Short-Term Change Detection and Markov Chain Prediction of Greenhouse Areas in Alanya, Turkey Using Sentinel-2 Imageries

Melis İNALPULAT; Levent GENÇ

doi:https://doi.org/10.31590/ejosat.1019033

Makale detayları

Short-Term Change Detection and Markov Chain Prediction of Greenhouse Areas in Alanya, Turkey Using Sentinel-2 Imageries

Yazarlar:

Melis İNALPULAT | Levent GENÇ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.776-782

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000916095

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1019033

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Greenhouses provide controlled growth conditions and possibility off-season production for various agricultural products while there are some reported adverse effects on the environment due to particularly increased plastic waste, changed soil properties, and ecosystem degradation in their extensive use. Monitoring recent status and forecasting future probabilities of greenhouse coverage (ha, %) comprise influential tool for researchers and planners to reach more sustainable and environmental-friendly situations. Present paper deals with detection of short-term changes in greenhouse areas using high resolution Sentinel-2 imageries, and prediction of probable future status via markov chain model within Alanya, Turkey. The changes in greenhouse coverages were evaluated considering initial acquisition year of imageries, and change analyses were conducted between 2015 and 2021 years. Use of a Landsat-derived plastic greenhouse index to discriminate between greenhouse and other surrounding land cover land use (LCLU) types was tested for Sentinel-2. The LCLU2015 and LCLU2021 maps were consisted of five main classes including natural vegetation, open agricultural field, water surface, concrete structure, and greenhouse. Classification accuracies were assessed by checking the actual statuses of 200 equalized random control points using Google Earth application. The changes in LCLU within the major greenhouse located zone were evaluated through post-classification comparison technique. Future greenhouse areas, as well as other LCLU types, were predicted through markov chains for 2027 year by considering the same time interval. Findings have revealed that greenhouse areas have remarkably increased in the last seven years, and have great potential to continue expanding in the near future. Utilization of the index imageries to increase the classification accuracy of greenhouses is recommended.

 

Örtüaltı yetiştiriciliği birçok tarımsal ürün için kontrollü büyüme şartları ve mevsimden bağımsız üretim olanağı sağlarken, yoğun kullanılmaları durumunda artan plastik atıklar, değişen toprak özellikleri ve çevresel bozunumdan dolayı rapor edilmiş bazı olumsuz etkileri de bulunmaktadır. Daha sürdürülebilir ve çevre dostu koşullara ulaşmak için örtüaltı yetiştiriciliği alanlarının (ha, %) hâlihazırdaki durumunun izlenmesi ve gelecekteki olası alanların tahminlenmesi, araştırmacılar ve planlayıcılar için etkili araçlardır. Bu çalışma Alanya’ da yer alan örtüaltı yetiştiriciliği yapılan alanlarda kısa dönemde meydana gelen değişimlerin yüksek çözünürlüklü Sentinel-2 görüntüleri kullanılarak belirlenmesi ve gelecekteki olası durumun markov zinciri modeli aracılığı ile tahminlenmesine odaklanmıştır. Örtüaltı alanlarındaki değişimler, görüntülerin ilk alındığı tarih gözetilerek değerlendirilmiş ve değişim analizleri 2015 ile 2021 yılları arasında yürütülmüştür. Landsattan türetilmiş bir plastik örtüaltı indeksinin, örtüaltı alanları ve etrafındaki diğer arazi örtüsü ve arazi kullanımı (AÖAK) tiplerinin birbirinden ayrılabilmesinde kullanımı Sentinel-2 için test edilmiştir. AÖAK2015 ve AÖAK2021 haritaları doğal vejetasyon, açık tarım alanı, su yüzeyi, betonarme yapılar ve örtüaltı sınıfları olmak üzere beş ana sınıftan oluşmuştur. Sınıflama doğrulukları sınıflardan rastgele ve eşit miktarda atanan 200 kontrol noktasının doğruluğu Google Earth uygulaması ile kontrol edilerek değerlendirilmiştir. Örtüaltı alanlarının bulunduğu ana zonda meydana gelen AÖAK değişimleri sınıflama sonrası karşılaştırma tekniği ile değerlendirilmiştir. Gelecekteki örtüaltı alanları, diğer AÖAK sınıflarında olduğu üzere, markov zinciri modeli ile ayrı yıl aralığı göz önünde bulundurularak 2027 yılı için tahminlenmiştir. Bulgular, geçtiğimiz yedi yılda sera alanlarının fark edilebilir biçimde arttığını ve yakın gelecekte de gelecekte de bu alanların büyük bir genişleme potansiyelinin bulunduğunu göstermiştir. Örtüaltı alanların sınıflama doğruluğunun artırılması için türetilen indeks görüntülerinin kullanımı önerilmiştir.

Makale detayları

Short-Term Change Detection and Markov Chain Prediction of Greenhouse Areas in Alanya, Turkey Using Sentinel-2 Imageries

Yazarlar:

Melis İNALPULAT | Levent GENÇ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.776-782

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000916095

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1019033

Alanya

Değişim belirlenmesi

Markov zincir tahminlemesi

Örtüaltı

Sentinel-2.

Sayı

Makale detayları

Short-Term Change Detection and Markov Chain Prediction of Greenhouse Areas in Alanya, Turkey Using Sentinel-2 Imageries

Yazarlar: Melis İNALPULAT | Levent GENÇ

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.776-782

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000916095

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

DOI: https://doi.org/10.31590/ejosat.1019033

Alanya

Değişim belirlenmesi

Markov zincir tahminlemesi

Örtüaltı

Sentinel-2.

Sayı

Yazarlar:

Melis İNALPULAT | Levent GENÇ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.776-782

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000916095

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1019033