Geri Dön

Farklı çözünürlükte uydu görüntüsü kullanarak orman yangın alanı tespiti: Köyceğiz örneği

Detection of forest fire areas using satellite imagery of different resolutions: The köyceğiz case study

PDF İndir

  1. Tez No: 934731
  2. Yazar: ATALAY ATABEY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA HELVACI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Mühendislik Bilimleri, Geodesy and Photogrammetry, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Orman, ağaçlar, makiler, otlar ve diğer bitkilerden oluşan ve içerisinde farklı türden hayvan ve mikroorganizmaların yaşadığı doğal bir ekosistemdir. Ormanlar dünyadaki kara alanının %31'ini kaplamakta ve içerisinde birçok canlı türünü barındırmaktadır. Ormanların korunması yaşamın sürdürülebilmesi için çok elzemdir. Ormanlara en büyük zararı yangınlar vermektedir. Uzaktan algılama teknolojisi kullanılarak yangınların erken tespiti, izlenmesi ve haritalanması gerçekleştirilebilmektedir. Her geçen gün gelişen bu teknoloji ile yangına erken müdahale edilebilmekte, söndürme stratejileri belirlenebilmektedir. Bu tez çalışmasında Muğla ili Köyceğiz ilçesinde 2021 yılında meydana gelen orman yangını ele alınmıştır. Orman yangınına ilişkin yangın öncesi ve yangın sonrası Sentinel-2 ve Landsat-8 uydu görüntüleri temin edilmiştir. Bu görüntülere dNBR, dNDVI, dGNDVI ve dDVI indeksleri uygulanarak yangın haritaları oluşturulmuş ve yangın alanı hesabı yapılmıştır. Hesaplamalar sonucunda, Sentinel-2 görüntüsüne uygulanan dNBR indeksi sonucu 10374 ha, dNDVI indeksi sonucu 10091 ha, dGNDVI indeksi sonucu 10239 ha ve dDVI indeksi sonucu 10330 ha alanın yandığı tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan Landsat-8 uydu görüntüsüne uygulanan dNBR indeksi sonucu 10307 ha, dNDVI indeksi sonucu 10101 ha, dGNDVI indeksi sonucu 10186 ha ve dDVI indeksi sonucu 10293 ha alanın yandığı tespit edilmiştir. Orman Genel Müdürlüğü verilerine göre 10737 hektar alan yangında zarar görmüştür. Elde ettiğimiz sonuçlar bu veri ile kıyaslandığında en doğru sonucun her iki uydu görüntüsü için de dNBR indeksi kullanılarak elde edildiği görülmüştür. Sentinel-2 görüntülerinin 20 metre çözünürlüğe, Landsat-8 görüntülerinin ise 30 metre çözünürlüğe sahip olmasından dolayı genel olarak Sentinel-2 görüntüsü ile yapılan analizler Landsat-8 görüntüsü ile yapılan analizlere göre daha doğru sonuçlar vermiştir. Yapılan yangın alanı hesabına ilişkin hata matrisi yöntemi kullanılarak doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda en yüksek doğruluk %96,2 ile Sentinel-2 dNBR indeksi kullanılarak elde edilmiştir. En düşük doğruluk ise, %90,1 ile Sentinel-2 dNDVI indeksi kullanılarak elde edilmiştir. Doğruluk analizi sonuçlarının elde edilen yangın alanı miktarları ile tutarlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Yangın alanı hesabı çalışmasına ilave olarak 2021 yılında meydana gelen yangın sayısının normalden çok fazla olması üzerinde durulmuştur. Bu duruma sebep olabilecek risk etmenleri incelenmiştir. İlk olarak, Keetch-Byram Kuraklık İndisi kullanılarak 2020-2022 yıllarına ait kuraklık analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda 2021 yılındaki kuraklık oranının diğer yıllara göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Köyceğiz orman yangının başladığı 29 Temmuz 2021 tarihinde Keetch-Byram Kuraklık İndisi (KBDI) değeri 460 olarak bulunmuştur. Bulunan değerin Keetch-Byram Kuraklık İndisi tablosuna göre“Yangın olasılığı oldukça yüksek düzeyde”anlamına geldiği görülmüştür. Ayrıca 2021 yılındaki günlük maksimum hava sıcaklığı değerlerinin önceki ve sonraki yıllara göre daha yüksek seviyelerde seyrettiği görülmüştür. İkinci olarak, rüzgarın yangına olan etkisi araştırılmıştır. Yaz döneminde, fön rüzgarlarının da oluşmasına sebep olan karasal tropik hava kütlesinin ülkemizde etkili olduğu bilinmektedir. Bu hava kütlesinin bir haftadan daha uzun süreli devam ettiği durumlarda büyük çaplı orman yangınlarının oluşma olasılığı artmaktadır. Orman yangını sezonunun %89'unda bu hava kütlesinin etkili olduğu, bu durumun orman yangınları üzerinde ciddi tehdit oluşturduğu görülmüştür. Üçüncü olarak, Orman Genel Müdürlüğünün resmi istatistikleri incelenmiş, insanların bilinçsizliği yüzünden kasıtlı veya ihmal/kaza sebebiyle çok fazla sayıda yangının meydana geldiği görülmüştür. Son olarak ise güneş lekelenme sayılarına bakılmıştır. 25. Güneş çevrimi Aralık 2019 ayından itibaren başlamıştır. Güneş lekelenme sayısındaki artışın orman yangınları üzerinde doğrudan etkisi olduğu yönünde bir bilimsel çalışma bulunmamaktadır fakat uzun vadede hava sıcaklığını ve kuraklığını artıracağı göz önüne alınırsa dolaylı olarak orman yangınlarının oluşmasına sebep olabileceği değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

