Metodoloji & doğruluk
Tarımus, parsel ölçekli analizlerini akademik literatürde yerleşmiş ve uluslararası kabul görmüş yöntemlerle üretir. Bu sayfa hangi veriyi, hangi çözünürlükte, nasıl doğrulayarak kullandığımızı ve bilinen sınırlarımızı açık biçimde anlatır.
Güncelleme: Haziran 2026
Veri kaynakları
Her parsel, birden çok bağımsız veri katmanının aynı sınıra hizalanmasıyla okunur; optik gözlemin buluttan etkilendiği yerde radar devreye girer ve kaynaklar birbirini doğrular.
- 01
Optik uydu
Copernicus Sentinel-2 ve Landsat — bitki örtüsü, fenoloji ve ürün sınıflandırması için çok bantlı optik gözlem.
- 02
Radar uydu
Copernicus Sentinel-1 (SAR) — buluttan bağımsız yapı ve nem sinyali; optik gözlemdeki boşlukları doldurur.
- 03
Termal
Landsat termal bandı — yüzey sıcaklığı, su stresi (CWSI) ve evapotranspirasyon göstergeleri.
- 04
İklim serileri
Çok yıllık iklim reanalizi ve günlük meteoroloji — kuraklık, don, sıcaklık ve yağış göstergeleri.
- 05
Toprak & topografya
Küresel toprak veri tabanları (≈250 m) ve sayısal yükseklik modeli — su tutma kapasitesi, eğim ve bakı.
- 06
Saha verisi
DronGelsin saha ekibinin drone ve yer doğrulaması; üretici beyanı ve örnek noktalar.
Çözünürlük ve güncellik
Mekânsal: analizler parsel ölçeğinde üretilir. Optik ve radar gözlem tipik olarak 10–30 m, toprak katmanları ise ≈250 m bandındadır.
Zamansal: uydu geçişleri sezon boyunca düzenli yenilenir (optik + radar birleşik, çoğu bölgede birkaç günde bir uygun gözlem); iklim göstergeleri günlük güncellenir.
Her çıktı, dayandığı gözlem tarihleri ve geçiş bilgisiyle birlikte saklanır; bir analiz aylar sonra bile kaynağına kadar açılabilir.
Doğrulama yaklaşımı
Saha doğrulaması: DronGelsin'in operasyonel saha ayağı, uydu temelli tahminleri drone ve yer gözlemiyle karşılaştırır; üretici iletişimi de buradan yürür.
Çapraz doğrulama: model çıktıları bağımsız veri katmanlarıyla (radar ↔ optik, komşu parsel, geçmiş sezon) tutarlılık açısından sınanır.
Açıklanabilirlik: her metrik bir güven derecesiyle gelir ve kaynağına kadar izlenebilir; üçüncü taraf denetimine açıktır.
Ürün bazında doğruluk
Bugün 20 üründe sahada doğrulanmış ürün sınıflandırması sunuyoruz; bu ürünlerde sınıflandırma doğruluğu %80'in üzerindedir. Taksonomimiz 200+ ürünü kapsar ve doğrulama genişledikçe kapsam bu sayfada güncellenir.
Doğruluk tek bir rakam değildir; ürüne, bölgeye, parsel büyüklüğüne ve sezona göre değişir. Ürün bazında ayrıntılı doğruluk tablosunu ve güncel kapsamı teknik görüşmede paylaşıyoruz.
Bilinen sınırlar
Sınırları açıkça yazmak güveni artırır. Güven aralığının hangi koşullarda genişlediğini baştan biliriz:
- 01
Bulutluluk
Yoğun ve sürekli bulut, optik gözlemi sınırlar; radar bunu büyük ölçüde telafi eder ama bazı dönemlerde güven aralığı genişler.
- 02
Küçük parsel
Çözünürlüğün altındaki çok küçük veya çok ince parsellerde karışım (mixed pixel) etkisi artar.
- 03
Karışık ekim
Aynı parselde birden çok ürün veya ara tarım, sınıflandırma güvenini düşürebilir.
- 04
Nadir ürünler
Etiketli örneği az olan nadir ürünlerde doğrulama daha sınırlıdır; taksonomide olsa da sahada henüz doğrulanmamış olabilir.
Dayandığımız yöntemler
Çıktılarımız opak tahminler değil, yerleşik yöntemlere dayanan hesaplardır:
- İklim kırılganlığı: IPCC çerçevesi (tehlike · maruziyet · duyarlılık · uyum kapasitesi).
- Su & evapotranspirasyon: Penman-Monteith / FAO-56 tabanlı yaklaşım ve yeşil/mavi/gri su muhasebesi.
- Fenoloji: BBCH ölçeği temelli gelişim aşaması okuması.
- Karbon: GHG Protocol, IPCC 2019 Refinement, PCAF ve Verra VM0042 çerçevelerine eşleme.
- Uzaktan algılama: çok bantlı vejetasyon indeksleri ve SAR tabanlı sınıflandırma.
Davet
Tarımda bir sonraki dönemi birlikte yazalım.
Gıda şirketi, ihracatçı, banka, sigorta, kooperatif ya da ESG danışmanı — tedarik bölgeniz veya portföyünüz için bir pilot rapor konuşalım. Dinleyelim, gösterelim.