Bu çalışmada amaç, yüksek çözünürlüklü uydu verisinde iki farklı yöntem kullanılarak yağ gülü (Rosa damascena) dikili alanların parsel bazında belirlenebilirliğini araştırmaktır. Çalışma, Türkiye’de yağ gülü üretiminin yoğun olarak yapıldığı Isparta ili Güneykent Belediyesi sınırları içerisinde yürütülmüştür. Çalışmada temel kartografik olarak Quickbird-2 uydu verisi, uydu verilerinin sınıflandırmasında ERDAS ve e-Cognition yazılımları kullanılmıştır. Bu amaçla öncelikle uydu verisinde geometrik düzeltme (rectify), görüntü keskinleştirme (pan-sharp) ve görüntü zenginleştirme (histogram equalization) işlemleri yapılmış, arazide kullanılmak üzere parsellerin yer aldığı 1/5000 ölçekli altlık veriler oluşturulmuştur. Bu veriler araziye oryantasyon amacıyla kullanılmış ve arazi çalışmaları yürütülmüştür. Arazi çalışmalarında parsel bazında Arazi Kullanım Türleri (AKT) belirlenmiş, ArcGIS yazılımı ile sayısal AKT haritası hazırlanmıştır. Daha sonra Quickbird-2 uydu verisinin 4, 3 ve 2 bant kombinasyonunda piksel ve obje tabanlı sınıflama metotları kullanılarak gül parselleri belirlenmiş ve en uygun sınıflandırma metodu seçilmiştir. Kontrollü sınıflandırma yöntemi maksimum olabilirlik karar kuralı algoritması ile yapılan sınıflandırmada oluşturulan tematik haritada gül parsellerinin üretici doğruluğu % 48.72, kullanıcı doğruluğu % 18.63, kappa değeri 0.1539 olarak bulunmuştur. Obje tabanlı sınıflandırmada ölçek: 100, bütünlük: 0.5, biçim: 0.1 parametreleri kullanılarak gül parsel sınırlarının en iyi belirlendiği, bu yöntem ile oluşturulan tematik haritada gül parsellerinin % 60.78 doğrulukta ayırt edilebildiği belirlenmiştir. Ayrıca obje tabanlı sınıflandırmada ölçek: 25, bütünlük: 0.5, biçim: 0.1 parametreleri kullanılarak yapılan sınıflamada gül sıralarının ayırt edilebildiği görülmüştür. Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak yapılan piksel tabanlı sınıflandırmada gül parsellerinin diğer parsellerle karıştığı, bu sınıflama yöntemlerinin gül parsellerinin belirlenmesinde iyi sonuç vermediği, bunun yerine gül parsellerinin daha iyi ayırt edilebildiği obje tabanlı sınıflandırmanın kullanılabileceği tespit edilmiştir.