Use of NDVI Data on Planning of Grazing in Eskişehir Grasslands

Yıl 2016, Cilt: 25 Sayı: 1, 0 - 0, 01.07.2016

Celalettin Aygün , A. Sever İsmail Kara İlker Erdoğdu A. Atalay

https://doi.org/10.21566/tbmaed.61659

Cited By: 2

Öz

The aim of the study is to determine change of grassland management depending on the time, such as distribution of vegetation intensity with 10-days intervals, time of vegetation growth start and reach of highest density and grazing starting and ending dates. SPOT-Veg NDVI data were used in the study. These data were analyzed by VAST software. Accordingly, vegetation activity started in the first week of March (period 7) and reached the highest point in the fırst and second week of May (period 14.15). Vegetation activity continued, but gradually decreased until second week of July (period 20). Average grazing capacity of rangelands in Eskişehir Province was calculated as livestock grazing number per 0.81 hectar. Accordingly, it was concluded that monitoring data of rangeland vegetation during the year can be used in rangeland management.

Anahtar Kelimeler

NDVI; remote sensing; grassland; vegetation; grazing date

Eskişehir Meralarında Otlatmanın Planlamasında NDVI Verilerinin Kullanılması

Öz

İl meralarında bitki örtüsünün 10’ar günlük aralıklarla yoğunluğunun dağılımı, vejetasyonun büyümeye başlama, en yüksek yoğunluğa erişme, buna bağlı olarak otlatmaya başlama ve son verme tarihleri gibi mera yönetiminin zamana bağlı olarak değişiminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada SPOT-Veg NDVI verileri kullanılmıştır. Bu veriler VAST yazılımı ile analiz edilmiş olup buna göre vejetasyon aktivitesi şubat ayının son haftasında (7. periyotta) başlamış, pik noktaya Mayıs ayının birinci ve ikinci haftasında (14. ve 15. periyotlarda) ulaşmıştır. Temmuz ayının son haftasına kadar devam etmiş ve 20. dönemden sonra tedrican azalmaya başlamıştır. Eskişehir ilinde meraların ortalama otlatma gücü 0.81 hektara hayvan otlatma sayısı (HOA) olarak hesaplanmıştır. Buna göre mera vejetasyonunun yıl içerisindeki değişimi izlenerek meraların yönetiminde kullanılabileceği belirlenmiştir

