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
- Tez No: 932149
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Orman yangınları, ekosistemler, insan sağlığı ve ekonomik faaliyetler üzerinde ciddi etkileri bulunan en yıkıcı doğal afetler arasında yer almaktadır. İklim değişikliği, arazi kullanımındaki değişimler ve uzayan kurak dönemlerin etkisiyle bu yangınların sıklığı ve şiddeti artmaktadır. Sıcak ve kurak yazlarla karakterize edilen Akdeniz bölgesi, yüksek orman yangını riski taşımaktadır. Etkili orman yangını yönetimi, yangın tehlikesi ve risk değerlendirmesi, sıcak nokta tespiti, aktif yangın izleme ve yangın sonrası analiz gibi unsurları içeren kapsamlı bir yaklaşım gerektirmektedir. Bu unsurlar arasında, yangın tehlikesi ve risk değerlendirmeleri kritik bir rol oynar; çünkü doğru değerlendirmeler, yangınların ekosistemler, biyolojik çeşitlilik, doğal kaynaklar ve insan yaşamı üzerindeki yıkıcı etkilerini azaltmada temel teşkil etmektedir. Bu sebeple, bu çalışmada, orman yangını tehlike faktörlerinin belirlenmesi ve yangın süreçlerinin izlenmesi amacıyla uzaktan algılama ve mekansal analiz yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma iki temel boyutta ele alınmaktadır: (i) yangın tehlikesinin değerlendirilmesi ve (ii) aktif yangın izleme. Bu bağlamda, yangın tehlike analizlerinde yaygın olarak kullanılan Fire Weather Index (FWI) ve alt bileşenleri, toprak nemi ve yakıt nem içeriği (FMC) gibi parametreler incelenmiştir. Ayrıca, yangın sırasında salınan gazların mekânsal dağılımı Sentinel-5P uydu verileriyle analiz edilmiştir. FWI, sıcaklık, bağıl nem, rüzgar hızı ve yağış gibi temel meteorolojik değişkenlere dayalı olarak yangın tehlikesini değerlendiren ve tahmin eden önemli bir araçtır. Bileşenlerin entegrasyonu, yangın riski ve yayılma potansiyeli hakkında önemli bilgiler sunarak FWI'yi yangın yönetimi için vazgeçilmez bir araç haline getirmektedir. Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Duff Moisture Code (DMC), ve Drought Code (DC) gibi alt bileşenleri, farklı çevresel koşullarda yakıt nem dinamiklerinin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktadır. FWI, yangın tehlikesini küresel ölçekte tutarlı bir şekilde değerlendirmek amacıyla Avrupa Orman Yangını Bilgi Sistemi (EFFIS) gibi platformlarda uygulanmakta olup, 2 deterministik (Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF)) 8 km ve MeteoFrance 10 km mekansal çözünürlükte) ve 1 olasılıksal (ECMWF 18 km mekansal çözünürlükte) modelle paylaşılmaktadır. Benzer şekilde, ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) FWI (yaklaşık 28 km mekansal çözünürlükte), küresel yangın tehlikesi tahminlerine katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, FWI'lerin yangına eğilimli bölgeleri haritalamadaki etkinliğini değerlendirmekte, yersel FWI'lerin uydu tabanlı FWI'ler (EFFIS, ERA5) ile korelasyonunu analiz etmekte ve en güvenilir veri setini belirlemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, FWI'lerin uydu tabanlı toprak nemi (SMAP) ve yüzey sıcaklığı (MODIS LST) ile ilişkisi incelenerek yangın tehlikesi değerlendirmelerindeki rolü belirlenmiştir. Bu amaçla, 2000-2023 yılları arasında Antalya'da meydana gelen, her biri 50 hektardan fazla alanı etkileyen 26 büyük orman yangının FWI ile hesaplanmış yangın tehlike haritaları oluşturulmuştur. Sonuçlar, bu yangınların %85,7'sinin yüksek ila çok ekstrem tehlike kategorilerinde yer aldığını ortaya koymuştur. Değerlendirilen veri setleri arasında, EFFIS FWI, ERA5 FWI'ye kıyasla yersel FWI değerleriyle daha yüksek bir korelasyon (0,98) sergilemiştir. Ayrıca, yersel FWI'nin, MODIS yüzey sıcaklığı (LST) ile güçlü pozitif bir korelasyon (0,96) ve SMAP toprak nemi ile güçlü negatif bir korelasyon (−0,93) gösterdiği belirlenmiştir. Bu korelasyonlar, yangın tehlikesi değerlendirmelerinde uydu tabanlı sıcaklık ve toprak nemi değişkenlerinin kritik rolünü vurgulamaktadır. Meteorolojik verilerin ve yakıt neminin yanı