Geri Dön

Saf kızılçam meşçerelerinde sentinel-2 uydu görüntüsü kullanılarak bazı meşçere parametrelerinin tahmin edilmesi (serik orman işletme şefliği örneği)

Estimating some stand parameters using sentinel-2 satellite image in pure red pine stands (a case study in serik forest planning unit)

  1. Tez No: 942406
  2. Yazar: FATİH TUNÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Amenajmanı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Bu çalışmanın amacı, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü, Serik Orman İşletme Müdürlüğü, Serik Orman İşletme Şefliği sınırlarında yayılış gösteren saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde bazı meşcere parametrelerinin Sentinel-2 ve GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) uydu görüntülerinden hesaplanan değişkenlerle tahmin edilmesidir. Çalışmada toplam 188 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Örnek alan verileri kullanılarak her bir örnek alana ilişkin meşcere hacmi, göğüs yüzeyi, meşcere ağaç sayısı ve orta çap hesaplanmıştır. Örnek alanlara ilişkin Sentinel-2 uydu görüntüsünden bant reflektans ve vejetasyon indis değerleri, GEDI verisinden ise meşcere örtüsü yüksekliği verileri hesaplanmıştır. Daha sonra meşcere parametreleri ile uydu görüntülerinden elde edilen veriler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Elde edilen model sonuçları incelendiğinde, meşcere hacmi için en iyi model belirtme katsayısı (R_düz^2=0,345) vejetasyon indis ve GEDI verisinin bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelde, benzer şekilde meşcere göğüs yüzeyi için en iyi model belirtme katsayısı (R_düz^2=0,285) vejetasyon indis ve GEDI verisinin bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelde, meşcere ağaç sayısı için en iyi model belirtme katsayısı (R_düz^2=0.288) bant reflektans ve vejetasyon indis verilerinin bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelde ve meşcere orta çapı için ise en iyi model belirtme katsayısı (R_düz^2=0.169) bant reflektans, vejetasyon indis ve GEDI verisinin bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelde bulunmuştur. Bu çalışmada meşcere parametrelerinin tahminine yönelik geliştirilen modellerin model belirtme katsayılarının düşük olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to estimate some stand parameters in pure Turkish pine (Pinus brutia Ten.) stands located within the boundaries of the Antalya Regional Directorate of Forestry, Serik Forest Management Enterprise, and Serik Forest Planning Unit using variables calculated from Sentinel-2 and GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) satellite imagery. A total of 188 sample plot data were used in the study. The sample plot data calculated each sample plot's stand volume, basal area, tree number, and mean diameter. Band reflectance and vegetation indices values were calculated from Sentinel-2 satellite imagery, while canopy height data were derived from GEDI data for the sample plots. Subsequently, the relationships between stand parameters and the data obtained from satellite imagery were modeled using multiple regression analysis. Upon examining the model results, the best coefficient of determination for stand volume (R_adj^2=0,345) was found in the model where vegetation index and GEDI data were included as independent variables. Similarly, the best coefficient of determination for stand basal area (R_adj^2=0,285) was found in the model with vegetation index and GEDI data as independent variables; for tree number (R_adj^2=0,288), it was in the model with band reflectance and vegetation index data as independent variables; and for mean diameter (R_adj^2=0,169), it was in the model with band reflectance, vegetation index, and GEDI data as independent variables. It was observed that the coefficients of determination of the models developed for estimating stand parameters in this study were low.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2022

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ

  2. 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

    Türkçe

    2025

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT KELEŞ

  3. 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)

    SERKAN YAYLA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ

  4. Saf kızılçam meşcerelerinde bazı meşcere parametreleri ile yaprak alan indeksi değerleri arasındaki ilişkilerin modellenmesi (Güngören Orman İşletme Şefliği örneği)

    Modeling the relationships between some stand parameters and leaf area index values in pure red pine stands (a case study in Güngören Forest Planning Unit)

    FATİH LORT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ

  5. Hava fotoğrafları ve sentinel-2 görüntüleri yardımıyla bazı meşcere bileşenlerinin tahmin edilmesi

    Estimation of some stand parameters using aerial photographs and sentinel-2 images

    BAYRAM ÇİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL