Uzaktan algılama yöntemleri ile orman yangınlarının izlenmesi ve istatistiksel analizi: 2021 Manavgat ve Marmaris örnekleri
Monitoring and statistical analysis of forest fires with remote sensing methods: 2021 Manavgat and Marmaris examples
- Tez No: 920969
- Danışmanlar: PROF. DR. KUTALMIŞ GÜMÜŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Bu tez çalışmasında, 2021 yılında Türkiye'nin Akdeniz ve Ege Bölgelerinde meydana gelen büyük orman yangınlarından Antalya ili Manavgat yangını ile Muğla ili Marmaris yangını incelenmiştir. Çalışmada GEE platformu kullanılarak, yangın alanlarının tespit edilmesi amacıyla farklı spektral indeksler hesaplanmış ve bu indekslerin sonuçlarına göre değişim (D-fark) indeksleri üretilmiştir. Ayrıca, elde edilen sonuçlar resmi verilerle karşılaştırılarak doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir. Spektral indekslerden elde edilen değerlerin farklı birimlerde olması nedeniyle Min-Max normalizasyonu uygulanarak tüm değerler aynı ölçeğe getirilmiş ve karşılaştırılabilir hale getirilmiştir. Manavgat ve Marmaris yangınlarını kapsayan bölgelerde, farklı spektral indekslerin yangın şiddetini belirleme performansları istatistiksel analizlerle değerlendirilmiştir. Kruskal-Wallis H Testi, ANOVA testi ve ikili karşılaştırmalar gibi yöntemlerle, bu indeksler arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olup olmadığı analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, farklı spektral indekslerin yangın şiddetini değerlendirme yeteneklerinde anlamlı farklılıklar olduğunu ortaya koymuştur. Bu durum, her bir indeksin yangın sonrası tespitlerdeki etkinliğini karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi mümkün kılmıştır
Özet (Çeviri)
In this thesis, the Manavgat fire in Antalya province and the Marmaris fire in Muğla province were examined among the large forest fires that occurred in the Mediterranean and Aegean Regions of Turkey in 2021. In the study, different spectral indices were calculated, and difference-in-difference (D-difference) indices were generated based on the results of these indices. In addition, the obtained results were compared with official data, and accuracy analysis was performed. Since. the values obtained from the spectral indices were in different units, Min-Max normalization was applied to bring all values to the same scale and make them comparable. In the regions covering Manavgat and Marmaris fires, the fire severity determination performances of different spectral indices were evaluated by statistical analysis. Kruskal-Wallis H test, ANOVA test, and pairwise comparisons were used to analyze whether there are statistically significant differences between these indices. The findings revealed that there are significant differences in the ability of different spectral indices to assess fire severity. This made it possible to comparatively evaluate the effectiveness of each index in post-fire detection.
Benzer Tezler
- Augmented superpixel based anomaly detection in hyperspectral imagery
Hiperspektral görüntülerde genişletilmiş süperpiksel tabanlı anomali tespiti
EZGİ GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- The role of sentinel-1 and sentinel-2 data for observing wildfires
Orman yangınlarının sentinel-1 ve sentinel-2 verileri ile izlenmesi
DENİZ GAYE DENİZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI
- Deep learning and remote sensing techniques for wildfire detectionusing uni-temporal sentinel-2 satellite imagery
Başlık çevirisi yok
ALI MAHDI AL-DABBAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Remote sensing-based analyses for fire danger assessment and active fire monitoring in forest ecosystems
Orman ekosistemlerinde yangın tehlikesinin değerlendirilmesi ve aktif yangın izleme için uzaktan algılama tabanlı analizler
HATİCE ATALAY
Doktora
İngilizce
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Satellite images super resolution using generative adversarial networks
Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük
MARYAM SERDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN