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)
- Tez No: 949328
- 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: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 35
Özet
Günümüzde orman kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, ekolojik, ekonomik ve sosyal-kültürel açılardan büyük önem taşımaktadır. Bu kapsamda, orman ekosistemlerinin yapısal özelliklerinin doğru, hızlı ve geniş alanlarda izlenmesine olanak sağlayan uzaktan algılama teknolojileri önemli bir araç haline gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, Mersin Orman Bölge Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Müdürlüğü'ne bağlı Güngören Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yayılış gösteren saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde bazı meşcere özelliklerinin, Yaprak Alan İndeksi (YAİ) değişkenleri kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Toplam 238 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Örnek alan verileri kullanılarak her bir örnek alanın meşcere ağaç sayısı (adet/ha), göğüs yüzeyi (m2/ha), hacmi (m3/ha) ve orta çapı (cm) hesaplanmıştır. Ayrıca her bir örnek alan için Sentinel-2 uydu görüntüsünden elde edilen YAİ'ye ilişkin değişken değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra meşcere özellikleri ile YAİ değişkenleri arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Elde edilen model sonuçları incelendiğinde meşcere orta çapı ile istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmazken, meşcere ağaç sayısı ile R_düz^2=0,519; Sy.x=136,2 adet/ha, meşcere hacmi ile R_düz^2=0,377; Sy.x=74,7 m3/ha ve göğüs yüzeyi ile R_düz^2=0,112; Sy.x=15,5 m2/ha düzeyinde ilişkiler bulunmuştur. Çalışmadan elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, Sentinel-2 uydu görüntüsünden elde edilen YAİ değişkenlerinin özellikle meşcere ağaç sayısı ve hacmi gibi meşcere özelliklerin tahmininde anlamlı ilişkiler göstermesi, bu verilerin orman envanteri çalışmalarında destekleyici bir araç olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The sustainable management of forest resources is significant from ecological, economic, and socio-cultural perspectives in contemporary times. In this context, remote sensing technologies have become an essential tool for accurately, rapidly, and widely monitoring the structural characteristics of forest ecosystems. The objective of this study is to predict some stand attributes using variables derived from Leaf Area Index (LAI) in pure Turkish red pine stands located within the boundaries of the Güngören forest planning unit in Anamur Forest Enterprise, Mersin Regional Directorate of Forestry. A total of 238 sample plots were utilized. For each plot, some stand attributes such as number of trees (stem/ha-1), basal area (m2/ha-1), volume (m3/ha-1), and mean diameter (cm) were calculated. In addition, leaf area index (LAI) values were derived from Sentinel-2 satellite imagery for each sample plot. The relationships between stand attributes and LAI were analyzed using multiple regression analysis. The modeling results revealed no statistically significant relationship between mean stand diameter and LAI. However, significant correlations were observed between LAI and the number of trees (R_adj^2= 0.519; Sy.x = 136.2 trees ha⁻¹), stand volume (R_adj^2 = 0.377; Sy.x = 74.7 m³ ha⁻¹), and basal area (R_adj^2= 0.112; Sy.x = 15.5 m² ha⁻¹). The findings derived from the study reveal that the LAI variables obtained from Sentinel-2 satellite image exhibit statistically significant correlations, particularly in the prediction of stand attributes such as tree density and volume. This underscores the potential of utilizing these data as a valuable supplementary tool in forest inventory assessments.
Benzer Tezler
- 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)
FATİH TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALKAN GÜNLÜ
- 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
2023
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
- Modelling timber volume and other forest parameters using LiDAR and field data: A case study for part of Bergama State Forest Enterprise
LİDAR verileri ve yersel ölçümler yardımıyla meşçere hacim ve bazı parametrelerinin modellenmesi: Bergama Orman İşletme Müdürlüğü örneği̇
KENNEDY KANJA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
- 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
- Kızılçamın (Pinus brutia Ten.) Malatya-Doğanşehir yöresindeki doğal yayılışı ve bazı silvikültürel özellikleri üzerine araştırmalar
Studies on the natural distribution and some silvicultural characteristics of Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) in the Doğanşehir region, Malatya
MEHMET MUSTAFA DAĞDELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT DERYA AVŞAR