Detection of Heterobasidion Root Rot on Pinus brutia Ten. Using Different Vegetation Indices Generated from Sentinel-2 A Satellite Imagery

Çınar, Tunahan; Beram, R. Ceyda; Aydın, Abdurrahim; Akyol, Sultan; Tashigul, Nurzhan; Lehtijärvi, H. Tuğba; Woodward, Steve

doi:10.1007/s12524-024-01914-1

J Indian Soc Remote Sens

2024

DOI: 10.1007/s12524-024-01914-1

|View full text |Cite

Detection of Heterobasidion Root Rot on Pinus brutia Ten. Using Different Vegetation Indices Generated from Sentinel-2 A Satellite Imagery

Tunahan Çınar,

R. Ceyda Beram,

Abdurrahim Aydın

et al.

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2024

Publication Types

Select...

Article1

Relationship

Self Cite0

Independent1

Authors

Journals

Cited by 1 publication

References 54 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

Uydu Görüntüleri Kullanarak Makine Öğrenme Yöntemleri ile Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsünün Belirlenmesi

Oturanç

2024

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Uydu teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, arazi kullanımı ve arazi örtüsü belirlemek amacıyla uzaktan algılama teknikleri daha sık kullanılmaktadır. Nergizlik barajı önemli bir su kaynağı olup, çevresinde yerleşim alanları, tarım arazileri ve orman alanları bir arada bulunduğu için arazi örtüsünün düzenli olarak gözlemlenmesi gereklidir. Bu çalışmanın temel amacı Nergizlik Baraj Gölü çevresinde piksel tabanlı görüntü sınıflandırma yöntemleri ile sınıflama işlemi uygulayarak ve bant oranlama teknikleri kullanarak arazi kullanım ve arazi örtüsünü belirlemek, bu tekniklerin genel doğruluklarını karşılaştırmak ve çalışma alanına en uygun yöntemi tespit etmektir. Bu çalışmada Nergizlik Baraj Gölü’nün 3 Ocak 2024 tarihinde alınan Sentinel-2B uydu görüntüsü kullanılmıştır. Görüntü, kırmızı, mavi ve yeşil bantları kullanılarak, Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) yöntemiyle piksel tabanlı sınıflandırma yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Görüntüye Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Red Edge Index (NDRE) bant oranlama teknikleri de uygulanmıştır. Arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritaları oluşturulmuştur. Bu çalışmada SVM %89, ANN %88, NDVI %81, NDRE %84 doğruluk sağlamıştır. Tüm yöntemler beklenen doğruluğu sağlamış olup, piksel tabanlı SVM sınıflama yönteminin diğer yöntemlere göre daha yüksek doğruluk sağladığı tespit edilmiştir.

show abstract

Uydu Görüntüleri Kullanarak Makine Öğrenme Yöntemleri ile Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsünün Belirlenmesi

Oturanç

2024

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

Detection of Heterobasidion Root Rot on Pinus brutia Ten. Using Different Vegetation Indices Generated from Sentinel-2 A Satellite Imagery

Cited by 1 publication

References 54 publications

Uydu Görüntüleri Kullanarak Makine Öğrenme Yöntemleri ile Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsünün Belirlenmesi

Uydu Görüntüleri Kullanarak Makine Öğrenme Yöntemleri ile Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsünün Belirlenmesi

Contact Info

Product

Resources

About