İnsansız hava aracı hiperspektral uzaktan algılama teknolojisi kullanılarak tarım arazilerinde toprak organik karbon içeriğinin tahmini ve mekânsal dağılımı

Toprağımızdaki karbon neden önemli

Toprak sadece ayağımızın altındaki kir değildir. Büyük miktarlarda karbon depolar, ürünlerimizi besler ve atmosferden karbondioksiti emerek iklim değişikliğine karşı tampon görevi görür. Ancak topraktaki organik karbon miktarı bir tarlanın bir bölümünden diğerine hızla değişebilir ve geleneksel laboratuvar testleri yavaş ve maliyetlidir. Bu çalışma, küçük insansız hava araçlarına (İHA) takılı hiperspektral kameralarla yukarıdan toprak organik karbonunu “görmenin” daha hızlı, yüksek teknoloji bir yolunu araştırıyor; bu da çiftçilere ve araştırmacılara arazi ve iklim yönetiminde güçlü yeni bir araç sunuyor.

Tarlalar üzerinde uçan kameralar

Araştırmacılar, Çin’in Qinghai eyaletindeki Huangshui Nehir Havzası’nda farklı toprak tipleri, ürünler ve tarım uygulamalarına sahip üç tarım alanında çalıştı. Görünürden yakın kızılötesine kadar 150 dar bantta ışığı ölçen bir hiperspektral kamerayı taşıyan çok rotorlu bir İHA kullandılar. İyi hava ve sakin günlerde yaklaşık 150 metre irtifada uçarak, her pikselin yerde beş santimetreden daha küçük bir alanı temsil ettiği çok ayrıntılı görüntüler topladılar. Bu görüntüler, toprağın nasıl ışık yansıttığındaki ince farklılıkları yakalar; bu farklılıklar toprağın ne kadar organik karbon içerdiğiyle ilişkilidir.

Kazma, test etme ve yer gerçeğini eşleme

İHA’nın gördüklerini doğrulamak için ekip, üç tarladan 296 toprak örneği topladı; örnekleme bir ızgara deseni ve dikkatli derinlik kontrolü (0–20 santimetre, karbonun en çok değiştiği katman) kullanılarak yapıldı. Laboratuvarda taş ve bitki parçaları uzaklaştırıldı, toprak ince öğütüldü ve organik karbon içeriğini doğru ölçmek için bir element analizörü kullanıldı. Ayrıca toprak spektralarını hassas bir spektrometre ile kapalı ortamda ölçtüler ve bu spektraları İHA sensörünün dalga boyu aralığı ve çözünürlüğüne uyacak şekilde düzelttiler. Bu sayede laboratuvardaki kesin karbon ölçümlerini hem yer aletlerinden hem de hava görüntülerinden elde edilen spektral imzalarla eşleştirebildiler.

Sinyalin temizlenmesi ve modelin eğitimi

Ham spektral veriler dağınık olabilir çünkü nem, yüzey pürüzlülüğü ve partikül boyutu gibi karbon dışında birçok etken ışığın yansımasını etkiler. Bunu ele almak için araştırmacılar spektraların yedi farklı matematiksel işleme tabi tutulmasını test ettiler. En iyi yaklaşım, parlaklık bozulmalarını azaltan çarpıcı dağılım düzeltmesi (multiplicative scatter correction) ile eğrilerdeki ince çukurları ve tepecikleri vurgulayan birinci türev işleminin kombinasyonuydu. Bu birleşim spektral özelliklerle toprak karbonu arasındaki en güçlü bağlantıyı üretti. Ardından basit doğrusal denklemlerden gelişmiş makine öğrenmesi tekniklerine kadar beş modelleme yöntemini karşılaştırdılar. Birçok karar ağacı oluşturan ve bunları ortalayan random forest modeli açık ara en iyi performansı gösterdi; toprak organik karbonundaki değişimin yaklaşık %90’ını açıkladı ve yüksek tahmin kalitesi elde etti.

Işığı ayrıntılı toprak haritalarına dönüştürmek

En iyi spektral işleme ve random forest modeli kullanılarak ekip, yaklaşımlarını tam İHA görüntülerine uygulayarak her tarlanın üzerinde ayrıntılı toprak organik karbonu haritaları oluşturdu. Model, özellikle görünür aralıkta (daha koyu toprakların genellikle daha fazla karbona işaret ettiği yerlerde) ve organik maddenin ışık emilimini etkilediği yakın kızılötesinde bazı bantları en önemli olarak öne çıkardı. Ortaya çıkan haritalar net desenler gösterdi: bir tarla yüksek karbon seviyeleriyle, diğeri orta seviyelerle ve üçüncüsü ağırlıklı olarak daha düşük seviyelerle baskındı. Araştırmacılar, örnekleme noktalarındaki İHA tabanlı tahminleri laboratuvar ölçümleriyle karşılaştırdıklarında uyum güçlü çıktı ve haritaların güvenilir olduğunu doğruladı.

Tarım ve iklim için bunun anlamı

Basitçe söylemek gerekirse, bu çalışma akıllı bir kameraya ve iyi eğitilmiş bir modele sahip bir İHA’nın, zaman alıcı toprak örneklemesi ve laboratuvar çalışmalarına yalnızca dayanmak yerine, toprak organik karbonunun doğru, ince ölçekli haritalarını hızla oluşturabileceğini gösteriyor. Çiftçiler ve arazi yöneticileri bu tür haritaları gübre ve mahsul artığı yönetimini hedeflemek, karbon kaybı riski taşıyan alanları korumak ve toprak sağlığının zaman içindeki değişimini izlemek için kullanabilir. Yöntem hâlâ toprak nemine, yüzey artıklarına ve değişen ışık koşullarına duyarlılık gibi zorluklarla karşı karşıya olsa da, tarlalarımızın altındaki karbon varlığını izlemenin daha hızlı, daha ucuz ve çok daha ayrıntılı hale geldiği bir geleceğe işaret ediyor; bu da hem gıda üretimine hem de iklim hedeflerine katkı sağlayabilir.

Atıf: Song, Q., Zhang, W. Estimation and spatial distribution of soil organic carbon content in farmland using unmanned aerial vehicle hyperspectral remote sensing technology. Sci Rep 16, 5480 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35096-2

Anahtar kelimeler: toprak organik karbonu, İHA hiperspektral, hassas tarım, toprak haritalama, uzaktan algılama