Tekirdağ Örnekleme Atlası

Parsel veya nokta ara

Strata

Renk tonu toprak tipini (mavi Vertisol, turuncu Luvisol), koyuluk tekstürü (açık orta, koyu ince), tarama eğimli stratumu gösterir. Bir stratumu vurgulamak için tıklayın.

Görünürlük

Strata poligonları Parsel sınırları Asıl noktalar (60) Yedek noktalar (60)

Altlık

Tematik katman

Opaklık85%

Lejant

—EPSG:3857 · altlık: Copernicus DEM gölgeli rölyef

Katmanlar yükleniyor…

Rapor · 16 Ekim 2026 · SOC 0–30 cm

Stratifikasyon ve örnekleme tasarımı

1111 parsellik proje alanı için açık kaynak verilerle kurulan stratifikasyon, mevcut 9 kümelik SCMC çalışmasıyla karşılaştırma ve önerilen 6 stratumlu, 60 numunelik tasarım.

Özet

01Mekânsal kısıt homojenliği düşürüyor. Aynı veriyle SCMC benzeri kısıtlı kümelemede toprak saflığı %56–63. Kombinasyon tablosu yönteminde bu oran k = 4–10 için %89–95.
02Küçük stratumlar bütçeyi yiyor. 60 numune ve stratum başına en az 5 kuralıyla, 333 ha altındaki her stratum fazla örneklenir. A, B ve C yöntemlerinde k ≥ 7'de verim basit rastgele örneklemenin altına düşüyor. SCMC benzeri yöntem k = 9'da 43 ha'lık bir küme üretiyor ve verimi 0,85'e iniyor.
03Mevcut haritalar SOC'yi zayıf açıklıyor. SoilGrids SOC tahmini, toplam SOC varyansının (2013 verisi, CV %37) yalnızca %2'sini açıklıyor. Bu yüzden asıl hassasiyet kazancı, noktaların bir sonraki ölçümde aynı yerden yeniden alınmasından gelir.
04Öneri: 6 stratum, kural tabanlı tablo. Toprak × tekstür × eğim kombinasyonları Gower mesafesi ve alan ağırlıklı k-medoids ile 6 stratuma eşlendi. Yeni parseller aynı tablodan stratum alır.

Mevcut 9 kümelik tasarım

Notun 4.4 bölümündeki SCMC sonucu. Orantılı n, 60 numunenin stratum başına en az 5 kuralıyla alana göre dağıtılmasıdır. Renkli satırlar 333 ha eşiğinin altında kalan, yani alan payından fazla numune almak zorunda kalan kümeler.

Önerilen tasarım

Numuneler alana göre orantılı dağıtıldı (stratum başına en az 5). SoilGrids'ten modellenen stratum varyansları neredeyse eşit olduğundan Neyman dağılımı da aynı sonucu veriyor, ama SoilGrids'e dayanan bir Neyman dağılımını doğrulamada savunmak zor. İlk kampanyanın laboratuvar sonuçlarıyla gerçek S_h hesaplandıktan sonra eklenecek noktalar Neyman ile dağıtılır.

Yöntem karşılaştırması

Aynı 10 m'lik hücre verisinde dört yöntem k = 3…10 için çalıştırıldı. Verim, Neyman dağılımı ve min-5 kısıtıyla beklenen varyansın basit rastgele örneklemeye (SRS) oranı. Saflık, her stratumdaki baskın sınıfın alan payının ağırlıklı ortalaması.

A · SCMC benzeri: parsel birimi, baskın sınıf kodları sayı olarak ölçeklenmiş, komşuluk kısıtlı Ward. Mevcut çalışmanın taklidi.
B · parsel, kısıtsız: A'nın komşuluk kısıtı olmayan hali. A ile B arasındaki fark mekânsal kısıtın maliyetini gösteriyor.
C · kombinasyon tablosu (önerilen): Gower mesafesi ve alan ağırlıklı PAM. Deterministik, parsel altı ölçekte çalışıyor ve yeni parsellere uygulanabiliyor.
D · hücre k-means: eğim, kil, kum, yükseklik ve SoilGrids SOC üzerinde k-means. SOC tahminini en iyi açıklıyor ama toprak saflığı düşük ve stratumlar sınıf olarak tanımlanamıyor.

Karşılaştırma tablosu

Beklenen hassasiyet

2013 verisinin havuzlanmış CV'si %37 ve SoilGrids ortalaması 47,4 t C/ha üzerinden hesaplandı. MDD tek yönlü test, α = 0,05 ve güç 0,80 varsayıyor. ρ aynı noktadaki iki ölçüm arasındaki korelasyon.

