Ağaç hacim tahminlerinin çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri tekniği ile elde edilmesi
Obtaining tree volume prediction with multivariate adaptive regression splines technique
Yazar: BURAK ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. İLKER ERCANLI
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Hasılatı ve Biyometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: MARS modelleri = MARS models ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression

Özet:
Bu çalışmada, Ülkemizin önemli sahip türlerinden olan Sarıçam (Pinus sylvestris L.)'ın Giresun Orman Bölge Müdürlüğü, Koyulhisar Orman İşletme Müdürlüğü'ne bağlı Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam meşcerelerindeki ağaçların hacimlerini tahmin etmek üzere tek girişli ve çok girişli ağaç hacim modelleri Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri Tekniği kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çalışmada ağaçların toplam gövde hacimlerini tahmin etmek üzere kullanılan MARS modellerinin geliştirilmesinde R yazılım dili (R Core Team 2017) ile kodlanmış "Earth" paketi kullanılmış ve eğitimler geliştirilmiştir. Yapılan eğitimler ile tek girişli MARS modeline ilişkin başarı ölçütleri; OMH= 0.06617, HKOK= 0.10524, HKOK%= % 16.93902, AIC= -181.787, BIC= -128.592, Bias= 5.12x10-9, Bias%= % 8.25x10-7, THY= % 9.74x10-7, OMHY= % 10.6510 ve R2= 0.9736 olarak elde edilirken, çift girişli MARS modeline ilişkin başarı ölçütleri ise; OMH= 0.03665, HKOK= 0.06932, HKOK%= % 11.15764, AIC= -216.238, BIC= -163.043, Bias= 4.28x10-6, Bias%= % 0.00069, THY= % 0.00099, OMHY= % 5.8994 ve R2= 0.9885 olarak hesaplanmıştır. Ağaç hacim denklemlerinin geliştirilmesinde geleneksel bir yöntem olan çoğul regresyon modelleri göre daha başarılı sonuçlar verdiği belirlenen MARS modelleri ile hem tek girişli hem de çift girişli hacim tahminlerine ilişkin giderek artan pozitif eğrisel gelişimi gösteren ve bu böylece beklenen büyüme kanuniyetleri ile uyumlu sonuçlar veren bir trend ortaya konulmuştur. Böylece MARS modellerinin başarı durumları yanında büyüme kanuniyetleri ile de çelişmeyen tahminler sunabildiği sonucuna varılmıştır. MARS modellerinde önemli bir konu olan düğüm noktaları da tek girişli tahminlerinde 23 cm, 31 cm ve 38 cm değerleri olarak elde edilirken, çift girişli MARS modeli ile elde edilen ağaç boyu için 12.0815 m'lik boy düğüm noktası ve 19 cm, 32 cm ve 42 cm'lik çap düğüm noktaları elde edilmiştir.

Abstract:
In this study, single-entry and double-entry tree volume models were developed using the Multivariate Adaptive Regression Curves Technique to estimate the volume of trees in Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands located within the boundaries of Sisorta Forest Management Plannig Unit, Koyulhisar Forest Enterprise, Giresun  Forest District Directorate. In this study, the "Earth" package, coded with the R programming language (R Core Team 2017), was used to develop and train MARS models for estimating the total stem volumes of the trees. The performance metrics obtained for the single-entry MARS model through the training are as follows: RMSE = 0.06617, MAE = 0.10524, MAE% = 16.93902%, AIC = -181.787, BIC = -128.592, Bias = 5.12x10-9, Bias% = 8.25x10-7%, MAPE = 9.74x10-7%, MSE = 10.6510, and R² = 0.9736. For the double-entry MARS model, the performance metrics are: RMSE = 0.03665, MAE = 0.06932, MAE% = 11.15764%, AIC = -216.238, BIC = -163.043, Bias = 4.28x10-6, Bias% = 0.00069%, MAPE = 0.00099%, MSE = 5.8994, and R² = 0.9885. It has been determined that MARS models, which have been found to provide more successful results than traditional multiple regression models, show a positive increasing trend in both single-entry and double-entry volume estimates. This trend demonstrates an increasingly positive curvilinear development that aligns with expected growth patterns. Therefore, it has been concluded that MARS models not only have a high level of accuracy but also produce estimates that are consistent with growth principles. In MARS models, an important aspect is the identification of knot points. For single-entry predictions, the knot points were determined to be at 23 cm, 31 cm, and 38 cm. For the double-entry MARS model, a height knot point was found at 12.0815 m, and diameter knot points were identified at 19 cm, 32 cm, and 42 cm.