Yanmış orman alanlarının uzaktan algılama yöntemleri ile tespiti: Gülnar örneği
Detection of burnt forest areas with remote sensing methods: The case of Gülnar
- Tez No: 926370
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ YÜCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Dünya'nın en önemli doğal kaynaklarından biri olan ormanlarımız ülkemizin %29,4'lük kısmını oluşturmaktadır. Yetişip verim alınacak çağa gelene kadar onlarca yıl geçen ormanlarımız dikkatsiz davranılması sonucunda özellikle yaz aylarında bir gecede yok olma eşiğine gelebilmektedir. İnsan faktörü ya da doğal nedenle gerçekleşen orman yangınları uzaktan algılama yöntemleri ile takip edilerek önlem alınabilmekte ve hasar tespiti yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında orman yangınlarının hasar tespitine yönelik uzaktan algılama verilerinin kullanılıdığı bir araştırma yapılmıştır. 07/09/2022 tarihinde saat 07:00 civarında meydana geldiği düşünülen Mersin ili Gülnar ilçesindeki orman yangınında ilk belirlemelere göre 1500 hektarlık alanın zarar gördüğü tahmin edilmiştir. Bölge için Landsat 8 ve Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak yer yüzey sıcaklık ve kontrollü sınıflandırma yönteminden faydalanılarak tematik haritalar oluşturulmuştur. Normalize Edilmiş Fark Bitki İndeksi (dNDVI)'nden de faydalanılarak hazırlanan yer yüzey sıcaklık haritaları incelenerek yangın öncesi ve sonrası zemin sıcaklık değişimi değerlendirilmiştir. Yangının üzerinden 14 gün geçmesine ve Orman Genel Müdürlüğü'nün yangın sonrası alanda soğutma çalışmaları yapmasına rağmen yangına maruz kalan zeminde 36°C ile 42°C' arasında değişen bir sıcaklığın mevcut olduğu tespit edilmiştir. Kontrollü sınıflandırma yöntemi ile hazırlanan tematik haritada; deniz, yeşil alan, yanan bölge, kuru tarım alanı, sulu tarım alanı ve yapay alanlar/zemin olmak üzere toplamda 6 adet sınıf belirlenmiştir. Sonuç olarak 1.738,26 hektarlık bir alanın yangına maruz kaldığı tespit edilmiş ve çalışmanın genel doğruluk oranı da %86 olarak hesaplanmıştır. Yangın esnasında ve sonrasında rehabilite çalışmalarında yapılacak planlamalara altlık verilerin oluşturulması konusunda sayısal ortamda yapılan çalışmaların hız ve maliyet bakımından faydalı olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Our forests, one of the most important natural resources of the world, constitute 29.4% of our country. Our forests, which take decades to grow and reach the age of yield, can be on the verge of extinction overnight, especially in the summer months, as a result of careless behavior. Forest fires that occur due to human factors or natural causes can be monitored with remote sensing methods, precautions can be taken and damage detection can be made. In this thesis, a research was conducted using remote sensing data for damage detection of forest fires. According to initial findings, it was estimated that 1500 hectares of land were damaged in the forest fire in Gülnar district of Mersin province, which is thought to have occurred around 07:00 on 07/09/2022. Thematic maps were created for the region using Landsat 8 and Sentinel-2 satellite images using ground surface temperature and controlled classification methods. Ground surface temperature maps prepared by also utilizing the Normalized Difference Vegetation Index (dNDVI) were examined and the ground temperature change before and after the fire was evaluated. Although 14 days have passed since the fire and the General Directorate of Forestry has carried out cooling activities in the area after the fire, it has been determined that there is a temperature ranging between 36°C and 42°C on the ground exposed to the fire. A total of 6 classes were determined in the thematic map prepared with the controlled classification method: sea, green area, burned area, dry agricultural area, irrigated agricultural area and artificial areas/ground. As a result, it was determined that an area of 1,738.26 hectares was exposed to fire and the overall accuracy rate of the study was calculated as 86%. It is thought that studies conducted in the digital environment will be beneficial in terms of speed and cost in creating base data for the planning of rehabilitation works to be carried out during and after the fire.
Benzer Tezler
- Orta çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak yanmış orman alanlarının farklı sınıflandırma yöntemleri ile haritalanması
Mapping with different classification methods of burnt forest areas by using medium resolution satellite images
İBRAHİM TAŞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriAnadolu ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YİĞİT AVDAN
- Yanmış orman alanlarının belirlenmesinde derin öğrenme yöntemlerinin yanmış alan indeksleri ile karşılaştırılması: Hatay örneği
Comparison of deep learning methods for determining burnt forest areas with burnt area indices: The case of Hatay
REHA PAŞAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiÇukurova ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ EMRAHOĞLU
- Burned forest area mapping from post-fire sentinel-2 imagery using object-based machine learning classification
Nesne-tabanlı makine öğrenimi sınıflandırması kullanarak yangın sonrası sentinel-2 görüntülerinden yanmış orman haritalama
FİDAN ŞEVVAL BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- 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
- Kastamonu şehrinde araziden yararlanmadaki zamansal değişimin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of temporal change in land use in Kastamonu city by geographical information systems and remote sensing methods
HAKAN AKDAĞ