Forest dynamics in Mediterranean forest using landsat imagery and LiDAR
Landsat görüntü ve LiDAR kullanımıyla akdeniz ormanlarındaki orman dinamiğinin analizi
- Tez No: 446405
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ZEKİ BAŞKENT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Orman Amenajmanı, Arazi dinamiği, LiDAR, Uzaktan algılama, Rassal orman, Forest Management, Landscape Dynamics, LiDAR, Remote sensing, Random forestl
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Akdeniz ormanları karmaşık ekosistemler olup süreçleri ve fonksiyonları yeterince bilinmemektedir. Uzaktan algılama teknikleri amenajman plan sonuçlarını izlemede kullanılmaktadır. 2009 yılından sonraki Landsat görüntüleri, vejetasyon indisleri ve LiDAR tabanlı değişkenler Random Forest modeline arazi bileşimi ve yapısını analiz etmek için entegre edilmiştir. Çalışma alanı, 2012 yılında yenilenmiş 1981 yılına ait eski bir amenajman planından alınmıştır. 1981, 1990, 2000, 2009, 2011 ve 2014 yılları için; orman-orman dışı ve çok sınıflı arazi kullanım haritalarının oluşturulmasında en iyi modeller üretilmiş ve kullanılmıştır. Tüm sınıflandırma modelleri oldukça iyi bir performans sunmuştur (Doğruluk >%85 , Kappa > 0.80). Çok sınıflı tasnif için en iyi performans %95.37 lik doğruluk ve 0.94 lük kappa değeriyle FUSION ile ulaşılmıştır. Binary sÕnÕflandÕrmasÕ için; %98.5' i aúan do÷ruluk ve 0.96' yÕ aúan kappa indeksiyle LT, LVT ve FUSION ulaşılmıştır. Biyomass üretimi odaklı orman amenajman planlarının uygulaması orman ekosistemlerinin yapı ve bileşimini değiştirdiği arazi indeksleri ile belirlenmiútir. Sonuçta, biyomas üretim ağırlıklı çam türlerine odaklanmış silvikültürel müdahalelerin arazinin doğal vejetasyonuna karşılık gelen meşe türlerine doğru araziyi değiştirdiği görülmüştür. Parça sayısının artması ve ortalama parça büyüklüğünün azalmasıyla çalışmaya konu alanın parçalı bir yapıya doğru gittiği sonucuna varılmıştır. Tep tacı yüksekliği ve kapalılık tahmininde RF kullanımı; CHM, CC ve HMAX için 0.563m, %6.99 ve 2.3 m lik RMSE ve 0.74 civarÕndaki doğruluk değerleri bulunduğu için orman dinamiğini açıklamada kuvvetli bir değişken olarak önerilmemektedir.
Özet (Çeviri)
Twelve fungal strains including Lecanicillium muscarium (Petch.) Zare and Gams, Isaria farinosa (Holmsk.) Mediterranean forests are complex ecosystems and most aspects of their functioning are unknown. Remote sensing applications are used to monitoring the effect of forest management. The study area counted with an old management plan from 1981 which was reviewed in 2012. Six different databases built with Landsat bands, vegetation, tasseled cap transformations, LiDAR-based variables and topographic variables were used to assess the performance of Random Forest algorithm. Best of the models were used to produce forest-no forest and multiclass land cover maps for the years 1981, 1990, 2000, 2009, 2011 and 2014. Processes and patterns were analyzed using landscape metrics. Also RF regression models were assessed for prediction of canopy height model, canopy cover and maximum height for the same years. All classification models presented a very good performance (Accuracies > 85% with kappa > 0.80). For multiclass classification, the best performance was achieved by FUSION with 95.37% of accuracy and kappa 0.94. For binary classification LT, LVT and FUSION achieved more than 98.5% in accuracy and kappa index higher than 0.96. Results showed that the silvicultural activities focused on pine tree species for biomass production modify the landscape by recovering Holm oak species. The landscape in the study area became fragmented over the study period, because of the increase in the Number of Patches and the decrease in Mean Patch Area.Estimation of canopy height and canopy cover with the use of RF did not offer such a robust variable for explaining forest dynamics since the accuracies ranged about 0.74 with RMSE of 0.563m, 6.99% and 2.3m, for CHM, CC and HMAX, respectively.
Benzer Tezler
- Assessment of classification methods and elaboration of the potential of coarse resolution satellite ımagery for forest cover mapping at the continental region
Başlık çevirisi yok
EYLÜL MALKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Ormancılık ve Orman MühendisliğiThe International Centre for Advanced Mediterranean Agronomic Studies (CIHEAM)PROF. DR. IOANNIS GITAS
- Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla Türkiye ve fitocoğrafik bölgelerinin arazi örtüsü durumunun ve zamana bağlı arazi örtüsü değişiminin incelenmesi
Investigation of land cover status and temporal land cover change in Turkey and its phytogeographic regions with the help of remote sensing and geographic information systems
EMRE AKTÜRK
Doktora
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KERİM GÜNEY
- İstanbul'da kentleşmenin iklim değişikliğine uyum çerçevesinde değerlendirilmesi
Evaluation of urbanization under the climate change adaptation framework in Istanbul
ALİYE CEREN ONUR
Doktora
Türkçe
2014
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİME TEZER
- Normal kapalı kızılçam meşcerelerinde ölü örtü nem dinamikleri
Surface fuels moisture dynamics in calabrian pine stands
YETKİN USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL BİLGİLİ
- İklim değişikliğinin etkisi altında Seyhan üst-havzası ekosistem bileşenlerinin modellenmesi ve etkileşim düzeylerinin belirlenmesi
Modelling and investigating the upper-Seyhan river basin ecosystem variables and their interactions under the climate change
CENK DÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2012
Peyzaj MimarlığıÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. SÜHA BERBEROĞLU