Yapay sinir ağları ile bonitet endeks modellerinin geliştirilmesi: Çankırı yöresi Sarıçam Ormanları örneği
Development of bonitet index models with artificial neural networks: The case of Scots pine (Pinus sylvestris L.)  forests in Çankırı region
Yazar: ABİDİN AYRANLI
Danışman: DOÇ. DR. MUAMMER ŞENYURT
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Bonitet endeksi = Site index ; Doğrusal olmayan regresyon = Nonlinear regression ; Sarıçam = Scoth pine ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çankırı = Çankırı

Özet:
ÖZET

Yüksek Lisans Tezi

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE BONİTET ENDEKS MODELLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ: ÇANKIRI YÖRESİ SARIÇAM ORMANLARI ÖRNEĞİ

Abidin AYRANLI

Çankırı Karatekin Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı


Danışman: Doç. Dr. Muammer ŞENYURT


Bu çalışmada Çankırı yöresindeki Sarıçam meşcereleri için bonitet endeks tahminlerinde kullanılabilecek dominant ağaçların yaş-üst boy tahminlerinin Yapay Sinir Ağları (YSA) ile elde edilebilme olanakları araştırılmıştır. Araştırma materyali olarak, Çankırı Orman İşletme Müdürlüğü sınırları içerisinde yer alan Çankırı-Merkez ve Yapraklı Orman İşletme Şeflikleri ile Ilgaz Orman İşletme Müdürlüğü'ne bağlı Yenice Orman İşletme Şefliği sınırlarında kalan Sarıçam meşcerelerinden Ercanlı vd. (2014) tarafından elde edilmiş 112 adet ağaca ilişkin veriler kullanılmıştır. Bu amaçla, çeşitli hesaplama algoritmalarına dayanan İleri Beslemeli-Geri Yayımlı YSA, Cascade Korelasyon yapısını içeren YSA ile Elman'ın Geri Yayılımlı YSA' nın farklı nöron sayıları ile çeşitli dönüşüm fonksiyonlarını içerecek şekilde 60 farklı YSA modeli eğitilmiş ve çeşitli istatistiksel başarı ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Dominant ağaçların farklı yaşlardaki boy değerlerinin tahmininde en başarılı olarak belirlenen 12 nöron ve logistic sigmoid dönüşüm fonksiyonunu içeren Cascade Korelasyon Yapısını içeren YSA modeli ile belirtme katsayısı; 0,9519, hata kareler ortalaması; 2,4940, hata kareler ortalamasının karekökü; 1,5793, hata kareler toplamı 1152,2, AIC; 4,8278 ve BIC; 440,6307 olarak elde edilmiştir. 






2022,  38 sayfa

ANAHTAR KELİMELER: Bonitet endeks tahminleri, Doğrusal olmayan regresyon analizi, Yapay sinir ağları, Sarıçam.

Abstract:
ABSTRACT

Master of Science Thesis

DEVELOPMENT OF BONITET INDEX MODELS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: THE CASE OF SCOTS PINE (PINUS SYLVESTRIS L.)  FORESTS IN ÇANKIRI REGION

Abidin AYRANLI

Çankırı Karatekin University
Graduate School of Natural and Applied Sciences
Department of Forest Engineering


Advisor: Asst. Prof. Dr. Muammer ŞENYURT

In this study, the possibility obtaining the predictions about the relationships between height and age that can be used for site index predictions were investigated by using Artificial Neural Network Models (ANN) for scots pine stands located in Çankırı Forets. The 112 sample trees obtained by Ercanlı et. al. (2014) from Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands located in Çankırı and Yapraklı Forest Planning Units in Çankırı Forest Enterprise, and Yenice Planning Unit in Ilgaz Forest Enterprise were used as the research material. For this purpose, 60 different ANN models including various calculation algorithms (the feed-forward backprop, the Cascade-forward backprop and Elman backprop), various neuron numbers and transformation functions were trained and compared with various statistical success criteria. ANN model including Cascade Correlation Structure based on 12 neurons and logistic sigmoid transformation function was found to produce the most satisfactory fits with R2 (0,9519), MSE (2,4940), RMSE (1,5793), SSE (1152,2), AIC (4,8278), BIC (440,6307)