Saf kızılçam meşcerelerinde sentinel-1a ve landsat 8 OLI uydu görüntüsü kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmin edilmesi (Anamur orman işletme şefliği örneği)
Estimating aboveground biomass using sentinel-1a and landsat 8 OLI satellite image in pure calabrian pine (pinus brutia ten.) stands (a case study in Anamur forest planning unit)
- Tez No: 724916
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu çalışmada, Mersin Orman Bölge Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yayılış gösteren saf kızılçam meşcrelerinde; Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve bazı topoğrafik veriler kullanılarak topraküstü biyokütlenin modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada toplam 404 adet örnek alana ilişkin envanter karnesi verisi kullanılmıştır. Bu örnek alan verilerinin 323 (%80) adedi modellerin oluşturulmasında ve 81 (%20) adedi ise modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Her bir örnek alana ilişkin topraküstü biyokütle değerleri allometrik denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Her bir örnek alana ilişkin Landsat 8 OLI uydu görüntüsünden bant reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün her iki polarizasyonu için parlaklık ve geri yansıtım değerleri ile Alos-Palsar uydu görüntüsünden üretilen Sayısal Yükseklik Model (SYM) verisinden yükselti, eğim ve bakı değerleri hesaplanmıştır. Topraküstü biyokütle ile Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve DEM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 22 farklı regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller arasında en iyi ilişki (R_a^2= 0,509 ; Sy.x= 28,39900), Landsat 8 OLI uydu görüntüsünün Bant2, Bant8 bant reflektans değerleri, WRI, GCI, DVI, ARVI, NDMI vejetasyon indisleri, B4_77_ENT, B5_77_M, B6_33_M, B10_55_M, B10_77_SM, B10_99_SM, B11_55_ENT tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün iki polarizasyona (VH_DN, VV_DN) ilişkin parlaklık değerleri ile yükselti ve bakının bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelle elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it was aimed to model the aboveground biomass by using Landsat 8 OLI, Sentinel-1A and some topographic data in pure red pine stands distributed within the boundaries of Anamur Forest Planning Unit, Anamur Forest Management Enterprise, Mersin Regional Directorate of Forestry. A total of 404 sample field data were used in the study. Of these sample field data, 323 (80%) were used in the creation of the models and 81 (20%) in the testing of the models. Above-ground biomass values for each sample area were calculated using the allometric equation in this study. Band brightness, vegetation indices and texture values from Landsat 8 OLI satellite image, reflectance and back scattering values for both polarizations (VH and VV) of Sentinel-1A satellite image, and elevation, slope and aspect values from Digital Elevation Model (DEM) data produced from Alos-Palsar satellite image were calculated for each sample plot. The relationships between aboveground biomass and variables obtained from Landsat 8 OLI, Sentinel-1A and DEM data were modeled by multiple regression analysis. A total of 22 different regression models were developed. The best relationship among the developed models (R_a^2= 0,509 ; Sy.x= 28,39900); Band2, Band8 brightness, WRI, GCI, DVI, ARVI, NDMI vegetation indices, B4_77_ENT, B5_77_M, B6_33_M, B10_55_M, B10_77_SM, B10_99_SM, B11_55_ENT texture values of Landsat 8 OLI satellite image, reflectance values for both polarizations (VH and VV) of Sentinel-1A image with the elevation and aspect as independent variables were obtained
Benzer Tezler
- Hava fotoğrafları ve sentinel-2 görüntüleri yardımıyla bazı meşcere bileşenlerinin tahmin edilmesi
Estimation of some stand parameters using aerial photographs and sentinel-2 images
BAYRAM ÇİL
Doktora
Türkçe
2023
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
- Antalya yöresi aynı yaşlı saf kızılçam meşcerelerinde toprak üstü biyokütlenin belirlenmesi
Determination of biomass of even aged and pure stands of Pinus brutia in Antalya region
SERCAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN SÖNMEZ
- Batı Akdeniz bölgesi kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde artım ve büyüme
Increment and growth in brutian pine (Pinus brutia Ten.) stands of West Mediterranean region
YILMAZ ÇATAL
Doktora
Türkçe
2009
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR CARUS
- 5, 15 ve 20 yaşlarındaki saf kızılçam meşcerelerinde yanıcı madde miktarının tesbiti
Başlık çevirisi yok
CEVHER ANIL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT EROĞLU
- Farklı yaşlardaki kızılçam plantasyon sahalarında topraktaki karbon miktarının değişimi
Variation in the soil at different ages of the red pi̇ne plantation area
ÖZGE TOKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MİRAÇ AYDIN