Uydu görüntülerinden bitkisel ürünlerin sınıflandırılması tarım alanlarının yönetimi, gıda güvenliğinin sağlanması ve tarımsal politikaların oluşturulması için oldukça önemli bilgiler sağlar. Bitki türleri genel olarak uydu görüntülerinden hesaplanan vejetasyon indekslerine dayalı olarak veya çeşitli görüntü sınıflandırma teknikleri ile tahmin edilmektedir. Fakat bu yaklaşımlarda farklı bitkilerin benzer fenelojik ve spektral özelliklere sahip olması nedeniyle başarı oranı düşüktür. Bu nedenle bitki türlerinin uydu görüntüleri ile sınıflandırılması işleminde yeni, hassas ve başarılı bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı Rassal Orman (RO), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve K-En Yakın Komşu (K-NN) makine öğrenme algoritmaları kullanılarak uydu görüntülerinden bitki türlerinin sınıflandırılmasıdır. Çalışma kapsamında 2020 yılı Gökhöyük Tarım İşletmesi Müdürlüğü'ne ait bitkisel üretim sahasında yetiştirilen bitkilerin sınıflandırılmasında zaman serisi biçiminde Sentinel 2 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre en başarılı sınıflandırma (%95.3) RO ile hesaplanırken en düşük başarı DVM ile elde edilmiştir (%75.9). K-NN ile yapılan sınıflandırma başarısı ise %91.8 olarak hesaplanmıştır.
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.