Noktalar bağımsız olarak yeniden seçilirse en küçük tespit edilebilir fark yaklaşık 8 t C/ha olur. Aynı koordinatlara dönülürse (ρ ≈ 0,7–0,8) 3,6–4,4 t C/ha'ya iner. Koordinatlar kalıcı olarak kaydedilmeli ve noktalar sahada işaretlenmeli.

Uyarılar

Tek büyük parsel. Hayrabolu, Hacıllı 108 ada 27 numaralı parsel 762 ha ve proje alanının %19'u. 10 m tampon küçük parsellerden oransal olarak daha fazla alan kestiği için örnekleme çerçevesindeki payı %24. Rastgele seçimde 60 asıl noktanın 20'si bu parsele düştü. Tasarım yansız, ancak bu parselde yönetim farkı varsa ayrı stratum yapılmalı. Başka bir tohum değeriyle yeniden seçim yapılmamalı.

Tekstür. SoilGrids'e göre alanın tamamı USDA sınıflamasında killi tın. 250 m çözünürlük parsel ölçeğindeki tekstür farkını ayıramıyor. Ulusal toprak haritası katmanları bu çalışmada SoilGrids'in yerine kullanılmalı.

Yapılması gerekenler

Ulusal toprak haritası (toprak grubu, tekstür) katmanlarıyla iş akışını yeniden çalıştırmak.
762 ha'lık parselin yönetim geçmişini kontrol etmek, gerekirse ayrı stratum yapmak.
Çayır, bağ, mera ve "Davalı" nitelikli parsellerin uygunluğunu teyit etmek. Bu tasarımda örnekleme çerçevesinde bırakıldılar.
İlk kampanyadan sonra stratum varyanslarını laboratuvar verisiyle güncellemek ve dağılımı yeniden hesaplamak. Kombinasyon tablosu sabit kalır.
Kombinasyon → stratum tablosunu proje dokümanına eklemek.

Kombinasyon → stratum tablosu (44 satır)

Sorular · Stratifikasyon notu, bölüm 5

Görüş istenen beş soru

Life Climate'in stratifikasyon notundaki sorular ve bu atlasın analizine dayanan cevaplar. Rakamlar açık verilerle kurulan stratifikasyondan hesaplanıyor; ulusal toprak haritası katmanlarıyla değerler değişebilir, sonuçların yönü değişmez.

Metodoloji

Veriden nokta koordinatına

Tasarım dokuz adımda üretildi. Her adım bir Python betiğine karşılık geliyor ve sabit tohum değeriyle (20261016) aynı sonucu veriyor.

İş akışı

Veri edinimi
SoilGrids 2.0 katmanları (kil, kum, silt, SOC stoku, WRB) proje kutusu için bulut üzerinden okundu. Copernicus DEM GLO-30 ve ESA WorldCover 2021 karoları indirildi. Betik: 01_download.py
Analiz gridi
1111 parsel UTM 35N'de 10 m'lik gride rasterlandı (399.726 hücre, 3997,3 ha). Her kaynak, kendi projeksiyonunda hücre merkezlerinde örneklendi: sürekli değişkenler bilineer, sınıflar en yakın komşu. Betik: 02_build_grid.py
Sınıflar
Tekstür: 0–30 cm derinlik ağırlıklı kil; FAO üst toprak sınıfı, kil < %35 orta, ≥ %35 ince. Toprak tipi: WRB referans grubu. Eğim: DEM σ = 1 piksel Gauss yumuşatma sonrası, KHGM sınıfları E1 0–2, E2 2–6, E3 6–12, E4 > %12.
Ham strata
Üç sınıfın kombinasyonu 44 ham stratum verdi; 27'si 50 ha altında. Betik: 03_stratify.py
Kümeleme
Kombinasyonlar arasında Gower mesafesi hesaplandı ve alan ağırlıklı PAM (BUILD + SWAP) ile k medoide atandı. Karşılaştırma için SCMC benzeri kısıtlı Ward, kısıtsız Ward ve hücre düzeyi k-means da çalıştırıldı.
Değerlendirme ve k seçimi
Her yöntem ve k için Neyman + min-5 altında beklenen varyans, SRS'ye göre verim ve sınıf saflıkları hesaplandı. Verimin düşmediği, 333 ha altı stratum sayısının en fazla bir olduğu ve stratumların yorumlanabilir kaldığı k = 6 seçildi.
Dağılım
Orantılı dağılım min-5 kısıtıyla iteratif çözüldü ve en büyük kalan yöntemiyle tamsayıya yuvarlandı (toplam 60). Kontrol olarak model S_h ile Neyman dağılımı da hesaplandı; aynı sonucu verdi. Her asıl nokta için bir yedek. Betik: 04_allocate_sample.py
Nokta seçimi
Örnekleme çerçevesi: parseller 10 m içeriden tamponlandı; WorldCover'da tarım (40) veya çayır (30) olmayan hücreler ve yol, orman, göl sahası, arsa, direk yeri nitelikli parseller çıkarıldı (2897,9 ha kaldı). Her stratumda hücreler eşit olasılıkla seçildi, hücre içinde rastgele kaydırıldı ve tamponlu parsel içinde kaldığı doğrulandı.
Yeni parseller ve güncelleme
Yeni parsel aynı katmanlarla çakıştırılır, her hücrenin kombinasyonu tablodan stratuma eşlenir. Tabloda olmayan bir kombinasyon Gower mesafesi en küçük medoide gider. Laboratuvar verisi geldiğinde yalnızca S_h ve dağılım güncellenir.

