Tarım, dünyamızın tüm kullanılabilir tatlı su kaynaklarının üçte ikisini kullanıyor (1). Diğer yandan artan endüstriyel ve kentsel ihtiyaçlar nedeniyle suyun etkin kullanımı daha önce hiç olmadığı kadar önemli bir hale geldi: sadece gerektiğinde, gerektiği kadar sulama yapmalıyız.
Ne zaman ve ne kadar sulama yapmak gerektiğini belirlemek için öncelikle toprağın mevcut nemini bilmek gerekir. Bu yazıda toprağın nem düzeyini belirlemek için RADAR uydu görüntüsü kullanma tekniğini irdeleyeceğiz.
SAR görüntüsü nedir?
- “R” si RADAR’ın kısaltmasıdır ve RADAR: RAdio Detection And Ranging teriminin kısaltmasıdır. Enerji dalgalar halinde yayılır. Eğer bu dalgalar bir cisme rastlarsa geri döner (geri saçılım). RADAR cihazlarının çalışma mantığı, radyo dalgaları da denen, kısa dalga boyunda yayılan enerjinin geri saçılımının incelenmesi üzerine kuruludur. Örneğin geri dönüş süresi ölçülerek karşıdaki cismin uzaklığı tespit edilebilir.
- SAR, Sentetik Açıklıklı RADAR’ın kısaltmasıdır. Yüksek çözünürlüklü RADAR görüntüleri elde ederken kurulum maliyetlerini düşüren bir teknolojidir.
SAR görüntülerinin önemli özellikleri:
- Buluttan ya da hava olaylarından etkilenmez, bir başka deyişle SAR dalgaları bulutun içinden geçer ve bu uzaktan algıma sürecinde optik görüntülere karşı bir avantajdır.
- 1-100cm dalga boyunda çalıştığından görüntülenen alan hakkında ayrıntılı bilgi verir ve bu da önemli bir avantajdır.
- Topografyadan etkilenir. Santimetre seviyesindeki değişiklikler görüntüyü değiştirir. Toprak neminin doğru yorumlanması için topografyanın iyi bilinmesi ve doğru değerlendirilmesi gerekir.
- Dielektrik özellik (nem oranı): SAR görüntülerini toprak nemi ölçümleri için bir kaynak haline getiren bu özelliktir.
- SAR görüntüleri teknolojisi itibarı ile yan bakışlıdır. Bu bakış açısı görüntü üzerinde bir dizi hatalar oluşmasına neden olur. Görüntünün kullanılmadan önce bu hatalardan arındırılması gerekir.
SAR görüntüsü toprak nemi ölçümünde nasıl kullanılabilir?
Aslında SAR görüntüsü ile toprak nemi arasında tespit edilmiş doğrudan matematiksel bir ilişki yoktur. Tıpkı nem gibi topografya, bitki örtüsü ve toprağın fiziksel özellikleri de SAR görüntüsünü etkiler. Sadece nemin değişimini belirleyebilmek için üzerinde çalışılan en klasik yaklaşım görüntüler arası değişimi tespit etmektir. Çalışma mantığı üç adımda özetlenebilir:
- Aynı arazinin farklı tarihlerde alınmış SAR görüntüleri karşılaştırılır.
- Değişim sahadan alınan bilgilerle karşılaştırılarak her bir nem düzeyi için alınan görüntü özellikleri kaydedilir.
- Böylece bu anahtar yansıma değerlerine göre ilgili arazinin nem değeri hakkında karar verilir.
Bu yöntemin etkin olabilmesi için:
- Yersel çözünürlük yeterince iyi (500m- 1km arasında) olmalıdır.
- Topografya ve toprağın fiziksel yapısı zaman içinde pek hızlı değişmese de, bitki örtüsü değişir. Bu değişimin etkisini minimize etmek için sık görüntü alınmalı, ilgili bitkinin fenolojik takvimi hesaplanarak görüntü üzerindeki etkileri giderilmelidir.
- SAR görüntüleri sadece toprak yüzeyi için sonuç verir. Ancak tarımsal değerlendirme için aslında etkili kök derinliğindeki nem tespit edilmelidir. Bunun ile ilgili çeşitli yaklaşımlar vardır; örneğin Avrupa Hava Ajansı’nın (ESA) Copernicus projesinin bir parçası olarak geliştirdiği Toprak Su indexi (Soil Water Index, SWI).
ESA SWI
Sentinel-1 ile Avrupa meteoroloji uydu sisteminden alınan SAR ve CSAR görüntülerinin birleştirilmesiyle, günlük sıklıkta ve Avrupa için (Türkiye dahil) ekvatorda 1 kilometre, kutuplara doğru daralan yersel çözünürlükte görüntü sunmaktadır.
Model iki katmanlı olarak geliştirilmiştir:
- Toprak yüzey nemi: Atmosferik olaylardan doğrudan etkilenmektedir.
- Yüzey neminin alt katmanlara sızışı: Etkili kök derinliğine ve toprağın fiziksel yapısına bağlı olarak atmosferik olaylardan dolaylı olarak etkilenmektedir.
ESA SWI görüntüleri Ocak 2015’den bu yana üretilmiş ve ücretsiz olarak internet üzerinden erişime açıktır. Bu görüntüler; kopyalanabilir, dağıtılabilir, halka ilan edilebilir, başka veri ve bilgilerle harmanlanabilir, zenginleştirilebilir ve son halleriyle yine halka açılabilir.
