Orman yangınlarının uzaktan algılama teknikleri ile analizi: Biga ve Gelibolu Yarımadası örneği
Analysis of forest fires with remote sensing techniques: The case of Biga and Gelibolu Peninsula
Yazar: MEHMET GÖVDETAŞAN
Danışman: DOÇ. DR. EMRE ÖZELKAN
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Coğrafya = Geography ; Kamu Yönetimi = Public Administration
Dizin: Biga Yarımadası = Biga Peninsula ; Gelibolu Yarımadası = Gallipoli Peninsula ; Orman yangınları = Forest fires ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; Yangın = Fire ; Çanakkale-Biga = Çanakkale-Biga ; Çanakkale-Gelibolu = Çanakkale-Gelibolu

Özet:
Doğal ve beşeri nedenler ile oluşabilen orman yangınlarının ekolojik etkileri dikkate alındığında, günümüzün en önemli afetlerinden birisidir. İklim değişikliğinin meteorolojik kökenli afetleri tetikleme gibi etkilerinin çokça hissedildiği ve ülkemizin de içinde bulunduğu Akdeniz iklim kuşağında orman yangınları özellikle yaz aylarında giderek daha sık ve yıkıcı bir hal almaktadır. Bu nedenle orman yangınlarıyla mücadele konusunda gelişen uzaktan algılama yöntemleri ve uydu teknolojileri, geniş alanları tek seferde görüntüleyebilme yeteneği sayesinde, orman yangını öncesi, esnası ve sonrasında, hızlı ve yüksek doğruluklu çalışmalara olanak sağlamaktadır. 
Bu çalışmada 2000-2020 yılları arasında Biga ve Gelibolu Yarımadalarında meydana gelen on hektar (ha) ve üzeri 24 orman yangını uydudan uzaktan algılama ile incelenmiştir. Uzaktan algılama verisi olarak Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+) ve Landsat 8 (OLI) multispektral uydu görüntüleri kullanılmıştır. Yangın öncesi ve sonrası uydu görüntülerinden üretilen ve yangın hasar tespiti çalışmalarında sıklıkla kullanılan bitki örtüsü endeksleri kullanılarak ne kadar alanın hasar gördüğü tespit edilmiştir. Çalışmada NDVI, NBR, NBR2, EVI, SAVI, MSAVI, NDMI ve GEMI endeksleri kullanılmıştır. Endeks görüntüleri ile elde edilen yanan alan bilgilerinin Orman Genel Müdürlüğü'nden (OGM) temin edilen veriler ile arasındaki ilişki korelasyon-regresyon, ANOVA ve RMSE analizleri ile incelenmiştir. Sonuçlara göre 15 metre çözünürlükte MSAVI'nın daha yüksek ilişkiye sahip olduğu tespit edilirken, 30 metre çözünürlükte ise GEMİ daha yüksek ilişkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca 15 metre mekânsal çözünürlükteki uydu görüntüleri ile 30 metre mekânsal çöznürlükteki uydu görüntülerin kıyaslanmasında 15 metre de EVI, MSAVI, NBR ve NDMI en iyi ilişkiyi sağlarken, 30 metre de NDVI, SAVI, NBR2 ve GEMI en iyi ilişkiyi sağlamıştır.

Abstract:
Considering the ecological effects of forest fires, which can occur due to natural and human causes, it is one of the most important disasters of today. In the Mediterranean climate zone, where the effects of climate change such as triggering meteorological disasters are felt and our country is located in, forest fires are becoming more frequent and destructive, especially in summer. For this reason, developing remote sensing methods and satellite technologies in combating forest fires enable fast and high-accuracy studies before, during and after forest fires, thanks to their ability to view large areas at once.
In this study, 24 forest fires of ten hectares (ha) and above that occurred in the Biga and Gallipoli Peninsulas between 2000 and 2020 were investigated by satellite remote sensing. Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+) and Landsat 8 (OLI) multispectral satellite images were used as remote sensing data. It was determined how much area was damaged by using vegetation indices produced from satellite images before and after the fire and which are frequently used in fire damage assessment studies. NDVI, NBR, NBR2, EVI, SAVI, MSAVI, NDMI and GEMI indices were used in the study. The relationship between the burned area information obtained with the index images and the data obtained from the General Directorate of Forestry (GDF) was examined by correlation-regression, ANOVA and RMSE analyzes. According to the results, it was found that MSAVI has a higher correlation at 15 meters resolution, while SHIP has a higher correlation at 30 meters resolution. In addition, in the comparison of satellite images with a spatial resolution of 15 meters and satellite images with a spatial resolution of 30 meters, EVI, MSAVI, NBR and NDMI provided the best relationship at 15 meters, while NDVI, SAVI, NBR2 and GEMI at 30 meters provided the best relationship.