Saf karaçam ve sarıçam meşcerelerinde sentinel-1 ve sentinel-2 uydu görüntüleri yardımıyla bazı meşcere parametrelerinin tahmin edilmesi (Karadere orman işletme müdürlüğü örneği)
Estimating some stand parameters using sentinel-1 and sentinel-2 satellite images in pure crimean and scots pine stands (a case study of Karadere forest enterprise)
Yazar: DÖNDÜ DEMİREL
Danışman: DOÇ. DR. OYTUN EMRE SAKICI
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Karaçam = Black pine ; Orman ekolojisi = Forest ecology ; Sarıçam = Scoth pine ; Uydu görüntüleri = Satellite images ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Bu çalışmada, Karadere Orman İşletme Müdürlüğünde yayılış gösteren saf karaçam ve sarıçam meşcerelerinde bazı meşcere parametrelerinin (orta çap, ağaç sayısı, göğüs yüzeyi, meşcere hacmi ve meşcere sıklığı) uzaktan algılama verileri ile modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada karaçam meşcerelerinden 146 ve sarıçam meşcerelerinden 96 örnek alan alınmış ve her bir örnek alanda yersel ölçümler yapılarak meşcere parametreleri hesaplanmıştır. Çalışma kapsamında uzaktan algılama verileri Sentinel-1 (geri yansıtım, polarizasyon oranı ve tekstür değerleri) ve Sentinel-2 (reflektans, vejetasyon indisi ve tekstür değerleri) uydu görüntüleri kullanılarak örnek alanlara düşen piksellerin ortalama ve toplam değerleri olmak üzere iki farklı şekilde elde edilmiştir. Meşcere parametreleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiler Korelasyon Analizi ile belirlenmiş ve Aşamalı Regresyon Analizi yardımıyla meşcere parametrelerine ilişkin modeller geliştirilmiştir. Model başarılarının ortaya konulmasında Düzeltilmiş Belirtme Katsayısı (R_d^2), Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (RMSE) ve Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ölçütlerinden yararlanılmıştır. Karaçam meşcerelerinde en başarılı sonuçlar orta çap (R_d^2=0,170) ve meşcere sıklığı (R_d^2=0,397) modelleri için Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı, ağaç sayısı (R_d^2=0,396) modeli için Sentinel-1 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı ve meşcere hacmi (R_d^2=0,095) modeli için de Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin ortalaması olarak elde edilen uzaktan algılama verileri ile sağlanmıştır. Sarıçam meşcerelerinde en başarılı sonuçlara ise orta çap (R_d^2=0,314) modeli için Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin ortalaması ve ağaç sayısı (R_d^2=0,277), göğüs yüzeyi (R_d^2=0,344), meşcere hacmi (R_d^2=0,123) ve meşcere sıklığı (R_d^2=0,432) modelleri için de Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı olarak elde edilen uzaktan algılama verileri ile ulaşılmıştır.

Abstract:
In this study, it was aimed to model some stand parameters (stand diameter, number of tree, basal area, stand volume and stand density) in pure Crimean and Scots pine stands distributed in Karadere Forest Enterprise with remote sensing data. In the study, 146 sample plots from Crimean pine stands and 96 sample plots from Scots pine stands were taken and stand parameters were calculated by field measurements in each sample plot. Within the scope of the study, remote sensing data were obtained in two different ways as the mean and the sum of the pixel values in the sample plot using Sentinel-1 (backscattering, polarization ratio and texture values) and Sentinel-2 (reflectance, vegetation index and texture values) satellite images. Relationships between stand parameters and remote sensing data were determined by Correlation Analysis and models for estimating stand parameters were developed with the help of Stepwise Regression Analysis. Adjusted Coefficient of Determination (R_d^2), Root Mean Squared Error (RMSE) and Akaike Information Criterion (AIC) were used to reveal the model performances. The most successful models in Crimean pine stands were obtained with the remote sensing data calculated as the sum of the pixel values of the Sentinel-2 satellite image for models of stand diameter (R_d^2=0,170) and stand density (R_d^2=0,397), the sum of the pixel values of the Sentinel-1 satellite image for model of number of tree (R_d^2=0,396), and the mean of the pixel values of the Sentinel-2 satellite image for model of the stand volume (R_d^2=0,095). The most successful results in Scots pine stands were obtained with the remote sensing data obtained as the mean of the pixel values of the Sentinel-2 satellite image for models of stand diameter (R_d^2=0,314, and the sum of the pixel values of the Sentinel-2 satellite image for models of number of tree (R_d^2=0,277), basal area (R_d^2=0,344), stand volume (R_d^2=0,123) and stand density (R_d^2=0,432).