Geri Dön

Ankara Orman Bölge Müdürlüğü saf karaçam meşcerelerinde net birincil üretim ve yaprak alan indeksinin uzaktan algılama teknikleri ile modellenmesi

Modeling net primary productivity and leaf area index with remote sensing techniques in pure crimean pine stands in Ankara Regional Directorate of Forestry

  1. Tez No: 702724
  2. Yazar: SİNAN BULUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ, DOÇ. DR. ONUR ŞATIR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  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: 161

Özet

Bu çalışmada, Ankara Orman Bölge Müdürlüğünde yayılış gösteren saf karaçam meşcerelerinde Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) modeli kullanılarak hesaplanan net birincil üretimin (NBÜ) yersel ve uzaktan algılama verileri ile modelleme olanakları araştırılmıştır. Çalışmada toplam 180 adet geçici örnek alan alınmıştır. Her bir örnek alanda klasik envanter ölçümleri yapılmış ve her bir örnek alana ait bazı meşcere parametreleri (meşcere göğüs yüzeyi, meşcere hacmi, meşcere orta çapı, meşcere ağaç sayısı, meşcere üst boyu ve yaprak alan indeksi) hesaplanmıştır. Bununla birlikte çalışma kapsamında uzaktan algılama verisi olarak Landsat 8 OLI ve Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Bu uydu görüntülerinden reflektans, vejetasyon indisi ve tekstür değerleri elde edilmiştir. CASA modeli kullanılarak her bir örnek alana ilişkin elde edilen NBÜ değerleri, meşcere parametreleri ve uydu görüntülerinden elde edilen veriler arasındaki ilişkiler çoklu regresyon analizi, destek vektör makineleri ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak modellenmiştir. Uygulanan modelleme teknikleri ile meşcere göğüs yüzeyi için 90° (Model R2=0,91, Test R2=0,90), meşcere hacmi için 90° (Model R2=0,85, Test R2=0,85), meşcere orta çapı için 9x9 filtre (Model R2=0,88, Test R2=0,88), meşcere ağaç sayısı için 45° (Model R2=0,98, Test R2=0,96), meşcere üst boyu için 135° (Model R2=0,90, Test R2=0,89), yaprak alan indeksi için 0° (Model R2=0,96, Test R2=0,96) ve net birincil üretim için 45° (Model R2=0,96, Test R2=0,95) tekstür değerleri kullanılarak en yüksek seviyede model başarıları elde edilmiştir. CASA model geçerliliğinin kontrolü için 30 adet örnek alan tesis edilmiş ve döküm miktarları elde edilmiştir. CASA modelinin geçerlilik kontrolünde, en yüksek ilişki seviyesi erkek çiçek dökümü ile elde edilmiştir (r=-0,75). Ayrıca NBÜ'nün yükselti ve meşcere yaşı ile negatif, sıcaklık ile pozitif yönde ilişki bulunmuştur. Bu çalışma ile NBÜ'in zamansal dağılımının izlenmesinde NDVI ve güneş radyasyonunun, konumsal açıdan değerlendirildiğinde ise meşcere özelliklerinin etkili olduğu belirlenmiştir. Filtre ve derece tekstür verilerinin birlikte kullanımının modelleme başarı seviyelerini iyileştirdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, the possibilities of modeling the net primary production (NBU) calculated using the Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model in pure Crimean pine stands spread in Ankara Regional Directorate of Forestry with local and remote sensing data were investigated. A total of 180 temporary samples were taken in the study. Classical inventory measurements were made in each sample area and some stand parameters (stand basal area, stand volume, stand mean diameter, stand number of trees, stand top height and leaf area index) were calculated for each sample area. In addition, Landsat 8 OLI and Sentinel-2 satellite images were used as remote sensing data in the study. The reflectance, vegetation index and texture values were obtained from satellite images. Relationships between NBU values obtained for each sample area using the CASA model, stand parameters and data obtained from satellite images were modeled using multiple regression analysis, support vector machines and deep learning techniques. With the applied modeling techniques, 90° for stand basal area (Model R2=0,91, Test R2=0,90), 90° for stand volume (Model R2=0,85, Test R2=0,85), stand mean diameter 9x9 filter (Model R2=0,88, Test R2=0,88), 45° for stand number of trees (Model R2 = 0,98, Test R2 = 0,96), 135° for stand top height (Model R2=0,90, Test R2=0,89), 0° for leaf area index (Model R2=0,96, Test R2=0,96) and 45° for NBU (Model R2=0,96, Test R2=0,95) using the texture values, the highest level of model success was obtained. In order to check the CASA model validity, 30 sample areas were established and litterfall amounts were obtained. In the validity check of the CASA model, the highest correlation level was obtained with the male flower fall (r=-0,75). In addition, a negative relationship was found with the elevation and stand age of the NBU, and a positive relationship with the temperature. It has been determined that NDVI and solar radiation are effective in monitoring the temporal distribution of NBU, and stand features when evaluated spatially. It has been observed that the combination of filter and degree texture data improves the modeling success.

Benzer Tezler

  1. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü saf karaçam meşcerelerinin toprak üstü karbon depolama kapasitesi

    Determination of above-ground carbon storage capacity of pure anatolian black pine stands of Ankara Regional Directorate of forestry

    AYTAÇ SERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAY MISIR

  2. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü Anadolu karaçamı meşcerelerinde artım ve büyümenin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modeling forest growth and yield in Anatolian black pine stands located Ankara Forest District Directorate by artificial neural network

    FERHAT BOLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ

  3. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü'ndeki genç doğal karaçam (pinus nigra) meşcerelerinde bitkisel kütle miktarlarının belirlenmesi

    Determination biomass of yaung natural black pine (pinus nigra)stands in Regional Forest Directorate of Ankara

    SEDA SARANAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YEŞİL

    PROF. DR. DOĞANAY TOLUNAY

  4. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü fidanlıklarındaki biyotik ve abiyotik zararlılar

    Biotic and abiotic damaging factors on the nurseries in Ankara forest conservancy

    NURİ USLU