A forest is a natural ecosystem composed of trees, shrubs, grasses, and other plants, providing habitat for various species of animals and microorganisms. Forests cover 31% of the Earth's land area and host numerous living organisms. The preservation of forests is essential for sustaining life. The greatest threat to forests comes from fires. Using remote sensing technology, early detection, monitoring, and mapping of fires can be achieved. Field studies related to fire detection, monitoring, and mapping are not efficient in terms of time and cost. With the advancement of remote sensing technology, cost-effective analyses with high accuracy and precision can be conducted. As this technology continues to evolve, early intervention in fires becomes possible, and firefighting strategies can be developed. This thesis examines the forest fire that occurred in Köyceğiz district of Muğla province in 2021. The Köyceğiz forest fire started on July 29, 2021, was brought under control on August 12, 2021, and lasted for approximately 15 days. When we look at the forest structure of the Köyceğiz region, it generally exhibits characteristics of the Mediterranean climate. The forests of Köyceğiz are also influenced by this climate. The forested areas of Köyceğiz mainly consist of tree species such as red pine, black pine, and cedar. Sentinel-2 L2A and Landsat-8 OLI C2L2 satellite images were used to calculate the burned area. Pre-fire and post-fire Sentinel-2 and Landsat-8 satellite images were obtained from the internet. Using these images, pre-fire and post-fire Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), and Difference Vegetation Index (DVI) images were generated. The difference between the pre-fire and post-fire index images was calculated to obtain the dNBR, dNDVI, dGNDVI, and dDVI indices. These derived indices were classified into five different categories to create classified fire maps, and the burned area was calculated. As a result of the calculations, the analysis of Sentinel-2 images determined that 10,374 ha burned using the dNBR index, 10,091 ha using the dNDVI index, 10,239 ha using the dGNDVI index, and 10,330 ha using the dDVI index. Similarly, for the Landsat-8 satellite images used in the study, the dNBR index indicated 10,307 ha burned, the dNDVI index 10,101 ha, the dGNDVI index 10,186 ha, and the dDVI index 10,293 ha. According to the data from the General Directorate of Forestry, 10,737 hectares of land were damaged in the fire. When comparing the results we obtained with this data, it was found that the most accurate results for both satellite images were obtained by using the dNBR index. Due to the fact that Sentinel-2 images have a 20-meter resolution and Landsat-8 images have a 30-meter resolution, the analyses performed with Sentinel-2 images generally provided more accurate results compared to those performed with Landsat-8 images. The final stage of the burned area calculation is the accuracy analysis. Examining the accuracy of the obtained maps is crucial as it serves as a reference for future studies. In the accuracy analysis, two-class maps (i.e.,“Burned area”and“Unburned area”) were created using the derived difference index images. A total of 350 control points were generated on the created maps and the reference map. The control points were examined to determine which ones corresponded to the classified map and the higher-resolution reference map. The number of misclassified points was subtracted, and error matrices were created. General accuracy, user accuracy, producer accuracy, and kappa statistics were calculated from the error matrices. As a result of the calculations, the general accuracy values were found as follows: 96.2% for the Sentinel-2 dNBR index, 94.3% for the Landsat-8 dNBR index, 90.1% for the Sentinel-2 dNDVI index, 90.3% for the Landsat-8 dNDVI index, 92.3% for the Sentinel-2 dGNDVI index, 91.3% for the Landsat-8 dGNDVI index, 92% for the Sentinel-2 dDVI index, and 91.3% for the Landsat-8 dDVI index. The highest accuracy (96.2%) was achieved using the Sentinel-2 dNBR index, while the lowest accuracy (90.1%) was achieved using the Sentinel-2 dNDVI index. It was observed that the accuracy analysis