Geri Dön

Hava fotoğrafları ve sentinel-2 görüntüleri yardımıyla bazı meşcere bileşenlerinin tahmin edilmesi

Estimation of some stand parameters using aerial photographs and sentinel-2 images

  1. Tez No: 842893
  2. Yazar: BAYRAM ÇİL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Hava fotoğrafları ormancılıkta iki boyutlu ortofoto görüntülerle alan envanterinin yanı sıra üç boyutlu nokta bulutu verisi ile özellikle ağaç boyu tahmininde de kullanılmaktadır. Fakat ülkemizde plan ünitesi bazında kapsamlı bir çalışma yapılmamıştır. Uzaktan algılama tekniği yardmıyla farklı veri kaynakları kullanılarak envanter çalışmalarının en aza (zaman, emek, para, hata) indirilmesi amaçlanmıştır. HGM tarafından temin edilen hava fotoğraflarından üretilen nokta bulutu verisi, Sentinel-2 uydu görüntülerine ait yansıma değerleri ve vejetasyon indekleri yardımıyla, envanter çalışmasında elde edilen 170 adet örnek alan (119 adet model, 51 adet test) verisi kullanılarak; meşcere hacmi, ağaç sayısı, kapalılık, ortalama ağaç boyu ve orta çap tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmalar, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü (OBM), Alanya Orman İşletme Müdürlüğü (OİM), Alara Orman İşletme Şefliği (OİŞ)'nde yayılış gösteren saf Kızılçam meşcerelerinde gerçekleştirilmiştir. Hava fotoğrafları verilerinden elde edilen nokta bulutu yardımıyla oluşturulan sayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve bu iki verinin farkıyla meşcere boy modeli (MBM) elde edilmiştir. MBM ve Sentinel-2 görüntüleri ile meşcere bileşenleri arasında korelasyon ve regresyon analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre MBM ile örnek alanlarda ölçülen ortalama boylar arasında korelasyon katsayısı (r) 0,76 olarak bulunmuştur. Çoğul regresyon modellerine göre ortalama boy, hacim, ağaç sayısı ve orta çap'a ait düzeltilmiş belirtme katsayısı (R2) sırasıyla 0,61; 0,45; 0,21; 0,43, hatalar (RMSE) ise 2,4 m; 57,4 m3/ha; 161 adet/ha; 6,1 cm olarak tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In forestry, aerial photographs can be used to generate 2D orthophotos for area inventory works and/or to create 3D point clouds, especially for tree height estimations. However, no comprehensive study has been conducted on the basis of planning units in our country. The present study aims to minimize forest field inventory by remotely sensed data sources. Based on the ground measurement from 170 temporary sample plots (119 plots model, 51 plot test), the number of stem, stand volume, crown closure, mean tree height and mean DBH were estimated using the HGM's aerial photographs and Sentinel-2 satellite image reflectance values. The study was conducted in Antalya Regional Directorate of Forestry, Alanya State Forest Enterprise, Alara Planning Unit, which was dominated by Turkish Red Pine (Pinus brutia) tree species. The digital surface model (DSM) and digital terrain model (DTM) were produced using point clouds derived from aerial photographs, and then the canopy height model (CHM) was created by extracting DTM from DSM. Afterwards, correlation and regression analyses were performed between the stand parameters and CHM, and Sentinel-2 data. The results showed that the correlation coefficient (Pearson's r) for the mean tree height component was 0,76 based on CHM and ground measurement. According to multi linear regression models, the adjusted coefficients of determination (R2) of the mean tree height, stand volume, number of stem and mean DBH were found to be 0,61; 0,45; 0,21 and 0,43 with RMSEs of 2,4 m; 57,4 m3/ha; 161 stems/ha and 6,1 cm, respectively.

Benzer Tezler

  1. Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery

    Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim

    ELNAZ NAJATISHENDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  2. Heyelan ve kar kaynaklı doğal afetlerin izlenmesi ve haritalanmasında modern uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması

    The usage of modern remote sensing techniques in monitoring and mapping of landslide and snow related natural hazards

    REMZİ EKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHİM AYDIN

  3. Uzaktan algılama ve fotogrametri kullanılarak taşlık alanların ekonomik potansiyellerinin belirlenmesi

    Determination of the economic potential of stone fields using remote sensing and photogrammetry

    HASAN LAFÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriHarran Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİZAR POLAT

  4. 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş deprem serisini başlatan olay: Mw 7.0 Narlı Depremi ve yüzey deformasyonu

    February 6, 2023, the event that initiated the Kahramanmaraş earthquake series: Mw 7.0 Narlı Earthquake and its surface deformation

    HAVVA NESLİHAN KIRAY CANİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ ZABCI

  5. Alüvyal ovalarda farklı fizyografyalarda gelişen toprakların arazi kullanım planlanması ve coğrafi bilgi sistemleri ile haritalanması: Aksu Ovası örneği

    Land use planning and mapping with geographic information systems in different physiography units of alluvial plain: A key study from the Aksu plain, w of mediterranean ragion

    OZAN ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Toprak Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVDA ALTUNBAŞ