Formüller

{\bar{y}}_{st} = \sum_{h = 1}^{H} W_{h} {\bar{y}}_{h}, W_{h} = \frac{A_{h}}{A}

Tabakalı ortalamaStratum ortalamalarının alan ağırlıklı toplamı. A_h stratum alanı, A proje alanı.

V ({\bar{y}}_{st}) = \sum_{h}^{} \frac{W_{h}^{2} S_{h}^{2}}{n_{h}}

Tabakalı örnekleme varyansıSonlu popülasyon düzeltmesi ihmal edildi (n çok küçük, alan sürekli).

n_{h} = n \cdot \frac{W_{h} S_{h}}{\sum_{k} W_{k} S_{k}}, n_{h} \geq 5

Dağılım (min-5 kısıtlı)Bu kampanyada S_h eşit alındı; formül orantılı dağılıma iner (n_h = n·W_h, SSA Handbook Tablo 4). 5'in altına düşen stratumlar 5'e sabitlenir, kalan numune diğerlerine yeniden dağıtılır. Gerçek S_h elde edilince aynı formül Neyman olarak uygulanır.

S_{h}^{2} = {Var}_{h} (\hat{y}) + σ_{r}^{2}, σ_{r}^{2} = {(CV \cdot μ)}^{2} - Var (\hat{y})

Stratum varyans modeliŷ SoilGrids SOC tahmini. Artık varyans, toplam CV 2013 verisindeki %37'ye eşit olacak şekilde kalibre edildi. Sonuç: ŷ toplam varyansın %2'sini açıklıyor.

d (i, j) = \frac{1}{4} [δ_{ij} + | t_{i} - t_{j} | + \frac{| e_{i} - e_{j} |}{3} + \min (\frac{| {\hat{y}}_{i} - {\hat{y}}_{j} |}{q_{95} - q_{5}}, 1)]

Gower mesafesiδ toprak tipi farklıysa 1 (nominal), t tekstür sınıfı (0/1), e eğim sınıfı (1–4), ŷ kombinasyonun SoilGrids SOC ortalaması. Dört bileşen eşit ağırlıklı.

\min_{M, | M | = k} \sum_{i} A_{i} \min_{m \in M} d (i, m)

Alan ağırlıklı PAMk medoid kombinasyon, toplam alan ağırlıklı mesafeyi en aza indirecek şekilde seçilir. Her kombinasyon en yakın medoidin stratumuna gider.

RE = \frac{V_{SRS}}{V ({\bar{y}}_{st})}, V_{SRS} = \frac{S^{2}}{n}

Göreli verim1'den büyükse tabakalandırma basit rastgele örneklemeden daha hassas. 1'in altı, min-5 kuralının yarattığı israfı gösterir.

MDD = (z_{1 - α} + z_{1 - β}) \cdot \sqrt{2 (1 - ρ)} \cdot SE ({\bar{y}}_{st})

En küçük tespit edilebilir farkTek yönlü α = 0,05, güç 0,80. ρ = 0 bağımsız yeniden örnekleme (S = √2·s, SSA Handbook §7.5.5); ρ > 0 aynı noktalara dönülmesi.

