Çanakkale ilinin ormanlık alanlarındaki değişimin uydu verileri ile belirlenmesi
Determination of changes of forestry areas in Çanakkale province using remote sensing satellite data
Yazar: GÖKSEL BORAN
Danışman: PROF.DR. HÜLYA YILDIRIM
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÇANAKKALE İLİNİN ORMANLIK ALANLARINDAKİ DEĞİŞİMİN UYDUVERİLERİ İLE BELİRLENMESİÖZETUzaktan algılama, yeryüzü kaynaklarının incelenmesinde, fiziksel bağlantıkurmadan uydular ve diğer platformlardaki algılayıcılar ile kaydetme ve incelemetekniğidir.Günümüzde ve gelecekte uzaktan algılama teknolojisine en çok ihtiyaç duyanuygulama alanlarından bir tanesi de artan nüfus ve tarım alanlarına paralel olarakazalan, orman kaynakları ve orman endüstrisidir. İnsanlar için hayati önem taşıyanbitki, toprak ve iklim üçlüsüne ait bilgilerin devamlı olarak yeterli sıklıkta vedoğrulukta elde edilmesi gerekmektedir.Bu çalışmada, Çanakkale merkez, Gelibolu, Umurbey ve Eceabat OrmanŞefliklerindeki arazi kullanım, ormanlık alanlar ve türleri çeşitli çözünürlükte vetarihlere ait uydu verileri, meşcere ve topoğrafik haritalar kullanılarak görüntü işlemeyöntemleri ile belirlenmiştir. Çalışmada ÇOMÜ Uzaktan Algılama Merkezi'ne aitLandsat MSS (57 m çözünürlük, 1975 tarihli), Landsat ETM (30 m çözünürlük, 2000tarihli) uydu görüntüleri, Çanakkale Orman Bölge Müdürlüğü'nden alınmış meşcereharitaları (2001 tarihli ilk güncellenmiş) ve PCI Geomatica 9.0, ArcGIS 9 görüntüişleme yazılımları kullanılmıştır.Çalışmada Landsat uydu görüntülerinden Merkez, Gelibolu, Umurbey veEceabat Orman Şeflikleri alanları kesilip çıkartılmıştır ve bu görüntülere görüntüzenginleştirme işlemleri uygulanmıştır. Daha sonra çalışma alanındaki bitki örtüsünübelirlemek için NDVI(Bitki İndisi) uygulanmış, kümeleme yöntemi ile farklı bitkisınıfları ortaya çıkarılmıştır. Bu bitki sınıfları ve meşcere haritaları kontrollüsınıflandırmanın, sınıflarına ait eğitim alanlarının belirlenmesinde kullanılmıştır.Parallelpiped yöntemi kullanılarak her bir uydu görüntüsü için arazi kullanımvibilgileri üretilmiştir. Daha sonra orman alanları ve türleri meşcere haritaları ilekarşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Landsat ETM, Uzaktan Algılama, Görüntü İşleme,Sınıflandırma, Uydu verileri, Görüntü İşlemevii

Abstract:
DETERMINATION OF CHANGES OF FORESTRY AREAS IN CANAKKALEPROVINCE USING REMOTE SENSING SATELLITE DATAABSTRACTRemote sensing is a technique to collect information about earth?s surface andresources without being in direct physical contact.One field that requires the remote sensing technology for its development isforestery. Forests are decreasing every year due to population increase and expansion ofagriculture fields. Therefore, protection and utilization of existing forests has highimportance. This task needs information pertaining to vegetation cover, soil and climateconditions, accurately and frequently.In this study, the land use of Çanakkale City, Gelibolu, Umurbey and EcebatForestry Offices and their forestry areas and tree species in the areas are determined byusing topographic, stand-crown map and different dated satellite images having discreteresolution. Landsat MSS(57 m spatial resolution, dated 1975), ETM (30 m spatialresolution, dated 2000) satellite images that is owned by COMU Remote SensingCenter, the stand-crown maps (updated first in 2001) that are taken from CanakkaleForest Management and PCI Geomatica and ArcGIS 9 image processing softwares areused.In the study, interest areas in satellite images are taken out from Çanakkale(Center), Gelibolu, Umurbey and Ecabat Forest Management areas and imageenhancement is applied on these images. Then, on account of determining the differentvegetation classes, NDVI(The Normalized Vegetation Index) is generated, these classesare found by using the clustering method. These vegetation classes and stand-crownmaps are used for determining the training sites for a supervised classification. Land-useinformation is generated for each satellite images by using the parallelpiped method.Then forestry areas and its tree species are compared to stand-crown maps at offices.viiiKey words : Landsat ETM, Remote Sensing, Image Processing, Image Classification,Satellite Images, Image Processing.ix