Geri Dön

Meşcere parametrelerinin insansız hava araçları (İHA) ile tahmin edilmesi

Estimation of stand parameters with unmanned aerial vehicles (UAV)

PDF İndir

  1. Tez No: 956057
  2. Yazar: BURHAN GENCAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TURAN SÖNMEZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 287

Özet

Orman kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, meşcere parametrelerinin doğru, hızlı ve maliyet etkin bir biçimde belirlenmesine bağlıdır. Bu doğrultuda, geleneksel yer ölçüm yöntemlerinin zamansal, mekânsal ve ekonomik sınırlamalarına alternatif olarak geliştirilen uzaktan algılama teknolojileri son yıllarda ormancılık alanında önemli bir kullanım alanı bulmuştur. Bu çalışmada, İnsansız Hava Aracı (İHA) tabanlı LiDAR (Light Detection and Ranging) sistemleri kullanılarak meşcere parametrelerinin (göğüs çapı, ağaç boyu, tepe tacı genişliği, ağaç sayısı, göğüs yüzeyi ve hacim) tahmin doğruluğu analiz edilmiştir. Araştırma, Bursa Orman Bölge Müdürlüğü sınırları içerisinde yer alan aynı yaşlı ve değişik yaşlı Sarıçam (Pinus sylvestris L.) ve Göknar (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana) meşcerelerinde yürütülmüştür. Çalışma kapsamında kapalılıklara göre alınan 400, 600 ve 800 m² büyüklüklerinde 212 adet örnek alan alınmış, her bir alanda yersel ölçümler ile göğüs çapı, ağaç boyu, tepe tacı genişliği ve koordinat bilgileri toplanmıştır. Havasal ölçümler için, DJI Matrice 300 RTK İHA ve DJI Zenmuse L1 LiDAR sensörü kullanılarak yüksek yoğunluklu LiDAR veri seti üretilmiştir. Verilerin işlenmesi için DJI Terra ve RStudio ortamları kullanılarak nokta bulutu normalizasyonu, CHM (Canopy Height Model) üretimi, ağaç tepe tespiti ve segmentasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada hem alan tabanlı hem de bireysel ağaç tabanlı LiDAR metrikleri çıkarılmıştır. Geliştirilen tahmin modellerinde Kısmi En Küçük Kareler (PLS), k-En Yakın Komşu (k-NN), Rastgele Orman (RF) ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) algoritmaları kullanılarak performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Modellerin doğrulukları, R² (Belirtme katsayısı), HKOK (Hataların karelerinin ortalamalarının karekökü) ve OMH (Ortalama mutlak hata) kriterleri üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, alan ve bireysel ağaç metriklerinin birlikte kullanılması, yalnızca alan tabanlı metriklere göre tahmin doğruluğunu anlamlı düzeyde artırmıştır. Göğüs çapı (d1.30) tahmini için XGBoost algoritması kullanılarak R² = 0,97, RMSE = 1,93 cm ve MAE = 1,48 cm değerlerine ulaşılmıştır. Ağaç boyu tahmininde RF algoritması ile R² = 0,94, ağaç sayısı tahmininde XGBoost algoritması ile R² = 0,90 doğruluk oranı elde edilmiştir. Göğüs yüzeyi ve hacim tahminlerinde de benzer şekilde alan ile bireysel ağaç yaklaşımıyla %10–20 arasında hata oranı düşüşü sağlanmıştır. İHA-LiDAR sisteminin operasyonel avantajları da analiz edilmiştir. Yersel ölçüm yöntemlerine kıyasla veri toplama süresinde %58, toplam maliyette ise yaklaşık %21 oranında tasarruf sağlanmıştır. Ayrıca, erişilmesi zor veya eğimli alanlarda veri kaybı yaşanmadan başarılı veri elde edilmiştir. İHA sisteminin satın alınması durumunda ise, ilk ölçümde küçük bir ek maliyet oluşsa da sonraki ölçümlerde %73,6'ya varan tasarruf sağlanabilmektedir. xxi Sonuç olarak, İHA tabanlı LiDAR sistemlerinin hem doğruluk hem de maliyet/zaman verimliliği açısından geleneksel yöntemlere kıyasla önemli avantajlar sunduğu belirlenmiştir. Bu bulgular, orman envanteri ve izleme çalışmalarında İHA destekli uzaktan algılama teknolojilerinin yaygın kullanım potansiyelini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