sıra, yangın davranışını etkileyen bir diğer önemli faktör toprak nemidir. Toprak nemi, kapiler hareket yoluyla yakıt nem içeriğini etkileyerek yangın sürecinde belirleyici bir rol oynar. Canlı ve ölü yakıtların su içeriğinin kuru fırın ağırlıklarına oranı olarak tanımlanan FMC, yangının tutuşma, yayılma ve şiddetini doğrudan belirleyen temel faktörlerden biridir. Ancak, Türkiye'deki 366 toprak nemi izleme istasyonundan oluşan seyrek ağ, yangın tehlikesi değerlendirmelerini zorlaştırmaktadır. Toprak nemi, kısa mesafeler içinde büyük değişiklikler gösterebildiğinden, geleneksel ölçüm yöntemleri yangın riski analizlerinde yetersiz kalabilmektedir. Bu nedenle, uzaktan algılama ve modellenmiş toprak nemi verileri, büyük ölçekli yangın tehlikesi değerlendirmelerinde kritik bir gereklilik olarak öne çıkmaktadır. Bu bağlamda, yangın tehlikesi değerlendirmelerini geliştirmek amacıyla SMAP ve SMOS gibi uydu tabanlı toprak nemi veri setleri FMC'lerle entegre edilmiştir. Bu doğrultuda, 2019 ile 2021 yılları arasında meydana gelen on büyük orman yangını sırasında FMC'ler, uydu kaynaklı toprak nemi veri setleri (SMAP, SMOS) ve MODIS ile Landsat 8'den elde edilen LST verileri arasındaki etkileşimler incelenmiştir. Sonuçlar, SMAP yüzey (0–5 cm) verisinin uzun süreli yangınlar sırasında toprak nem seviyelerini en doğru şekilde tahmin ettiğini göstermektedir (RMSE: %0,60–2,08). Yangın tehlike analizlerinin yanı sıra, aktif yangın izleme, yangın yönetimi ve çevresel risk değerlendirmeleri açısından büyük önem taşımaktadır. Karbon monoksit (CO) ve nitrojen dioksit (NO₂) gibi gazlar yanma verimliliği ve yangın yoğunluğu hakkında kritik göstergeler sağlayarak yangının aşamaları ve çevresel etkileri hakkında bilgiler sunar. Sentinel-5P gibi uydu verileri kullanılarak bu gazların izlenmesi, yangın dinamikleri, gazların dağılımı ve meteorolojik faktörlerle etkileşimlerinin gerçek zamanlı olarak değerlendirilmesine olanak tanır. Bu amaçla, 2021 yangınlarından en çok etkilenen bölge olan Manavgat orman yangınları sırasında CO ve NO₂ emisyonlarının mekansal dağılımını analiz ederek orman yangınları sırasında gazların dağılımı araştırılmıştır. Sentinel-5P uydu verileri ve Moran's I mekansal otokorelasyon analizi, önemli emisyon kümelenme modellerini ortaya koymuştur. Tek değişkenli Küresel Moran's I değerleri, CO için (0,84–0,93) ve NO₂ için (0,90–0,94) güçlü mekansal otokorelasyon göstermiştir. İki Değişkenli Küresel Moran's I değerleri (0,69–0,84), iki gaz arasında önemli mekansal korelasyonlar ortaya koymuştur. Yerel Moran's I analizleri, CO konsantrasyonlarının NO₂'ye kıyasla daha geniş bir dağılım sergilediği belirgin Yüksek-Yüksek (HH) ve Düşük-Düşük (LL) kümeleri tanımlamış; bu durum, NO₂'nin daha kısa atmosferik ömrü nedeniyle yerel kaldığını göstermiştir. İki Değişkenli Yerel Moran's I analizindeki örtüşen HH ve LL kümeleri, emisyon modelleri üzerindeki topografya ve meteorolojik faktörlerin etkisini ortaya çıkartmıştır. Bu çalışmanın bulguları, orman yangını yönetiminde toprak nemi, meteorolojik faktörler ve gaz dinamikleri arasındaki karmaşık etkileşimleri ortaya koymaktadır. Bu ilişkiler, çevresel değişkenlerin yangın davranışını öngörme ve yangın riskini daha doğru bir şekilde değerlendirme açısından önemini vurgulamaktadır. Uydu verilerinin mekânsal analiz teknikleriyle entegrasyonu, Akdeniz ekosistemlerinde yangın risklerinin daha kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. Bu yaklaşım, yangın tehlikesi değerlendirmelerinin doğruluğunu artırmakla kalmayıp, aynı zamanda daha etkili yangın önleme, azaltma ve yönetim stratejilerinin geliştirilmesine de katkı sağlamaktadır. Uzaktan algılama ve mekânsal modelleme tekniklerinin kullanılması, yangınlara karşı hazırlıklı olmayı güçlendirmeye, ekolojik zararları en aza indirmeye ve yangına yatkın bölgeler için daha etkili müdahale stratejileri oluşturmaya önemli katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Forest fires are among the most