Geri Dön

Aktif ve pasif uydu görüntüleri kullanılarak saf karaçam meşcerelerinde topraküstü karbonun tahmin edilmesi (elekçamı orman işletme şefliği örneği)

Estimation of aboveground carbon using active and passive satellite image in pure crimean pine stands: A case study in elekçami forest planning unit

PDF İndir

  1. Tez No: 876162
  2. Yazar: ERDAL ŞAHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  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: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Bu çalışma Sinop Orman Bölge Müdürülüğü, Boyabat Orman İşletme Müdürlüğü, Elekçamı Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yayılış gösteren saf karaçam meşcerlerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında toplam 247 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Envanter verilerinden yararlanılarak her bir örnek alan için topraküstü karbon (TÜK) değerleri hesaplanmıştır. Her bir örnek alan için Landsat 5 TM bant yansıma ve vejetasyon indis, ALOS-PALSAR uydu görüntüsüne ait HH ve HV polarizasyonlarından parlaklık ve geri yansıtım ile örnek alanlara ilişkin eğim, bakı ve yükselti değerleri hesaplanmıştır. TÜK değerleri ile yukarıda açıklanan değişkenler arasındaki ilişkiler çoğul regreyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 14 adet model geliştirilmiştir. Geliştirilen model başarıları incelendiğinde, Landsat 5 TM vejetasyon indis, ALOS-PALSAR parlaklık ve geri yansıtım değişkenleri ile eğim, bakı ve yükselti değerlerinin bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelde belirtme katsayısı (R_düz^2=0.655; Sy.x=0.18147) elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

This study was conducted in pure Crimean stands located within the boundaries of Sinop Regional Directorate of Forestry, Boyabat Forest Enterprise, Elekçamı Forest Planning Unit. A total of 247 sample plot inventory data were utilized. Using inventory data, aboveground carbon values were calculated for each sample plot. Then, for each sample plot, band brightness and vegetation indice obtained from the Landsat 5 TM satellite image, polarization (HH and HV) brightness and backscattering obtained from the ALOS-PALSAR satellite image, as well as slope, aspect, and elevation values, were calculated. The relationships between aboveground carbon values and the variables mentioned above were modeled using multiple regression analysis. A total of 14 models were developed. When examining the success of the developed models, the highest model accuracy (R_adj^2=0.655;Sy.x=0.18147) was achieved in the model that included vegetation indices from the Landsat 5 TM satellite image, brightness and backscattering values from the ALOS-PALSAR satellite image, along with slope, aspect, and elevation as independent variables.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    785481

    Sinop Orman Bölge Müdürlüğü saf sarıçam meşcerelerinde farklı uzaktan algılama verileri kullanılarak bazı meşcere parametrelerinin modellenmesi

    Modeling some stand parameters using different remote sensing data in pure scots pine stands in Sinop Regional Directorate of Forestry

    HASAN AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ

  2. Tez No

    565804

    Uydu görüntüleri kullanılarak NDVI ve RVI bitki örtüsü indekslerinin karşılaştırılması

    Comparison of NDVI and RVI vegetation indices using satellite images

    ABDURRAHMAN GÖNENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM

  3. Tez No

    807267

    Sentinel-1 sar görüntülerinin, derin öğrenme teknikleri kullanılarak müsilaj bölgelerinin otomatik olarak tespit edilmesindeki rolü: Marmara denizi Armutlu-Zeytinbağı'nda bir vaka çalışması

    The role of sentinel-1 sar images in the automatic detection of mucilage areas using deep learning learning techniques: A case study in the Armutlu-Zeytinbaği of the Marmara sea

    ENES BAKIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR

  4. Tez No

    521381

    Kentsel dönüşüm sürecinde üstyapı sebebiyle riskpotansiyeli olan alanların cbs teknolojilerikullanılarak analizi ve modellenmesi

    Analysis and modelling of risk potential areas ofsuperstructure by using gis technologies in urbantransformation process

    ERSİN AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaAkdeniz Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR SELİM

  5. Tez No

    348481

    Fethiye - Burdur fay zonu'nun İncirköy - Ören (Fethiye - Muğla) yöresinin jeolojik ve tektonik özelliklerinin uzaktan algılama yöntemi ile incelenmesi

    Investigation of geological and tectonic properties of Fethiye - Burdur fault zone's İncirköy - Ören (Fethiye - Muğla) area by using remote sensing method, m. sc. thesis, university

    UĞUR DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Jeoloji MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EROL ÖZER

Geri Dön