Sayısal toprak haritalama çalışmalarında kullanılan farklı yaklaşımların karşılaştırılması ve sayısal değişkenler ile toprak özellikleri arasındaki ilişkilerin araştırılması: Atabey ovası örneği
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Toprak Bilimi Ve Bitki Besleme Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FUAT KAYA
Danışman: Levent BAŞAYİĞİT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, sayısal toprak haritalama metodolojisi ile toprak sınıflarının tahmin edilebilebilirliği ve mekânsal haritalarının oluşturulmasında kullanılan farklı yöntemlerin kullanılabilirliğinin, mevcut verileri bulunan örnek bir alanda test edilmesini kapsamaktadır. Kategorik toprak sınıflarının haritalanması, genel sınıflandırma alanına giren bir karar verme sürecidir. Bu sebeple, makine öğrenme alanında sınıflandırma amaçlı kullanılan Çok terimli lojistik regresyon algoritması kullanılmıştır. Denetimli öğrenme algoritması olarak tanımlanan bu algoritma ile mevcut eğitim setinden öğrenilen sınıf modelleri ile alanda mekânsal haritalar üretilmiş ve doğrulukları değerlendirilmiştir. Denetimsiz öğrenme algoritmalarından olan K-ortalama algoritması çevresel değişkenlerin birlikteliğinin sonucu olarak toprak sınıflarının oluşumunun meydana gelebileceği alanları tanımlamak amaçlı uygulanmıştır. Son olarak sahadan elde edilen toprak verileri ile güncel uydu görüntüsü ve sayısal yükseklik modelinden elde edilen çevresel değişkenler arasında çoklu doğrusal regresyon modelleri kullanılarak toprak özellikleri ile çevresel değişkenler arasındaki ilişkiler ortaya konulmaya çalışılmıştır. Toprak özellikleri ile çevresel değişkenler arasındaki mevcut ilişkileri anlamlandırabilmek ve yorumlayabilmek için temel bileşenler analizi yürütülmüştür. Çalışma sonucunda denetimli sınıflandırma sonucu üretilen toprak sınıf haritalarının daha yüksek doğruluklara sahip olduğu belirlenmiştir. Elde edilen dijital toprak haritaları, geleneksel anlamda kullanılan mevcut toprak haritalarının kullanım şeklinden farklı olarak dijital tarım sistemlerine girdi olarak kullanılabilecek nitelikli veriler olabilir.