Vaka Çalışması: Drone Kullanılarak Tahıl Ekinlerinde Hava Koşullarından Kaynaklanan Hasarın Değerlendirilmesi
Giriş
Biyostimülanların, gübrelerin ve bitki koruma ürünlerinin etkinliğini ve güvenliğini garanti altına almak için, ilgili ekinin yaşam döngüsü boyunca tarla denemeleri yürütülür. Bu doğrultuda, sertifikalı test merkezleri, bu ürünlerin etkinliğini doğrulamak ve test edilen farklı ürünler arasındaki farkları ortaya koymak için çeşitli analizler gerçekleştirmelidir.
Yem amaçlı yetiştirilen tahıl ekinlerinde, analiz edilmesi gereken çeşitli parametreler arasında tekil parsellerin yüksekliği ve biyokütlesi yer alır. Günümüzde bu parametreler, doğrudan tarlada yapılan ölçümlerle değerlendirilir: her parselin yüksekliği klasik bir mezura ile ölçülürken, her birinin biyokütlesi bitki örtüsü biçilip daha sonra tartılarak ölçülür. Tüm bu yöntemler noktasal, öznel (ölçümü yapan kişiye bağlıdır) ve/veya tahribatlıdır; yüksek maliyetli ve zaman alıcıdır. Agronomik bir araştırma ve izleme aracı olarak drone kullanımı, teknisyenlerin bu parametreleri ve bitki örtüsü ile su stresi indeksleri gibi birçok başka parametreyi daha nesnel ve kapsamlı bir şekilde değerlendirmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, zaman içinde birden fazla uçuş gerçekleştirilerek, çeşitli biyometrik ve biyofiziksel parametrelerin zaman içindeki farklılıklarını ortaya koyan zaman serileri oluşturulabilir.
Vaka Çalışması
Bir müşteri adına, her biri yaklaşık 10 m² olan 60 arpa parseli üzerinde bir drone uçuşu gerçekleştirdik. Uçuş yüksekliği 30 metre olarak ayarlandı ve görüntülerin %85 ön ve yan örtüşme oranıyla basit RGB fotoğrafları çekildi.
Çekilen görüntülerin analizi sayesinde, farklı biyostimülan ürünlerin test edildiği parselin dijital modellerini (DSM ve DTM) yeniden oluşturmak mümkün oldu. Bu şekilde, denemedeki her parselin ortalama yüksekliğini üreten her bir parselin biyokütle hacmi ve her noktadaki yükseklikler elde edildi (Şekil 1).
Şekil 1: Soldan sağa: RGB haritası; yükseklik haritası; parsel başına hacim haritası.
Ne yazık ki, ölçümden birkaç gün önce deneme tarlasını bir fırtına vurdu ve denemenin çeşitli bölümlerinde yatmaya neden oldu. Uzaktan algılanan görüntüler sayesinde yatma yüzdesini hesaplamak mümkün oldu. Nitekim, 60 cm’nin altındaki her bitki örtüsü bölümü yatmış kabul edilerek bir “yatma haritası” oluşturuldu ve bu harita daha sonra denemenin her bir parselindeki yatmış arpa yüzdesini değerlendirmek için kullanıldı (Şekil 2).
Şekil 2: Soldan sağa: RGB haritası; yatma haritası; parsel başına yüzde yatma haritası.
Sonuçlar
Drone ile uzaktan algılama kullanımı ve toplanan verilerin işlenmesi sayesinde, tekil parsellerin yükseklik ve hacimlerinin doğru şekilde tahmin edilmesiyle tarla ölçümleri için gereken sürenin kısaltılması mümkün oldu.
Bir üretim sezonu boyunca birden fazla ölçüm yapılmasının, tekil parsellerin zaman içindeki gelişim farklılıklarını değerlendirmek ve bunlara somut bir ölçü kazandırmak için geçerli bir veri geçmişi elde etmeyi mümkün kıldığı belirtilmelidir.
Ayrıca, denemeyi etkileyen hava olayından kaynaklanan yatma nedeniyle oluşan hasarın hassas bir şekilde değerlendirilmesi mümkün oldu; bu, hem çiftçi hem de tarımdaki hasarların yönetiminden sorumlu kuruluşlar (örn. yabani hayvanlar) için hasar yüzdesini sayısal ve nesnel bir şekilde ortaya koymada oldukça yararlı bir işlevdir.