VM0042 uyumu

Gereklilik	Kaynak	Bu tasarımda
Strata SOC ile ilişkili ve proje faaliyetiyle değişmeyen değişkenlere dayanmalı	SSA Handbook §3	Toprak tipi, tekstür, eğim; SOC yalnızca temel yıl SoilGrids tahmini olarak benzerlik ölçüsünde. Karşılanıyor
Stratum başına en az 3–5 numune	VM0042 §8.2.1	Her stratumda en az 5 (5–17). Karşılanıyor
Noktalar stratum içinde rastgele, parsel sınırından en az 10 m içeride	SSA Handbook	Alana eşit olasılıklı basit rastgele örnekleme, 10 m iç tampon; en yakın nokta sınıra 10,8 m. Karşılanıyor
Katman çözünürlüğü (100 m'den kaba katmanlara dikkat; SoilGrids kabul ediliyor)	SSA Handbook §3	Eğim 30 m, arazi örtüsü 10 m, toprak katmanları 250 m SoilGrids. Tekstür ayrımı sınırlı.
Gruplanmış projede tutarlı ve tekrar üretilebilir stratifikasyon	VM0042 §8.2.1.2	Kombinasyon → stratum tablosu, medoid kuralı, sabit tohum, açık betikler. Karşılanıyor
Dağılım: eşit, orantılı veya Neyman	SSA Handbook Tablo 4	Orantılı (min-5). Model S_h ile Neyman aynı sonucu veriyor; ilk kampanyadan sonra gerçek S_h ile Neyman'a geçilir. Karşılanıyor
Örneklem büyüklüğü MDD / güç analiziyle desteklenebilir	VM0042 §8.2.1, Handbook §7.1.2	Hata payı ve MDD hesaplandı. Eşleştirilmiş yeniden ölçüm önerildi.
Sonraki kampanyalarda stratifikasyon ve dağılım güncellenebilir	SSA Handbook §3	Tablo sabit, S_h ve n_h laboratuvar verisiyle güncellenir.

Neden mekânsal kısıt yok

VM0042 stratumların bitişik olmasını istemiyor. Bir stratum, aynı kurala uyan alanların toplamı. Mekânsal kısıt komşu ama farklı toprakları aynı kümeye zorluyor. Karşılaştırmada toprak saflığı kısıtlı yöntemde %56–63, aynı birim ve değişkenlerle kısıtsız yöntemde %68–78, kombinasyon tablosunda %89–95 çıktı.

Kısıtlı kümeleme yeni parsellere de kural sunmuyor: bir parselin kümesi komşularına ve o çalıştırmanın sonucuna bağlı. Kombinasyon tablosunda ise yeni bir parselin stratumu yalnızca toprak, tekstür ve eğim değerlerinden okunuyor.

Varsayımlar ve sınırlamalar

SoilGrids tahminleri küresel modelden geliyor ve parsel ölçeğinde düzgünleştirilmiş. Stratum varyansları bu yüzden modelden türetildi ve ilk kampanyadan sonra güncellenmeli.
2013 verisi koordinatsız ve havuzlanmış; CV %37 tüm alan için tek değer olarak kullanıldı.
Copernicus GLO-30 bir yüzey modeli. Ağaç ve çitlerin etkisini azaltmak için hafif yumuşatma uygulandı.
WorldCover sınıflaması 2021 yılına ait; hariç tutulan hücreler (ağaç, yapı, su) sahada kontrol edilmeli.
Kadastro niteliği güncel arazi kullanımını yansıtmayabilir. Yalnızca açıkça tarım dışı nitelikler çıkarıldı.
Karşılaştırmadaki SCMC benzeri yöntem ArcGIS'in SKATER tabanlı aracının birebir kopyası değil; aynı ilkeyi (komşuluk kısıtlı birleştirme) Ward bağlantısıyla uyguluyor.

Kaynaklar

Veri, literatür ve yazılım

Analizde kullanılan tüm katmanlar açık lisanslı. Esri uydu görüntüsü yalnızca isteğe bağlı görüntüleme altlığı ve analize girmiyor. Proje parselleri Life Climate'in 3 Temmuz 2026 tarihli KMZ dosyalarından alındı.