The sustainable management of forest resources requires the accurate, rapid, and cost-effective determination of stand parameters. Due to the temporal, spatial, and economic limitations associated with conventional ground-based measurement methods, remote sensing technologies have emerged as a promising alternative in forestry applications. This study investigates the effectiveness of Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based Light Detection and Ranging (LiDAR) systems for estimating key stand parameters, including diameter at breast height (DBH), tree height, crown width, tree count, basal area, and volume. The research was conducted in even-aged and uneven-aged Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Nordmann fir (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana ) stands located within the boundaries of the Bursa Regional Directorate of Forestry, Türkiye. A total of 212 sample plots, ranging in size from 400 m² to 800 m², were established. Ground-based measurements were performed to collect DBH, tree height, crown diameter, and spatial coordinates for each tree. Simultaneously, high-density LiDAR point clouds were acquired using a DJI Matrice 300 RTK UAV equipped with a DJI Zenmuse L1 LiDAR sensor. The datasets were processed using DJI Terra and RStudio, including point cloud normalization, ground classification, generation of Canopy Height Models (CHMs), and individual tree detection through segmentation. Both area-based and individual tree-based LiDAR metrics were extracted from the processed point clouds. Stand parameter estimation models were developed using Partial Least Squares Regression (PLS), k-Nearest Neighbor (k-NN), Random Forest (RF), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms. Model performances were evaluated based on the determination coefficient (R²), root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) metrics. The results indicated that the integration of area-based and individual tree-based metrics significantly improved the estimation accuracies compared to using only area-based metrics. For DBH estimation, the XGBoost algorithm achieved the best performance, yielding R² = 0.97, RMSE = 1.93 cm, and MAE = 1.48 cm. Tree height was best predicted by the RF algorithm with R² = 0.94, while tree count estimation achieved R² = 0.90 with XGBoost. Additionally, improvements of 10% to 20% in error reduction were observed for basal area and volume estimations when integrating individual tree metrics. The operational advantages of the UAV-LiDAR system were also analyzed. Compared to ground-based measurement methods, time savings of 58% and cost savings of approximately 21% were achieved. Additionally, successful data was obtained without data loss in areas that are difficult to access or on steep slopes. If the UAV system is purchased, although there is a small additional cost in the first measurement, savings of up to 73.6% can be achieved in subsequent measurements. In conclusion, UAV-based LiDAR systems provide significant advantages in terms of accuracy, efficiency, and cost-effectiveness over traditional methods for forest inventory and monitoring. The findings of this study emphasize the considerable potential of UAV-supported remote sensing technologies to enhance future forest management practices.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    919975

    İHA verileri kullanılarak meşcere parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of stand parameters by using UAV data

    GİZEM GÖRNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Orman Ürünleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH EMİN AKAY

  2. Tez No

    760587

    Estimating forest parameters using point cloud data

    Orman parametrelerinin nokta bulutu verilerinden çıkarımı

    ADİL ENİS ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  3. Tez No

    482550

    Estimating basic forest stand parameters from UAS images

    Temel orman meşcere parametrelerinin İHA görüntüleriyle kestirimi

    VOLKAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ GÜNGÖR

  4. Tez No

    632774

    Orman yollarında hidrolik yapıların hec-ras yazılımı kullanılarak boyutlandırılması

    Dimensioning of the hydraulic structures on the forest roads by using hec-ras software

    AHMET AÇIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHİM AYDIN

  5. Tez No

    380428

    Bazı meşcere parametrelerinın farklı uydu görüntüleri yardımıyla tahmin edilmesi: Kelkit ve Iğdir planlama birimi örneği

    Estimation of selected forest stand parameters using different satellite images: A case of study Kelkit and Iğdir planning units

    BAYRAM ÇİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL

Geri Dön