Geri Dön

Sentinel-2 uydu görüntüsü kullanılarak saf kavak meşcerelerinde meşcere hacmi ve göğüs yüzeyinin tahmin edilmesi

Estimating stand volume and basal area using Sentinel-2 satellite image in pure poplar stands

  1. Tez No: 899210
  2. Yazar: SULTAN DEMİR
  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: 40

Özet

Bu çalışma, Erzurum Orman Bölge Müdürlüğü, Erzurum Orman İşletme Müdürlüğü'ne bağlı Erzurum, Horasan ve Tortum Orman İşletme Şeflikleri sınırları içerisinde yayılış gösteren saf kavak meşcerelerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada toplam 121 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Envanter verilerinden yararlanılarak her bir örnek alan için meşcere hacmi ve göğüs yüzeyi değerleri hesaplanmıştır. Bununla birlikte her bir örnek alan için Sentinel-2 uydu görüntüsünden elde edilen bant reflektans ve vejetasyon indis değerleri hesaplanmıştır. Meşcere hacmi ve göğüs yüzeyi ile uydu görüntüsünden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 6 adet model geliştirilmiştir. Geliştirilen model başarıları incelendiğinde en iyi model belirtme katsayısı, meşcere hacmi için bant reflektans ve vejetasyon indislerinin bağımsız değişken olarak yer aldığı modelde (R_düz^2=0,569; Sy.x=0,49989 m3/ha) ve göğüs yüzeyi için ise vejetasyon indislerinin bağımsız değişken olarak yer aldığı modelde 〖(R〗_düz^2=0,420; Sy.x=0,47304 m2/ha) elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

This study was carried out in pure poplar stands spreading within the boundaries of Erzurum, Horasan and Tortum Forest Planning Unit in Erzurum Forest Management Directorate, Erzurum Regional Directorate of Forestry. A total of 121 sample plot data were used in the study. Stand volume and basal area values were calculated for each sample plot using inventory data. In addition, band reflectance and vegetation indices obtained from Sentinel-2 satellite imagery were calculated for each sample plot. The relationships between the stand volume and basal area and variables obtained from satellite imagery were modeled with multiple regression analysis. A total of 6 models were developed. The best model coefficient of determination was obtained in the model, where band reflectance and vegetation indices were included as independent variables for the stand volume (R_adj^2=0,569; Sy.x=0,49989 m3/ha-1); and in the model, for which vegetation indices were included as independent variables for the basal area 〖(R〗_adj^2=0,420; Sy.x=0,47304 m2/ha-1).

Benzer Tezler

  1. Landsat ve sentinel uydu görüntüleri ile meşcere hacminin belirlenmesi

    Determination of stand volume with landsat and sentinel satellite images

    CEMİLE ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MISIR

  2. 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

  3. 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)

    İZZET GÜVERÇİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ

  4. Sentinel-2 verisi kullanılarak fındık alanlarının makine öğrenme yöntemleri ile belirlenmesi

    Determination of hazelnut areas by machine learning methods using sentinel-2 data

    CEYHUN APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN

  5. Fındık ekili alanların uzaktan algılama ve makine öğrenme algoritmaları ile belirlenmesi; Piraziz, Giresun örneği

    Determination of hazelnut cultivated areas using remote sensing and machine learning algorithms; the case of Piraziz, Giresun

    SEDA TERZİ TÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK