Mediterranean shrub classification using multi-temporal multi-spectral satellite images
Çok-zamanlı çok-bantlı uydu görüntüleri kullanarak Akdeniz çalı sınıflandırması
- Tez No: 665537
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU, DR. UĞUR SİYAMİ ZEYDANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Ekolojik dengenin korunmasında çok önemli bir rol oynayan çalılıklar, Akdeniz ekosistemlerinin önemli bir bölümünü oluşturur. Bununla birlikte, bunların bileşimleri, dağılımları ve dinamikleri iyi anlaşılmamıştır. Alyansların dinamiklerini açıklayan modeller kurmak için bunların dağılımını büyük ölçekte bilmek gereklidir. Bu modeller, araştırmacıların bunların ekosistemlerdeki rollerini değerlendirmelerine ve iklim değişikliğine verdikleri yanıtları tahmin etmelerine yardımcı olacaktır. Gerekli alyans dağılım haritaları ancak uzaktan algılama teknikleri kullanılarak üretilebilir. Bu çalışma, Türkiye'nin güneyinde Akdeniz bölgesinde alyans düzeyinde ormanlık / çalılık haritalarını, çeşitli makina öğrenme tekniklerini kullanarak uydu görüntülerinden üreten bir algoritma sunmaktadır. Çok-zamanlı görüntüler, bitki örtüsü fenolojisinden bilgi elde etmek için kullanılmaktadır. Topoğrafik ve meteorolojik veriler de sınıflandırmayı iyileştirmek için kullanılmaktadır. Çapraz-geçerleme, 7452 poligonluk saha ölçüm verileri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Sonuçlar, ayrıntılı ve doğru maki çalıları sınıflandırmasının, sayısal yükseklik modelleri ve çok-bantlı ve çok-zamanlı uydu görüntülerinin bir birleşimini kullanarak mümkün olduğunu göstermektedir. Çevresel özniteliklerin uzaktan algılamadan elde edilenlere eklenmesi sınıflandırma doğruluğunu %16 arttırmıştır. Rastgele Orman (RO) algoritmasının Destek Vektör Makinası ve İkinci Derece Ayırtaç Analizi algoritmalarına göre sınıflandırma doğruluğunu sırasıyla %35.9 ve %13.9 arttırdığı bulunmuştur. RO sınıflandırmasıyla elde edilen makinin alyans seviyesi sınıflandırma haritaları nihai olarak %64.0-82.1 toplam doğrulukla üretilmiştir. Büyük ölçekli çalı sınıflandırma yönteminin doğal kaynak yönetimi ve diğer ekolojik uygulamalar üzerinde önemli etkileri olacaktır.
Özet (Çeviri)
Shrublands, which have a crucial role in retaining the ecological balance, constitute an important part of the Mediterranean ecosystems. However, their composition, distribution and dynamics are not well understood. It is necessary to know the distribution of the alliances at regional scale in order to construct models that explain their dynamics. Such models will help researchers to evaluate their role in ecosystems and predict their responses to climate change. Necessary alliance distribution maps can only be produced by employing remote sensing techniques. This study presents a methodology that generates alliance-level woodland/shrubland maps of the Mediterranean region in southern Turkey from satellite images using various machine learning techniques with different parameter combinations. Multi-temporal images are used to extract information from vegetation phenology. Topographic and meteorological data are also used for improving classification. Cross-validation is performed using a ground-truth data set of 7452 polygons. Results show that detailed and accurate maquis shrubland classification is possible using a combination of environmental features and multi-spectral and multi-temporal satellite images. Addition of the environmental features to remotely sensed ones improved classification accuracy by 16%. The Random Forest (RF) algorithm is found to improve classification accuracy by 35.9% and 13.9% relative to Support Vector Machine and Quadratic Discriminant Analysis algorithms, respectively. Alliance-level classification maps of maquis acquired from RF classification are produced with 64.0-82.1% overall accuracy. Large-scale shrub classification method will have important implications on natural resource management and other ecological applications.
Benzer Tezler
- Karabük çevresinin vejetasyon ekolojisi ve sınıflandırılması
Vegetation ecology and classification of Karabük environment
SEVDA COŞKUN
- Nemli biyotop bitki toplumları ve haritalaması; Belgrad ormanı örneği
The plant communities of humid biotopes and their mapping: example of Belgrade forest
NÜLÜFER ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÖZALP ALAGÖZ
- Plant biodiversity and ethnobotanical properties of various plants in Amedi (Duhok-Northern Iraq)
Amedi'de bitki biyoçeşitliliği ve çeşitli bitkilerin etnobotanik özellikleri (Duhok – Kuzey Irak)
SHIMAL AHMED TAHIR TAHIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BiyomühendislikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALPER UZUN
- Murt (Myrtus communis L.) meyve suyu üretim koşullarının optimizasyonu, prosesin biyoaktif bileşikler ve in-vitro sindirilebilirliği üzerine etkilerinin araştırılması
Optimization of myrtus (Myrtus communis L.) fruit juice production conditions, investigation of the effects of the process on bioactive compounds and in-vitro digestibility
FIRAT ÇINAR
Doktora
Türkçe
2024
Gıda MühendisliğiMersin ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SALİH AKSAY
- Batı Karadeniz Bölümü'nde Kurucaşile-Arıt Çayı arası vejetasyon ekolojisi
Vegetation ecology between kurucaşile-Arit Creek in Western Black Sea subregion
FERHAT TOPRAK