Saf kızılçam meşcerelerinde topraküstü biyokütle ile yaprak alan indeksi arasındaki ilişkilerin modellenmesi (Sarıyayla orman işletme şefliği örneği)
Modeling of the relationshi̇ps between aboveground biomass and leaf area index in pure red pine stands (a case study in Sariyayla forest planning unit)
- Tez No: 935200
- Danışmanlar: PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 43
Özet
Bu çalışma, Mersin Orman Bölge Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Müdürlüğü'ne bağlı Sarıyayla Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yayılış gösteren saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada toplam 257 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Örnek alan verilerinden yararlanılarak her bir örnek alanın topraküstü biyokütle (TÜB) değeri Şahin (2015) tarafından saf kızılçam meşcereleri için geliştirilen tek girişli denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Buna ek olarak (ocak ayı hariç) Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak her bir ay için yaprak alan indeksi (YAİ) görüntüleri üretilmiştir. Daha sonra her bir örnek alan, YAİ görüntüleri üzerine aktarılarak her bir ay için örnek alanlara ait YAİ'ye ilişkin maksimum, minimum, ortalama, toplam, değişim aralığı ve standart sapma değişken değerleri hesaplanmıştır. TÜB ile her bir ay ve tüm aylara ilişkin elde edilen YAİ değişkenleri arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 12 adet çoğul regresyon modeli geliştirilmiştir. Aylara göre geliştirilen çoğul regresyon modellerine ilişkin model belirtme katsayısı 〖(R〗^2) 0,10 ile 0,178 arasında değişmektedir. Buna karşın tüm aylara ilişkin verilerin yer aldığı modelde ise R^2 değeri 0,444 olarak bulunmuştur. Bu çalışma kapsamında geliştirilen regresyon modellerinin saf kızılçam meşceleri için kullanılabilir seviyeye ulaşabilmesi, bu amaç doğrultusunda yapılacak daha fazla bilimsel çalışmaya ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study was conducted in pure red pine (Pinus brutia Ten.) stands within the boundaries of Mersin Regional Directorate of Forestry, Anamur Forest Enterprise, Sarıyayla Forest Planning Unit. A total of 257 sample plot data were utilized in the study. Using the sample field data, each sample plot's aboveground biomass (AGB) value was calculated using the single-entry equation developed by Şahin (2015) for pure red pine stands. In addition, leaf area index (LAI) images were produced for each month using Sentinel-2 satellite images (except January). Then, each sample plot was transferred onto the LAI images, and the maximum, minimum, average, total, variation range and standard deviation variable values of the LAI of the sample plots were calculated for each month. The relationships between AGB and LAI variables for each month were modeled with multiple regression analysis. In addition, the relationships between AGB and LAI variables obtained for all months were also modeled with multiple regression analysis. A total of 12 multiple regression models were developed. The model determination coefficient (R2) for the multiple regression models developed according to months varies between 〖(R〗^2) 0,10 and 0,178. On the other hand, in the model that included data for all months, it was found to be 〖(R〗^2) 0,444. The fact that the regression models developed within the scope of this study can reach a usable level for pure red pine stands shows that more scientific studies are needed for this purpose.
Benzer Tezler
- Saf kızılçam meşcerelerinde uydu görüntüleri kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmini (Çetibeli orman işletme şefliği örneği)
Estimating aboveground biomass using satellite images in pure calabrian pine stands (a case study in çetibeli forest management unit)
ERHAN YARTIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT KELEŞ
- 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
2022
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ
- Antalya yöresi aynı yaşlı saf kızılçam meşcerelerinde toprak üstü biyokütlenin belirlenmesi
Determination of biomass of even aged and pure stands of Pinus brutia in Antalya region
SERCAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN SÖNMEZ
- Mersin yöresi saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde hasılat araştırmaları
Yield research in calabrian pine (Pinus brutia Ten.) stands of Mersin region
ABDURRAHMAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2015
Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN SÖNMEZ
- Saf karaçam ve karaçam kızılçam karışık meşcerelerinde ekosistem bazında karbon depolama miktarının belirlenmesi: Gediz Orman İşletme Müdürlüğü örneği
Determination of carbon storage amount in pure black pine and black pine- red pine mixed stands on the basis of ecosystem: Gediz Forest Enterprise example
GİZEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MISIR