Geri Dön

Uzaktan algılama verileri ile meşcere parametrelerinin ve yetişme ortamı özelliklerinin tahmin edilmesi: Torul orman işletme müdürlüğü örneği

Estimation of stand parameters and forest site properties using remote sensing data: A case study of torul forest enterprise

PDF İndir

  1. Tez No: 1017924
  2. Yazar: MURAT HAN ERTUĞRUL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ, PROF. DR. GÜNAY ÇAKIR
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Trabzon Orman Bölge Müdürlüğü, Torul Orman İşletme Müdürlüğü'nde yayılış gösteren saf sarıçam (Pinus sylvestris L.), göknar (Abies nordmanniana (Stev.) Spach. subsp. nordmanniana), doğu ladini (Picea orientalis (L.)) ve sapsız meşe (Quercus Petraea (Matt.) Liebl.) meşcerelerinden alınan toplam 498 örnek alandan hesaplanan meşcere orta çapı (dg), meşcere üst boyu (hüst), meşcere ağaç sayısı (N), meşcere göğüs yüzeyi (G), meşcere hacmi (V) ve yaprak alan indeksi (YAİ) değerleri ile Landsat 8 OLI (L8) ve Sentinel-2 (S2) uydu görüntülerinden elde edilen uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiler Çoğul Regresyon Analizi (ÇRA) ve Destek Vektör makineleri (DVM) modelleme teknikleri ile modellenmiştir. Çalışmadan elde edilen model başarıları incelendiğinde; Sarıçam meşcerelerinde en başarılı model dg için S2 0° tekstür veri seti ile (Model R²=0,91; Test R²=0,89), Ladin meşcerelerinde en başarılı model hüst için S2 3x3 tekstür veri seti ile (Model R²=0,89; Test R²=0,86), göknar meşcerelerinde en başarılı model G için S2 90° tekstür veri seti ile (Model R²=0,96; Test R²=0,93) ve meşe meşcerelerinde en başarılı model ise hüst için S2 45° tekstür veri seti ile (Model R²=0,98; Test R²=0,94) DVM modelleme tekniği ile bulunmuştur. YAİ için saf sarıçam meşcereleri için en başarılı model S2 0° tekstür veri seti ile (Model R2=0,79 Test R2=0,80), saf ladin meşcerleri için en başarılı model S2 9x9 tekstür veri seti ile (Model R2=0,82 Test R2=0,79), saf göknar meşcerleri için en başarılı model L8 3x3 tekstür veri seti ile (Model R2=0,84 Test R2=0,81) DVM modelleme tekniği ile bulunmuştur. Saf meşe meşcereleri için en başarılı model L8 3x3 tekstür veri seti ile (Model R2=0,95) ÇRA modelleme tekniği ile bulunmuşken test veri setinde ise en başarılı model (Test R2=0,82) DVM modelleme tekniği ile bulunmuştur. Ayrıca çalışma kapsamında iki işletme şefliğinde 121 örnek noktadan alınan toprak profillerinden elde edilen yersel ölçümlerle yetişme ortamı birimleri haritası jeoistatistik yöntemle oluşturulmuştur. Bununla birlikte yersel ölçümlerle elde edilen toprak özellikleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiler korelasyon analizi ile incelenmiştir. En yüksek korelasyonlar S2 CVI–Ah_iskelet (r=-0,52) ve S2 BI–Ah_iskelet (r=0,40) arasında bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, the relationships between stand mean diameter (dg), stand dominant height (hdom), stand number of trees (N), stand basal area (G), stand volume (V), and leaf area index (LAI) values calculated from a total of 498 sample plots taken from pure Scots pine (Pinus sylvestris L.), fir (Abies nordmanniana (Stev.) Spach. subsp. nordmanniana), eastern spruce (Picea orientalis (L.)) and sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) stands in the Trabzon Regional Directorate of Forestry, Torul Forest Enterprise, and remote sensing data obtained from Landsat 8 OLI (L8) and Sentinel-2 (S2) satellite images were modeled using Multiple Regression Analysis (MRA) and Support Vector Machine (SVM) modeling techniques. When the model successes obtained from the study were examined; the most successful model for scots pine stands was found using the S2 0° texture dataset for dg (Model R²=0.91; Test R²=0.89), for spruce stands the most successful model was found using the S2 3x3 texture dataset for hdom (Model R²=0.89; Test R²=0.86), for fir stands the most successful model was found using the S2 90° texture dataset for G (Model R²=0.96; Test R²=0.93), and for oak stands the most successful model was found using the S2 45° texture dataset for hdom (Model R²=0.98; Test R²=0.94) using the DVM modeling technique. For LAI, the most successful model for pure scots pine stands with the S2 0° texture dataset (Model R2=0.79 Test R2=0.80), the most successful model for for pure spruce stands using the S2 9x9 texture dataset (Model R2=0.82 Test R2=0.79), and for pure fir stands using the L8 3x3 texture dataset (Model R2=0.84 Test R2=0.81) with the DVM modeling technique. For pure oak stands, the most successful model was found using the L8 3x3 texture dataset (Model R2=0.95) with the CRA modeling technique, while in the test dataset, the most successful model (Test R2=0.82) was found with the DVM modeling technique. In addition, a forest site map was created using geostatistical methods from ground measurements obtained from soil profiles taken from 121 sample plots in the two-forest planning unit. However, the relationships between soil properties obtained from ground measurements and remote sensing data were examined using correlation analysis. The highest correlations were found between S2 CVI–Ah_skeleton (r=-0.52) and S2 BI–Ah_skeleton (r=0.40).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    380429

    Orman kaynaklarındaki zamansal değişimin ve meşcere parametrelerinin uzaktan algılama teknikleriyle belirlenmesi (Dereli Orman İşletme Müdürlüğü örneği)

    Estimating stand parameters and temporal changes of forest resources using remote sensing techniques(A case study of Dereli State Forest Enterprise)

    SÜLEYMAN BORUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ İHSAN KADIOĞULLARI

  2. Tez No

    245841

    Farklı uydu görüntü verileri ile meşcere parametreleri arasındaki ilişkilerin araştırılması (Bartın-Mugada örneği)

    Studying the relations between different satellite image data and stand parameters (Bartin-Mugada case study)

    AYHAN ATEŞOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiBartın Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TUNAY

  3. Tez No

    129518

    Uydu görüntüleri yardımıyla meşcere parametrelerinin kestirilmesi ve orman amenajmanında kullanılması olanakları

    Determination of stand parameters with satellite images and possibilities for using them in forest management

    ULAŞ YUNUS ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET YEŞİL

  4. Tez No

    750074

    Saf karaçam ve sarıçam meşcerelerinde sentinel-1 ve sentinel-2 uydu görüntüleri yardımıyla bazı meşcere parametrelerinin tahmin edilmesi (Karadere orman işletme müdürlüğü örneği)

    Estimating some stand parameters using sentinel-1 and sentinel-2 satellite images in pure crimean and scots pine stands (a case study of Karadere forest enterprise)

    DÖNDÜ DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OYTUN EMRE SAKICI

  5. Tez No

    435037

    Modelling timber volume and other forest parameters using LiDAR and field data: A case study for part of Bergama State Forest Enterprise

    LİDAR verileri ve yersel ölçümler yardımıyla meşçere hacim ve bazı parametrelerinin modellenmesi: Bergama Orman İşletme Müdürlüğü örneği̇

    KENNEDY KANJA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL

Geri Dön