Anahtar Kelimeler

NDVI; uzaktan algılama; mera; bitki örtüsü; otlatma zamanı

Kaynakça

• Altın M., Gökkuş A. ve Koç A., 2011. Çayır ve Mera Yönetimi. Cilt 1. (Genel İlkeler). T.C. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarımsal Üretim ve Geliştirme Genel Müdürlüğü. Ankara. Cilt 1. 64-65
• Anonim. 2011. Geçit Kuşağı Tarımsal Araştırma Enstitüsü İklim İstasyonu Verileri. Eskişehir
• Anonim. 2016. Genel Tarım Sayımı www.tuik.gov.tr. DİE. 2001 Erişim tarihi: (03.03.2016)
• Aygün C., Kara İ., Sever A. L., Erdoğdu İ., Atalay A. K., Avağ A., Mermer A., Özaydınlı A., Yıldız H., Urla Ö., Aydoğdu M., Ünal E., Aydoğmuş O., Dedeoğlu F., Tuğaç M. G., Torunlar H., Cebel H., Başkan O., Keçeci M ., Depel G. ve Bozkurt M., 2013. Eskişehir İli Mera Topraklarının Bazı Fiziksel Ve Kimyasal Özelliklerinin Belirlenmesi. 3. Ulusal Toprak ve Su Kaynakları Kongresi. 22-24 Ekim 2013. Tokat. s.193-200
• Beck P. S. A., Wang T., Skidmore A. K., Liu X. H. and Norut IT A. S., 2008. Displaying remotely sensed vegetation dynamics along natural gradients for ecological studies. International Journal of Remote Sensing. 29(14): 4277–4283
• Davis P. H. 1965 (ed 1965–1985). Flora of Turkey and the East Aegean Islands. Vols. 1–9. Edinburgh: Edinburgh University Press
• Flynn E.S., 2006. Usıng NDVI as a Pasture Management Tool. Master's Thesis. University of Kentucky p.53. (Unpublished)
• Genç L., Turhan H., Demirel K., Çamoğlu G., Aşar B. ve Saçan M., 2008. Bitki Örtme Oranının Spektral Filtreler Yardımıyla Belirlenmesi. Ege Üniv. Ziraat Fak. Dergisi. 45(1):57-63
• Halabuk A., 2011. European Biodiversity Observation Network: Design of a plan for an integrated biodiversity observing system in space and time. D5.2: Report on the use of phenology related measures and indicators for selected sites at varying spatial scales. Ver 1.3.1-27
• Hill M J., Donald G.E., Vickery P.J., Moore A.D.and Donnelly J. R., 1999. Combining satellite data with a simulation model to describe spatial variability in pasture growth at a farm scale. Aust. J. Exp. Agric. 39: 285-300
• Hill M. J., Held A. A., Leuning R., Coops N. C., Hughes D. and Cleugh H. A., 2006. MODIS spectral signals at a flux tower site: relationships with high-resolution data. and CO2 flux and light use efficiency measurements. Remote Sens Environ 103:351–368
• Jiang Z., Huete A. R., Chen J., Chen Y., Li J., Yan G. and Zhang X., 2006. Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction. Remote Sens Environ 101:366–378
• Karayusufoğlu S., Şaylan E L., Çaldağ B., Çaylak O., Semizoğlu E.ve Özkoca Y., Bakanoğulları F., 2011. Uzaktan algılamanın tarımsal meteoroloji’de kullanılmasi: Kırklareli örneği. 5. Atmosfer Bilimleri Sempozyumu 27-29 Nisan 2011. İstanbul. s. 415-422
• Koç A. and Gokkus A., 1999. The effect of topografical factors on forage and grazing periods and carrying capacity in Eastern Anatolia Region of Turkey. Proc. XVIII Int. Grassl. Congr. (Ed: J.G. Buchanan-Smith. L.D. Bailey and P. McCaughery). 2: 18-21
• Loveland T.R., Reed B.C.; Brown J.F., Ohlen D.O., Zhu J., Yang L. and Merchant J W., 2000. Development of a Global Land Cover Characteristics Database and IGBP DISCover from 1­km AVHRR Data. International Journal of Remote Sensing.21.1303­1330
• Pettorelli N., Vık J. O., Mysterud A., Gaillard J. M., Tucker C. J. and Stenseth N.C., 2005. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responsesto environmental change.Trends in Ecology and Evolution.20(9):503–510
• Piao S., Mohammat A., Fang J., Cai Q.and Feng J., 2006. NDVI-based increase in growth of temperate grasslands and its response to climate changes in China. Global Environ Change 16:340–348
• Pitman A.J., 2003. The Evolution of. and Revolution in. Land Surface Schemes Designed for Climate Models. International Journal of Climatology. 23, 479­510
• Raun W.R., Johnson G.V., Stone M.L:, Solie J.B., Lukina E. V.and Thomason W.E., 2001. In-season prediction of potential grain yield in winter wheat using canopy reflectance. Agron. J.93: 131-178
• Raun W.R., Solie J. B., Johnson G. V., Stone M. L., Mullen R. W., Freeman K. W., Thomason W. E. and Lukina E.V., 2002. Improving nitrogen use efficiency in cereal grain production with optical sensing and variable rate application. Agron. J.94: 815-820
• Saroğlu E., 2004. Farklı Çözünürlükteki Uydu Görüntülerinin Geometrik Dönüşümü ve Dönüşüm Sonucunda Elde Edilen Görüntülerin Dış Doğruluğunun Araştırılması. Yüksek Lisans Tezi. İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. (Basılmamış) İstanbul
• Sertel E., 2008. Remote Sensing and Regional Climate Modeling of the İmpacts of land Cover Changes on the Climate of the Marmara Region of Turkey, Doktora Tezi İTU Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul
• Sertel E. ve Örmeci C, 2009. Uzaktan Algılama Verilerinin İklim Biliminde Kullanım Olanakları, MMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11­15 Mayıs 2009, Ankara
• Sertel E. ve Örmeci C., 2009. Bölgesel İklim Modellemede Kullanılan Arazi Örtüsü Verilerinin Doğruluğunun Araştırılması, ITU Dergisi (baskıda).
• Sellers P.J., Los O. L., Tucker C. J., Justice C.O., Dazlich D. A., Collatz G.J. and Randall D. A., 1996. A Revised Land Surface Parameterization (Sib2) for Atmospheric Gcms. Part II: The Generation of Global Fields of Terrestrial Biophysical Parameters From Satellite Data. Journal of Climate, sayı: 9, sayfa: 706­737
• Skole D.L. and Tucker C.J., 1993. Tropical deforestation and habitat fragmentation in the Amazon: satellite data from 1978 to 1988. Science 260, 190-1910
• Teal R.K.,Tubana B., Girma K.; Freeman K.W., Arnall D.B., Walsh O. and Raun W.R., 2006. In-season prediction of corn grain yield potential using normalized difference vegetation index. Agron.J.98: 1488-1494
• Terzioğlu Ö. ve Yalvaç N. 2004. Van yöresi doğal meralarında otlatmaya başlama zamanı kuru ot verimi ve botanik kompozisyonun belirlenmesi üzerine bir araştırma. YYU. Ziraat Fakültesi Tarım Bil. Derg., (J. Agric. Sci.) 14(1): 23-26
• Tubana B.S., Arnall D.B., Walsh O., Chung B., Solie J.B., Girma K. and Raun W.R., 2008. Adjusting midseason nitrogen rate using a sensor-based optimization algorithm toincrease use efficiency in corn. J. Plant Nutr.31: 1393–1419
• Yin X., Mc Clure A.and Tyler D., 2010. Relationships of plant height and canopy NDVI with nitrogen nutrition and yields of corn. 19th World Congress of Soil Science. Soil Solutions for a Changing World 1 – 5 August 2010. Brisbane. Australia