destructive natural disasters, significantly impacting ecosystems, human health, and economic activities. The frequency and severity of these fires have increased due to climate change, land-use changes, and prolonged drought periods. The Mediterranean region, characterized by hot and dry summers, carries a high risk of forest fires. Effective forest fire management requires a comprehensive approach that includes fire danger and risk assessment, hotspot detection, active fire monitoring, and post-fire analysis. Among these elements, fire danger and risk assessments play a critical role, as accurate evaluations are fundamental in mitigating the devastating effects of fires on ecosystems, biodiversity, natural resources, and human life. Therefore, this study employs remote sensing and spatial analysis methods to determine forest fire risk factors and monitor fire processes. The study is structured around two key dimensions: (i) fire danger assessment and (ii) active fire monitoring. In this context, commonly used fire danger analysis parameters such as the Fire Weather Index (FWI) and its components, soil moisture, and Fuel Moisture Content (FMC) have been examined. Additionally, the spatial distribution of gases released during fires was analyzed using Sentinel-5P satellite data. FWI is a crucial tool for evaluating and predicting fire danger based on key meteorological variables such as temperature, relative humidity, wind speed, and precipitation. The integration of these components provides valuable insights into fire risk and spread potential, making FWI an indispensable tool for fire management. Subcomponents such as the Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Duff Moisture Code (DMC), and Drought Code (DC) facilitate a detailed understanding of fuel moisture dynamics under different environmental conditions. To ensure a consistent global approach to fire danger assessment, FWI is implemented in platforms such as the European Forest Fire Information System (EFFIS). It is provided through two deterministic models (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) at 8 km resolution and MeteoFrance at 10 km resolution) and one probabilistic model (ECMWF at 18 km resolution). Similarly, the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) reanalysis FWI (with a spatial resolution of approximately 28 km) contributes to global fire danger predictions. This study evaluates the effectiveness of FWIs in mapping fire-prone areas, analyzes the correlation between in situ FWI and satellite based FWIs (EFFIS, ERA5), and aims to determine the most reliable dataset. Additionally, the relationship between FWIs, satellite-derived soil moisture (SMAP), and land surface temperature (MODIS LST) is examined to assess their role in fire danger evaluations. For this purpose, fire danger maps were generated for 26 major forest fires that occurred in Antalya between 2000 and 2023, each affecting more than 50 hectares. The findings indicate that 85.7% of these fires were categorized as high to very extreme danger classes. Among the evaluated datasets, EFFIS FWI showed a stronger correlation (0.98) with in situ FWI values compared to ERA5 FWI. Furthermore, in-situ FWI showed a strong positive correlation with MODIS land surface temperature (LST) (0.96) and a strong negative correlation with SMAP soil moisture (-0.93). These correlations highlight the critical role of satellite based temperature and soil moisture variables in fire danger assessments. In addition to meteorological data and fuel moisture, another important factor influencing fire behavior is soil moisture. Soil moisture plays a crucial role in the fire process by affecting fuel moisture content through capillary movement. FMC, defined as the percentage of water content in live and dead fuels to their oven-dry weight, is one of the key factors directly determining fire ignition, spread, and intensity. However, the sparse