Uydu verileri ve çevresel değişkenler kullanılarak Kızılçam meşcerelerinde ölü örtü kütlesinin modellenmesi
Modelling litter layer mass using satellite data andenvironmental variables in brutian pine forest stands
- Tez No: 537644
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Coğrafya, Forestry and Forest Engineering, Geography
- Anahtar Kelimeler: Kızılçam, Meşcereler, Organik karbon, Ormanlar, Sayısal uydu verileri, Çevre, Çevre kaynak envanterleri, Çevresel değişim, Örtü tipleri, Red pine, Stands, Organic carbon, Forests, Digital satellite data, Environment, Environmental resources inventories, Environmental change, Covering kind
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Meşcere zemininde biriken ölü örtü, orman ekosistemlerinde tutulan karbon miktarı (C) içinde önemli bir paya sahiptir. Ülkemizin Akdeniz bölgesinde yayılış gösteren ibreli ağaç türlerinden oluşan ormanlarda önemli miktarda ölü örtü kütlesi (ÖÖK) birikmektedir. Özellikle karbon miktarının daha az hatayla kestirilmesi için, ÖÖK'nın hesaba dâhil edilmesi çok önemlidir. ÖÖK envanteri için hızlı ve düşük maliyetli yöntemlere ihtiyaç bulunmaktadır. Geniş coğrafi alanları kaplayan uydu verileri bu konuda alternatif bir bilgi kaynağıdır. Bunun yanında, ÖÖK üzerinde çevresel faktörlerin de etkili olduğu bilinmektedir. Dolayısıyla, uydu verilerinden çıkarılan değişkenler ve çevresel değişkenler ile ÖÖK arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılması önemli görülmektedir. Bu tez çalışmasında, ilk olarak, RapidEye, SPOT-5, Aster uydu verilerinden türetilen normalleştirilmiş fark bitki indeksleri (NDVI) ve sıcaklık indeksi (Sİ), radyasyon indeksi (Rİ) ve bakı uygunluk indeksi (BUİ) ile ÖÖK arasındaki ilişkiler incelenmiştir. İstatistiksel değerlendirmelere göre; ÖÖK ile NDVIRapidEye, NDVISPOT, NDVIAster ve Sİ arasındaki doğrusal ilişkilere ait Pearson korelasyon katsayıları (R) sırasıyla; 0,75, 0,69, 0,73 ve -0,41 olarak hesaplanmıştır (p<0,01). Sonra Genelleştiriliş Eklemeli Model (GAM) kullanılarak uydu ve çevresel değişkenlere dayalı olarak ÖÖK tahmin edilmiştir. Çapraz doğrulama testine göre, en iyi performansı gösteren ve NDVIAster ve Sİ'nin açıklayıcı değişkenler olarak yer aldığı modelin ÖÖK'daki değişimleri %49'unu açıklayabildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak uydu verileri ve çevresel değişkenler kullanılarak orman kızılçam meşcerelerinde zemininde biriken ölü örtü kütlesinin tahmin edilebileceği söylenebilir. Böylece bu çalışmanın sonuçları, kızılçam orman ekosistemlerinde tutulan toplam karbon (C) miktarının daha az hatayla hesaplanmasına önemli katkı sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Litter layer on the forest floor has an important share in the amount of stored carbon (C) in forest ecosystems. A considerably amount of litter mass was accumulated in the conifer forests in the Mediterranean Region of Turkey. Litter mass should be regarded to estimate forest carbon with low error. Rapid and cost-effective methods should be needed for Litter mass inventory. Satellite remote sensing data covering broad geographic regions are alternative data source in this scope. Besides, environmental factors have effect on litter mass. Accordingly, it is important to reveal the relationships between litter mass and the variables derived from satellite data and environmental variables. In this thesis, we firstly investigated that the relationships between litter mass and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) images derived from RapidEye, SPOT-5 and Aster satellite data and the environmental variables including temperature index (TI), radiation Index (RI) and aspect suitability Index (ASI). Statistical assessments showed that the Pearson correlation coefficients for the linear relationships between litter mass and NDVIRapidEye, NDVISPOT, NDVIAster ve TI were 0.75, 0.69, 0.73 and -0.41, respectively. Then, litter mass was estimated by means of generalized additive model (GAM) using the explanatory variables including NDVI images and environmental data. According to the cross validation test, the best model using NDVIAster and TI as explanatory variables explained a total variation of 49 percent of the response variable (litter mass). We may conclude that the litter mass on the floor of brutian pine stands can be moderately predicted using satellite data and environmental variables. We consider that the results of this study may contribute to estimation of C storages more accurately in the brutian pine stands.
Benzer Tezler
- Urban heat island effect on building energy consumption: A case study using thermal load calculation tool
Şehir ısı adası etkisinin binalarda enerji tüketimine etkisi: Isıl yük hesaplama programı kullanılarak yapılan örnek bir çalışma
MUSTAFA LEBLEBİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÇAKAN
- Eskişehir-Çatacık yöresinde, uydu verileri ve çevresel değişkenler kullanılarak kızılgeyik için (Cervus elaphus L.) habitat uygunluğunun modellenmesi
Modelling habitat suitability for red deer (Cervus elaphus L.) using satellite data and environmental variables in Catacik region, Eskisehir
MEHMET SERDAR ORUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZDEMİR
YRD. DOÇ. AHMET MERT
- Uzaktan algılama verileri ile makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak almus barajı su alanlarının zamansal değişiminin analizi ve geleceğe yönelik mekânsal projeksiyonları
Analysis of the temporal changes in the water areas of almus dam using remote sensing data and machine learning algorithms, and spatial projections for the future
YAĞMUR SEREN ŞIKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY BAŞ DOĞAN
- Orman yangınlarının mekânsal dağılımı ve hava kalitesine etkilerinin uydu verileri ve makine öğrenme yöntemleri ile analizi: 2025 Türkiye ve kaliforniya (LA) yangınları
Analysis of spatial distribution of forest fires and their impacts on air quality using satellite data and machine learning methods: 2025 turkey and california (LA) fires
İLAY NUR TÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Sayısal toprak haritalama çalışmalarında kullanılan farklı yaklaşımların karşılaştırılması ve sayısal değişkenler ile toprak özellikleri arasındaki ilişkilerin araştırılması: Atabey ovası örneği
Comparison of different approaches used in digital soil mapping and researching the relationship between digital variables and soil properties: A case study of Atabey plain
FUAT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT BAŞAYİĞİT