Dergiler / Tarım Bilimleri Dergisi / 2016 / Cilt: 22 - Sayı: 4

Primary Production Estimation of Çankırı Province's Rangelands Using Light Use Efficiency (LUE) Model with Satellite Data and AgrometShell Module

Uydu Verisi ve AgrometShell Modülü ile Işık Kullanım Etkinliği (LUE) Modeli Kullanarak Çankırı İli Meralarının Birincil Üretim Tahmini

Sayfa
555–565
Yayın Tarihi
2022-10-17
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgulara göre il sınırları içinde kalan meraların son on yıllık ortalama birincil üretimiyaklaşık 17877 tondur ve bu üretim hem mevsimsel hem de yıllık olarak (12630-37701 ton arası) değişkenlik göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Çankırı meralarının 2000-2009 arasındaki aylık ve yıllık toplam birincil üretimleri ışık kullanım etkinliği modeli ile hesaplanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Elde edilen bulgulara göre il sınırları içinde kalan meraların son on yıllık ortalama birincil üretimiyaklaşık 17877 tondur ve bu üretim hem mevsimsel hem de yıllık olarak (12630-37701 ton arası) değişkenlik göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma, AgrometShell girdilerini kullanan LUE modelinin meralarda birincil üretim miktarının tahmin edilmesinde iyi bir araç olduğunu ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2000-2009 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada, Çankırı meralarının 2000-2009 arasındaki aylık ve yıllık toplam birincil üretimleri ışık kullanım etkinliği modeli ile hesaplanmıştır. Elde edilen bulgulara göre il sınırları içinde kalan meraların son on yıllık ortalama birincil üretimiyaklaşık 17877 tondur ve bu üretim hem mevsimsel hem de yıllık olarak (12630-37701 ton arası) değişkenlik göstermektedir. Bu değişkenliğin ana sebepleri içinde bölgeye düşen yağış miktarı ve otlayan hayvan sayısındaki değişimler gösterilebilir. Model performansı, toplanmış normalize edilmiş farklılık indeksi (INDVI) ile test edilmiştir. Test sonucuna göre, INDVI ve toplam birincil üretim arasında orta seviyede bir ilişki (R2= 0.69, P0.05, 2008; r= 0.41, P>0.05, 2009). Örneklenen bitki türleri, kişisel örnekleme hataları ve uydu verileri ile örnekleme alanı arasındaki ölçek farklılığı ilişki çıkmamasının ana sebepleri olarak gösterilebilir. Bu çalışma, AgrometShell girdilerini kullanan LUE modelinin meralarda birincil üretim miktarının tahmin edilmesinde iyi bir araç olduğunu ortaya koymaktadır.

Abstract

In this study, monthly and annual gross primary production (GPP) of rangelands in Çankırı province for the period of 2000-2009 was calculated using light use efficiency (LUE) model with the inputs of satellite data and AgrometShell module. The average production of rangelands varied seasonally and annually (from 12630 to 37701 tons) and was approximately 17800 tons for the last ten years. The amount of rainfall and changing number of animal grazing in the region probably led to the variation. Model performance was tested with integrated normalized difference vegetation index (INDVI) approach which produced a moderate significant correlation (R2= 0.69, P0.05 for 2008, r= 0.41, P>0.05 for 2009) due to some factors such as sampled plant type, scale differences between satellite data and ground sample size, and subjective sampling errors. This study indicates that LUE Model together with the inputs of AgrometShell module is suitable tool for estimation of rangeland primary production

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BAYRAMİN, İ., ÜNAL, E. (2022). Primary Production Estimation of Çankırı Province's Rangelands Using Light Use Efficiency (LUE) Model with Satellite Data and AgrometShell Module. Tarım Bilimleri Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 4, 555–565. https://ajindex.com/articles/594958

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Allen R G, Pereira L S, Raes D & Smith M (1998). Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements. United Nations Food and Agriculture Organization (FAO), Irrigation and Drainage Paper 56, Rome, Italy Anonymous (2001). Risk assessment guidance for superfund (RAGS). In: Volume III-Part A. Process for Conducting Probabilistic Risk Assessment. U.S. Environmental Protection Agency Washington, DC, pp. 385-387
  2. Anonymous (2012). Ulusal Mera Kullanım ve Yönetim Projesi sonuç raporu. Proje No: 106G017. TÜBİTAK Kamu Kurumları Araştırma ve Geliştirme Projelerini Destekleme Programı (1007 Programı) Brogaard S, Runnström M & Seaquist J A (2004).
  3. Primary production of inner Mongolia, China between 1982 and 1999 estimated by a satellite-driven light use efficiency model. Global and Planetary Change 45: 313-332
  4. Goetz S J, Prince S D, Goward S N, Thawley M M & Small J (1999). Satellite remote sensing of primary production: an improved production efficiency modelling approach. Ecological Modelling 122: 239- 255 Ha W, Gowda P, Oommen T, Marek T, Porter D & Howell T (2011). Spatial interpolation of daily reference evapotranspiration in the Texas High Plains. In: World Environmental and Water Resources Congress, May 22-26,
  5. Palm Springs, CA, pp. 2796-2804
  6. Hilker T, Nicholas C C, Wulder M A, Black T A & Guy R D (2008). The use of remote sensing in light use efficiency based models of gross primary production: A review of current status and future requirements. Science of the Total Environment 404: 411-423
  7. Holben B N (1986). Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. International Journal of Remote Sensing 7: 1417- 1434 Huete A, Didan K, Miura T & Rodriguez E (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment 83: 195-213
  8. Ketenoğlu O, Quezel P, Akman Y & Aydoğdu M (1983). New syntaxa on the gypsaceous formation in the Central Anatolia. Ecologia Mediterranea 9(3-4): 211- 221 Kurt L, Tuğ G N & Ketenoğlu O (2006). Synoptic view of the steppe vegetation of Central Anatolia (Turkey). Asian Journal of Plant Sciences 5(4): 733-739
  9. Le Roux H X, Gauthier A, Begue H & Sinoquet H (1997). Radiation absorption and use by humid savannah grassland: assessment using remote sensing and modelling. Agricultural and Forest Meteorology 85: 117-132
  10. Los S O, North P R J, Grey W M F & Barnsley M J (2005). A method to convert AVHRR normalized difference vegetation index tim