network of 366 soil moisture observation stations in Türkiye poses challenges for fire danger assessments. Since soil moisture can vary significantly over short distances, traditional measurement methods may be insufficient for fire risk analysis. Therefore, remotely sensed and modeled soil moisture data have emerged as a critical necessity for large-scale fire danger assessments. In this context, satellite-based soil moisture datasets such as SMAP and SMOS have been integrated with FMCs to enhance fire danger assessments. For this purpose, the interactions among FMCs, satellite-derived soil moisture datasets (SMAP, SMOS), and LST data from MODIS and Landsat 8 were examined during ten major forest fires between 2019 and 2021. The results indicate that SMAP surface data (0–5 cm) provided the most accurate estimations of soil moisture levels during prolonged fire events (RMSE: 0.60–2.08%). In addition to fire danger assessments, active fire monitoring plays a crucial role in fire management and environmental risk assessments. Gases such as carbon monoxide (CO) and nitrogen dioxide (NO₂) serve as key indicators of combustion efficiency and fire intensity, providing insights into fire stages and their environmental impacts. Using satellite data from Sentinel-5P, these gases can be monitored in real-time, enabling the evaluation of fire dynamics, gas dispersion, and interactions with meteorological factors. For this purpose, the spatial distribution of CO and NO₂ emissions was analyzed during the 2021 Manavgat forest fires, which represented the most severely affected area. This analysis examined gas dispersion patterns during forest fires using Sentinel-5P data and Moran's I spatial autocorrelation, which revealed significant emission clustering. Univariate Global Moran's I values indicated strong spatial autocorrelation for CO (0.84–0.93) and NO₂ (0.90–0.94). Bivariate Global Moran's I values (0.69–0.84) demonstrated significant spatial correlations between CO and NO₂ concentrations. Local Moran's I analysis identified distinct High-High (HH) and Low-Low (LL) clusters, revealing that CO exhibited a broader spatial distribution, whereas NO₂ remained more localized due to its shorter atmospheric lifetime. Bivariate Local Moran's I analysis further confirmed overlapping HH and LL clusters, highlighting the impact of topography and meteorological factors on emission patterns. The findings of this study reveal the complex interactions between soil moisture, meteorological factors, and gas dynamics in forest fire management. These interdependencies highlight the importance of understanding the role of environmental variables in fire behavior and risk assessment. The integration of satellite data with spatial analysis techniques provides a more comprehensive approach to evaluating fire risk in Mediterranean ecosystems, enabling more accurate fire danger assessments. Additionally, this integration supports the development of more effective fire prevention, mitigation, and management strategies, ultimately enhancing forest fire response and reducing environmental and ecological damage.
Benzer Tezler
- Turkey forest fire decision support system (TFFDSS)
Türkiye orman yangını karar destek sistemi (TFFDSS)
ABDULLAH SUKKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın analizi
Forest fire analysis using satellite images
ÇİĞDEM İNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Investigation of agricultural residue burning and wildfire impacts on air quality via satellite retrievals in Southern Turkey
Uydu verileri ile Türkiye'nin Güney Bölgesinde anız yakılmasının ve orman yangınlarının hava kalitesine etkisinin incelenmesi
MERVE EKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- Açıklanabilir yapay zeka yöntemleri ile toprak tuzluluğu haritalarının üretilmesi
Soil salinity mapping using explainable artificial intelligence methods
SAMET AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL