Geri Dön

Antalya-Taşağıl bölgesi saf kızılçam meşçerelerinde toprak üstü biyokütlenin landsat 9 ve uydu tabanlı lidar verileri ile modellenmesi

Modeling aboveground biomass of pure calabrian pine stands with landsat 9and satellite-based lidar data in Antalya-Taşağil region

  1. Tez No: 1002217
  2. Yazar: SERDAR MURAT KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN BULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Antalya-Taşağıl Orman İşletme Müdürlüğünden alınmış yersel veriler ve Landsat 9 uydu görüntülerinden elde edilen reflektans, vejetasyon indeksleri ile GEDI sensörlerinden sağlanan kanopi yükselti verilerinin birlikte kullanılarak toprak üstü biyokütle (TÜB) tahmin modellerinin geliştirilmesidir. Çalışmada, arazi ölçümleriyle elde edilen TÜB değerleri bağımlı değişken olarak kullanılmış, bağımsız değişkenler ise Landsat 9 tabanlı reflektans, vejetasyon indisleri (NDVI, ARVI, SAVI, EVI vb.) ve GEDI tabanlı kanopi yükselti verileri olmuştur. Elde edilen verilerin %80 kadarı model oluşturulmak için kullanılmış ve geriye kalan %20'lik kısmı ise bu modelin test edilmesi için değerlendirilmiştir. Landsat 9 uydu verileri çok zamanlı olacak şekilde 10 aya ilişkin görüntüler elde edilmiş ve her bir ay için veri setleri ayrı ayrı oluşturulmuştur. GEDI uydusundan kanopi yükselti verileri 2020, 2021, 2022, 2023 ve 2024 yılları için ayrı ayrı elde edilerek veri setleri oluşturulmuştur. Aylık olarak geliştirilen çoğul doğrusal regresyon modellerine Landsat-9 uydusu uygun bir görüntü kalitesi sunamadığı (yüksek bulutluluk oranı) için ocak ve şubat ayları dahil edilmemiştir. Model belirtme katsayısı (R²) değerleri %18 ile %31 arasında değişmektedir. En yüksek performans temmuz ayında (R² = 0,314) elde edilmiştir. Tüm ayların birleştirilmesiyle oluşturulan genel modelde ise R2 0,425'e ulaşmıştır. Özellikle GEDI sensöründen elde edilen kanopi yükseltisi-2 (2021) verisi tüm aylarda TÜB tahmininde en güçlü değişken olarak öne çıkmıştır. Model performansı standart hata değerleri (48–56 ton/ha aralığında) ve t-testi ile değerlendirilmiştir. Tahmin edilen ve ölçülen TÜB değerleri arasında %95 güven düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmamıştır. Bu sonuçlar, Landsat 9 uydu verileri ile GEDI sensörlerinden elde edilen kanopi yükselti bilgilerinin birlikte kullanılmasının, geniş alanlarda TÜB tahminine yönelik güvenilir ve tekrarlanabilir modeller geliştirilmesine olanak sağladığını göstermektedir. Çalışma, Türkiye ormanlarının biyokütle ve karbon stoklarının belirlenmesine katkı sunmakta ve uzaktan algılama tabanlı TÜB modellemeleri için bilimsel bir temel oluşturmaktadır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to develop above-ground biomass (AGB) estimation models using terrestrial data obtained from the Antalya-Taşağıl Forest Enterprise, reflectance and vegetation indices obtained from Landsat 9 satellite images, and canopy height data from GEDI sensors. In this study, AGB values obtained from field measurements were used as the dependent variable, while the independent variables were Landsat 9-based reflectance and vegetation indices (NDVI, ARVI, SAVI, EVI, etc.) and GEDI-based canopy height data. Approximately 80% of the obtained data was used to create the model, and the remaining 20% was evaluated for testing this model. Landsat 9 satellite data was obtained in a multi-temporal manner, covering 10 months, and separate datasets were created for each month. Canopy height data from the GEDI satellite were obtained separately for the years 2020, 2021, 2022, 2023, and 2024 to create datasets. Monthly multiple linear regression models were developed, but January and February were excluded because the Landsat-9 satellite did not provide suitable image quality (due to cloud cover). Model coefficient of determination (R²) values ranged from 18% to 31%. The highest performance was obtained in July (R² = 0.314). In the overall model created by combining all months, R² reached 0.425. In particular, the canopy height-2 (2021) data obtained from the GEDI sensor stood out as the strongest variable in predicting the total canopy height in all months. Model performance was evaluated using standard error values (in the range of 48–56 tons/ha) and t-tests. No statistically significant difference was found between the estimated and measured AGB values at the 95% confidence level. These results demonstrate that the combined use of Landsat 9 satellite data and canopy height information from GEDI sensors enables the development of reliable and reproducible models for AGB estimation over large areas. The study contributes to the determination of biomass and carbon stocks of Turkish forests and provides a scientific basis for remote sensing-based AGB modeling.

Benzer Tezler

  1. Orman yangınları sonrası yapılan yenileme çalışmalarının peyzaj mimarlığı açısından değerlendirilmesi: Antalya Serik-Taşağıl bölgesi örneği

    Evaluation of renovation projects in post-fire forest zones with respect to landscape architecture: Antalya Serik-Taşağil region case

    SELVİ NUR KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Peyzaj MimarlığıAnkara Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYSEL USLU

  2. Antalya Taşağıl geleneksel yerleşim dokusunun koruma bağlamında değerlendirilmesi

    The evaluation of the traditional settlement tissue of Tasagil Antalya in the point of conservation

    ÖZGE ÖZ CİĞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEVLÜDE KAPTI

  3. Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın şiddeti ve yangın sonrası durumun zamansal olarak incelenmesi : Akdeniz bölgesi örneği

    Using satellite image data for detecting forest burn severity and evaulating post-fire temporal status: Mediterrenean region sample

    HASAN TONBUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞİNASİ KAYA

  4. Antalya ili keçi işletmelerinin barındırma olanaklarının belirlenmesi ve hayvan refahı açısından değerlendirilmesi

    The determination of hosting possibilities of goat breeding in Antalya province and its evaluation in terms of animal welfare

    ERCAN SOYDİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM YILMAZ

  5. Manavgat Taşağıl mahallesi müzik pratikleri

    Manavgat Taşağıl neighborhood music practices

    ÇİĞDEM YÖNTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MüzikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Müzik Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. EMEL FUNDA TÜRKMEN