Modelin kısıtları:
- Evepotranspirasyon hesaplamalara dahil edilmemiştir. Görüntü alındığı dönemde yağış olması halinde aslında bitki yağışla alınan suyun bir kısmını terleme ile tekrar havaya verse de model tüm yağış suyunun toprağın derinliklerine sızacağını varsayar, dolayısıyla toprağın olduğundan daha nemli görünmesi riski doğar.
- Hesaplamalarda toprak bünyesi ve toprak derinliği sadece bir katsayı olarak (T-katsayısı) değerlendirilmekte ve index 2, 5, 10, 15, 20, 40, 60, 100 T-değerleri için üretilmektedir. Kullanıcının kendi arazisinin ve tarımsal üretiminin koşullarına göre en uygun T değerini belirlemesi ve kullanması gerekir.
- Taban suyunun yüksek olduğu noktalarda, model, toprakta suyun alt tabakalara sızdığı yönünde bir varsayımla düşük nem değeri hesaplarken gerçekte taban suyunun etkin olduğu derinlikte toprak çok daha nemli olabilir.
Modelin karşılaştırmalı başarısı (2):
- 0-30 cm derinlikteki toprak tabakaları için başarılıdır.
- 30-80 cm derinliklerdeki toprak nemi değerleri dikkatli değerlendirilmelidir. İlgili arazinin T değerinin dikkatle hesaplanması gerekir.
Toprak nemi ölçmede SAR görüntüsü kullanmanın nasıl avantajları olabilir?
- Avrupa Havacılık Ajansı tarafından yürütülen Copernicus projesi kapsamında hazırlanan ve yayınlanan görüntüler yüksek yersel çözünürlükte ve sık aralıklarla düzenli olarak, küresel ölçekte, objektif kriterlere göre hazırlanmakta ve ücretsiz olarak tüm dünya insanlarının kullanımına sunulmaktadır.
- Uydu görüntüleri belirli bir tarihten itibaren kolleksiyon halinde saklanmaktadır. Yepyeni çalışılmaya başlanan bir arazi için dahi geriye dönük görüntüler incelenerek hesaplama ve planlamalar gerçekleştirilebilir.
- Görüntü alma için hiç bir emek ve para sarfedilmeyecektir: Sahadan örnek alma, sensör yerleştirme ya da drone görüntüsü almaya göre çok daha etkin bir yöntemdir.
- Görüntü alınması süreci hiçbir hava olayından (bulut, yağmur) ya da sosyal düzenlemeden (sokağa çıkma yasağı, tatil dönemi, vs) etkilenmeyecektir.
- Tüm arazi tam olarak taranmaktadır. Sensör ya da örnek alma seçenekleri ile karşılatırıldığında örneklemden ziyade ana kütleyi bütünsel olarak inceleme fırsatı sunmaktadır.
- Geliştirmeye açıktır. Örneğin mevcut nem bilgisi tahmini hava durumu verileri ile birleştirilerek sulama yapılmalı mı yoksa yağış beklenmeli mi sorusunu cevap vermek üzere karar destek sistemi oluşturulabilir.
- Copernicus projesi kapsamında yayınlanan diğer tarım indexleri (Normalize edilmiş fark bitki örtüsü indexi – NDVI, yaprak alan indexi – LAI, klorofil indexi – CI, gibi) ile birleştirilerek bitki fenolojisine göre sulama programı yapma fırsatı verir.
- Sulama sistemindeki tıkanma ve sorunların hızla tespit edilmesine fırsat verir.
Toprak nemi ölçmede SAR görüntüsü kullanmanın nasıl dezavantajları olabilir?
- Uydu görüntüleri doğrudan nemi değil nemin oluşturduğu bir takım değişiklikleri (geri saçılım, iletkenlik, gibi) ölçmektedir. Genel anlamda doğruya yakın sonuçlar verse de bireysel nokta ve alanlar için gözlemlenen geri saçılım değerleri benzer yönde saptıran başka değişkenlerin etkisini altında nemin etkisi olarak algılanabilir. Dolayısıyla, görüntülerden alınan bilgileri örneklem seviyesinde de olsa zaman zaman saha ölçümleri ile kalibre edilmelidir.
- Her ne kadar görüntülere ulaşmak ücretsiz, kolay ve hızlı olsa da bu görüntüleri doğru olarak değerlendirmek için bilgi ve deneyim gereklidir. Konu üzereinde makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zeka teknikleri ile bir çok araştırma yürütülmektedir.
- Gözlemlenen nem ve tarımsal faaliyet olduğundan konu üzerinde ziraat mühendislerinin de çalışması, hem teknolojileri hem de tarımı yapılan bitkileri doğru değerlendirmek üzere kendilerini geliştirmeleri gereklidir.
Gelecek teknoloji kullanan tarım uygulamalarındadır. Her ne kadar mükemmeleşmemiş olsa da gelecekte hem verimli hem de doğa dostu ve sürdürülebilir tarım yapabilmek için teknolojinin kullanılacağı aşikardır.
Kaynaklar
- https://egeders.ege.edu.tr/course/view.php?id=1364, erişim tr: 30/3/2020.
- https://land.copernicus.eu/global/sites/cgls.vito.be/files/products/CGLOPS1_QAR_SWI1km-V1_I1.11.pdf, erişim tr: 25/4/2020.
Yorumlar
Yorum Gönder