Veri setleri

Veri	Sağlayıcı	Çözünürlük	Lisans	Erişim
SoilGrids 2.0: kil, kum, silt (0–5, 5–15, 15–30 cm), SOC stoku 0–30 cm (ortalama, Q0.05, Q0.95), WRB en olası sınıf	ISRIC – World Soil Information	250 m	CC BY 4.0	soilgrids.org · files.isric.org
Copernicus DEM GLO-30 (N40E027, N41E027)	ESA / Airbus, Copernicus programı	30 m	Copernicus DEM lisansı, ücretsiz kullanım	AWS Open Data
ESA WorldCover 2021 v200	ESA	10 m	CC BY 4.0	esa-worldcover.org
Esri World Imagery (uydu altlığı, isteğe bağlı)	Esri, Maxar, Earthstar Geographics	≈ 0,3–1 m	Esri kullanım koşulları; yalnızca görüntüleme, karo önbelleğe alınmaz	arcgis.com
Proje parselleri (2024–2025: 314, 2026: 797)	Life Climate / Tekirdağ Önder Çiftçi Kooperatifi	vektör	Proje verisi	KML_Tekirdağ_*_03072026.kmz

Atıf: © DLR e.V. 2010–2014 ve © Airbus Defence and Space GmbH 2014–2018, Avrupa Birliği ve ESA tarafından Copernicus kapsamında sağlanmıştır. © ESA WorldCover projesi 2021 / Sentinel verileri içerir.

Metodoloji belgeleri

Verra (2025). VM0042 Methodology for Improved Agricultural Land Management, v2.2. Verified Carbon Standard. verra.org/methodologies
Verra. VM0042 Soil Sampling and Analysis Handbook. Bölüm 3 (stratifikasyon, örneklem büyüklüğü), Tablo 4 (dağılım), §7 (MDD).
Life Climate (2026). Tekirdağ Soil Carbon Project – Stratifikasyon Çalışması (iç not) ve 41 strata tablosu.

Literatür

Poggio, L., de Sousa, L. M., Batjes, N. H. vd. (2021). SoilGrids 2.0: producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty. SOIL, 7, 217–240. doi:10.5194/soil-7-217-2021
Zanaga, D., Van De Kerchove, R., Daems, D. vd. (2022). ESA WorldCover 10 m 2021 v200. doi:10.5281/zenodo.7254221
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3. baskı). Wiley.
de Gruijter, J., Brus, D. J., Bierkens, M. F. P., Knotters, M. (2006). Sampling for Natural Resource Monitoring. Springer.
Brus, D. J. (2022). Spatial Sampling with R. CRC Press. çevrim içi sürüm
Gower, J. C. (1971). A general coefficient of similarity and some of its properties. Biometrics, 27(4), 857–871.
Kaufman, L., Rousseeuw, P. J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley. (PAM)
Ward, J. H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58, 236–244.
Assunção, R. M., Neves, M. C., Câmara, G., Freitas, C. da C. (2006). Efficient regionalization techniques for socio-economic geographical units using minimum spanning trees. International Journal of Geographical Information Science, 20(7), 797–811. (SKATER; ArcGIS SCMC aracının temeli)
IUSS Working Group WRB (2022). World Reference Base for Soil Resources (4. baskı). IUSS, Viyana.
FAO/IIASA/ISRIC/ISSCAS/JRC (2012). Harmonized World Soil Database v1.2. FAO, Roma. (Üst toprak tekstür sınıfları: ince = kil > %35)

Yazılım ve tekrarlanabilirlik

Betik	Görev
01_download.py	SoilGrids, Copernicus DEM ve WorldCover verilerini proje kutusu için indirir.
02_build_grid.py	Parselleri okur, 10 m hücre tablosunu ve kovaryatları üretir.
03_stratify.py	Ham strata, dört yöntem, k = 3…10 karşılaştırması.
04_allocate_sample.py	Kombinasyon tablosu, orantılı dağılım (Neyman kontrolü), rastgele noktalar, KML/GPKG/CSV.
05_report_data.py	Statik rapor sayfası.
06_app_data.py, 07_build_app.py	Bu uygulamanın GeoJSON ve görüntü katmanları.

Python 3.13 · rasterio 1.5 · GeoPandas 1.2 · shapely · pyproj · SciPy · scikit-learn · Pillow. Arayüz: OpenLayers 10.6.1. Tüm rastgele işlemler için tohum: 20261016.

Özet

Mevcut 9 kümelik tasarım

Önerilen tasarım

Yöntem karşılaştırması

Beklenen hassasiyet

Uyarılar

Yapılması gerekenler

İş akışı

Veri edinimi

Analiz gridi

Sınıflar

Ham strata

Kümeleme

Değerlendirme ve k seçimi

Dağılım

Nokta seçimi

Yeni parseller ve güncelleme

Formüller

VM0042 uyumu

Neden mekânsal kısıt yok

Varsayımlar ve sınırlamalar

Veri setleri

Metodoloji belgeleri

Literatür

Yazılım ve tekrarlanabilirlik