results were consistent with the obtained burned area amounts. In addition to the burned area calculation study, the unusually high number of fires that occurred in 2021 was examined. According to the official statistics shared by the General Directorate of Forestry, the total number of fires in 2021 was nearly 750% higher than Turkey's annual fire balance. The risk factors that could have contributed to this situation were investigated. Firstly, a drought analysis was conducted using the Keetch-Byram Drought Index. The daily total rainfall and daily maximum temperature values used in calculating the drought index were obtained from the General Directorate of Meteorology. With the obtained data, drought values for 2020, 2021, and 2022 were calculated. The calculations showed that the drought value in 2021 was higher compared to the other years. On July 29, 2021, when the Köyceğiz forest fire started, the Keetch-Byram Drought Index (KBDI) value was found to be 460. According to the Keetch-Byram Drought Index table, this value indicates that the“fire probability is at a very high level.”Additionally, it was observed that the daily maximum temperatures in 2021 were higher than in the previous and following years. On July 29, 2021, the daily maximum temperature was 43.5°C. During the days the fire continued, the daily maximum temperatures remained above 42°C. Secondly, the effect of wind on the fire was examined. It is known that during the summer period, a continental tropical air mass, which also causes foehn winds, is effective in our country. When this air mass persists for more than a week, the probability of large-scale forest fires increases. It was observed that this air mass was effective during 89% of the forest fire season, posing a serious threat to forest fires. Thirdly, the official statistics from the General Directorate of Forestry were examined. According to the statistics, a total of 2,793 fires occurred in Turkey in 2021. These fires burned a total of 139,503 hectares of land. When examining the statistics for Muğla province in 2021, it was found that 364 forest fires occurred, burning a total of 43,100.58 hectares. Due to human negligence, either intentionally or due to carelessness/accidents, a total of 1,111 fires occurred in 2021. Finally, the number of sunspots was also reviewed. The 25th Solar Cycle began in December 2019. There is no scientific study indicating a direct effect of an increase in the number of sunspots on forest fires. However, considering that it may increase temperature and drought in the long term, it has been evaluated that sunspot activity may indirectly contribute to the occurrence of forest fires.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    677450

    Orman yangını kaynaklı değişimlerin farklı çözünürlükteki uydu görüntüleri kullanılarak tespit edilmesi: Antalya Kumluca örneği

    Detecting changes due to forest fire by using satellite images with different resolution: The example of Antalya, Kumluca

    AYBEN BALSAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriAkdeniz Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR TANER SAN

  2. Tez No

    673525

    Evaluating BFAST algorithm in landsat time series analysisof monitoring deforestation dynamics in coniferousand deciduous forests

    Landsat zaman serisi ile iğne ve geniş yapraklı ormanlardaormansızlaşma dinamiklerinin izlenmesinde BFASTalgoritmasının değerlendirilmesi

    NOOSHIN MASHHADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. UĞUR ALGANCI

  3. Tez No

    637631

    Random forest classification of tomato fields with planet satellite image data and accuracy assessment

    Planet uydu görüntü verileriyle yüksek doğruluklu domates ürün tipi sınıflandırmasında rastgele orman sınıflandırma yönteminin kullanımı ve doğruluk analizi

    BETÜL ŞALLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Tez No

    807185

    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

  5. Tez No

    717024

    Satellite images super resolution using generative adversarial networks

    Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük

    MARYAM SERDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN

Geri Dön