın yanı sıra bilgiye hızlı, güvenilir ve daha az maliyetle ulaşmak hedeflenmektedir. Gelişmiş uzay teknolojileri sayesinde uydular aracılığıyla yeryüzü belirli aralıklarla gözlemlenerek geçmişe dönük veri elde etmek ve yeryüzüne ilişkin değişimleri izlemek mümkün hale gelmiştir. Uydu verileri üzerinde çeşitli analizler yapılarak birçok alanda kullanılabilmektedir. Yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip uydular sayesinde elde edilen görüntülerden analizi ile bitki örtüsündeki periyodik değişimlerin takibinin hızlı, güvenilir ve daha az maliyetle yapılabilmektedir. Bu analizler tarım arazilerinin izlenmesi, ürün deseni belirleme çalışmaları, zamana bağlı ürün veya bitki örtüsü değişiminin saptanması, rekolte tahminleri ve bitki sağlığının izlenmesi gibi çalışmalarda aktif şekilde kullanılmaktadır. Gelişmiş ülkeler ürün tahmini çalışmalarında ileri düzey teknolojiler kullanarak, uydu verileri sayesinde rekolte tahmini yapabilmektedir. Tarım ürünlerinin rekoltesinin önceden çıkarılması, tarımsal üretim planlaması, ürün taban fiyatı ve spekülasyonların azaltılması bakımından oldukça önemlidir. Ayrıca geniş alanlar üzerinde bu yöntemlerle yapılan analizler kısa sürede, güvenilebilir bir şekilde sonuçlar vermektedir. Söz konusu çalışmalar, kamunun yanı sıra üreticiyi ve özel sektörü de yakından ilgilendirmektedir. Uzaktan Algılama (UA) teknolojileri ile uygulanabilir hale gelen rekolte tahmini ve bitki sağlığının izlenmesi çalışmaları, son 30 yıldır yoğun olarak araştırılan, yayın üretilen ve hala güncelliğini koruyan bir alandır. Bu çalışmada, ülkemizde ve dünyada UA teknolojileriyle tarım alanında bitki sağlığının izlenmesi ve ürün rekolte tahmini konusunda yapılmış çalışmalar yöntem açısından değerlendirilmiştir. Literatür taraması neticesinde konu, içerik, kullanılan yöntem açısından önemli bulunan makalelere bu çalışmada yer verilmesine karar verilerek, bu makaleler makina öğrenmesi ve bant oranlama modelleri olmak üzere iki ana başlığa ayrılarak değerlendirilmiştir.