Saf veya karışık kayın ve ladin meşcerelerinde meşcere hacminin sentınel-2 uydu görüntüleri ve LiDAR verileri ile tahmin edilmesi(Akılbaba ve Harşit planlama birimleri örneği)
Estimating stand volume in pure or mixed beech and spruce stands using sentinel-2 satellite images and LiDAR data
Yazar: HALİL DAĞDELEN
Danışman: DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Sayısal uydu verileri = Digital satellite data

Özet:
Planın en fazla maliyet ve iş gücü gerektiren kısmı envanterinin yapılmasıdır. Bu
çalışmada yersel veriler ile uzaktan algılama yöntemlerinin yardımıyla geliştirilecek
regresyon denklemleri kullanılarak, daha az arazi ölçümü ile meşcere hacminin tahmini
gerçekleştirilecektir. Böylece ulaşımı mümkün olmayan ya da zor şartlarda çalışılması
gereken emek-yoğun arazilerde meşcere hacminin tahminine olanak sağlanacaktır. 44 adet
örnek alandaki yersel veriler ile Sentinel-2 görüntülerinden elde edilen band değerleri,
vejetasyon indeks değerleri ve LiDAR nokta bulutuna ait boy değerleri ile hesaplanan hacim
değerleri arasında Regresyon Analizi yapılmıştır. Tek girişli hacim değerlerinin tahmin
edildiği modellerde yalnızca band değerlerini içeren model (B6-B7) R2
düz.=0,663 değerini verirken, çift girişli hacim değerlerinin tahmin edildiği modellerde (B6-B7) ise
R 2 düz.=0,607'dir. Vejetasyon indekslerinde tek girişli hacim için en yüksek değer (SAVIRVI) R2
düz.=0,611 ile çift girişlide ise (SAVI-RVI) R2 düz.=0,561 olarak elde edilmiştir.
LiDAR verilerinin işlenmesi ile elde edilen meşcere hakim boy için tek girişli hacim için
R 2 düz.=0,482 çift girişli hacim için R2 düz.=0,534 meşcere orta boy için ise R2
düz.=0,540 ve R 2 düz.=0,568 değerleri ortaya konmuştur. Tüm değerler dahil edilerek yapılan analizde tek
girişli hacim R2 düz.=0,719 çift girişli hacim değer R2 düz.= 0,652 'dur. Elde edilen sonuçlarda
en yüksek R2 ile yüksek güven düzeyi ile tahminlerin yapılabileceği anlaşılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Meşcere Hacmi, Uzaktan Algılama, Sentinel 2, LiDAR, Regresyon Denklemi

Abstract:
The most costly and labor-intensive part of the plan is the inventory. In this study,
stand volume will be estimated with fewer land measurements by using regression equations
developed with the help of terrestrial data and remote sensing methods. Thus, it will be
possible to estimate the stand volume in labor-intensive lands which are not accessible or
require hardwork under difficult conditions. Regression Analysis was performed between
the terrestrial data in 44 sample areas and the band values obtained from Sentinel-2 images,
vegetation index values and height values of the LiDAR point cloud and the calculated
volume values. Considering the volume values calculated separately as Single and Double
Input after the analysis; in the models where single input volume values are estimated, the
model including only band values (B6-B7) gives an R2 adj.=0,663 value, while in the models
where double input volume values are estimated (B6-B7), R2 adj.=0,607. In vegetation indices,
the highest value for single entry volume (SAVI-RVI) was obtained as R2 adj.=0,611 and for
double entry volume (SAVI-RVI) R2 adj.=0,561. The values obtained by processing the
LiDAR data were R2 adj.=0,482 for single-entry volume, R2 adj.=0,534 for double-entry
volume, R2 adj.=0,540 and R2 adj.=0,568 for stand top height. In the analysis including all
values, the single-entry volume R2 adj.=0,719 and the double-entry volume value R2
adj.=0,652. It is understood that predictions can be made with high confidence level with the highest 
R 2 results.

Key Words: Stand Volume, Remote Sensing, Sentinel 2, LiDAR, Regression Models