Orman sağlığının Google Earth Engine ile izlenmesi
Monitoring forest health with Google Earth Engine
Yazar: ŞULE YAMAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA TUNÇ GÖRMÜŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Bitki örtüsü = Vegetation ; Bulut bilişim = Cloud computing ; Destek eğitim öğretmenleri = Resource-room teacher ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Google Earth = Google Earth ; Ormanlar = Forests ; Sınıflandırma = Classification ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Bu çalışma, Kütahya-Domaniç, Bursa-İnegöl il sınırında yer alan Tahtaköprü mevkiinde 
bulunan kızıl kuyruklu kayın tırtılından (Calliteara Pudibunda) etkilenmiş olan ormanlık 
alanın Sentinel-2A ve Landsat-8 uydularına ait uydu görüntüleri ile bitkisel indeksler 
kullanılarak orman sağlığının bulut tabanlı platformda izlenmesini anlatan yüksek lisans tez 
çalışmasıdır. Orman sağlığı, Sentinel-2A ve Landsat-8 uydu görüntüleri üzerinden bitki 
indeksleri, kontrollü sınıflandırma ve makine öğrenmesi sınıflandırması yöntemleri 
kullanılarak izlenmeye çalışılmıştır. Çok sayıda bitki indeksi bulunmakta olup bu çalışmada 
NDVI, EVI, SAVI, RVI, TVI, NPCRI, GNDVI, NDWI ve RDI indeksleri kullanılmıştır.. 
Ayrıca kontrollü sınıflandırma yöntemlerinden nesne tabanlı ve piksel tabanlı sınıflandırma 
teknikleri, makine öğrenmesi sınıflandırmasından rastgele orman algoritması (RO) ve destek 
vektör makineleri(DVM) yöntemleri sonuç değerlendirme aşamasında kullanılmıştır. Bütün 
görüntü işleme, analiz, maskeleme ve görselleştirme işlemleri Google Earth Engine (GEE) 
bulut tabanlı platformunda gerçekleştirilmiştir. 
Çalışma alanı için kullanılan bitki indekslerinin zaman serileriyle izlenmesi sayesinde 
kızılkuyruklu kayın tırtılından etkilenen alanlar dönemsel olarak tespit edilmiştir. Tespit 
edilen hasarlı alanlar iki farklı uydu verisi kullanılarak kontrollü sınıflandırma ve makine 
öğrenmesi sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. 
Karşılaştırma sonucunda piksel tabanlı DVM sınıflandırmasının Sentinel-2A uydu verileri 
için, nesne tabanlı RO sınıflandırmasının da Sentinel-2A uydu verileri için daha iyi sonuç 
verdiği tespit edilmiştir. Bu sayede, Sentinel-2A görüntüleri kullanılarak, piksel tabanlı 
DVM sınıflandırması ve nesne tabanlı RO sınıflandırması ile orman sağlığının başarılı bir 
şekilde izlenebileceği görülmüştür.

Abstract:
This study aims to monitor forest health on a cloud-based platform by using satellite images 
of Sentinel-2A, Landsat-8 satellites and vegetative indexes of the forest area affected by the 
red-tailed beech caterpillar (Calliteara Pudibunda) in Tahtaköprü locality, located on the 
provincial border of Kütahya-Domaniç, Bursa-İnegöl. It is a master's thesis. Forest health 
was tried to be monitored by using plant indices, controlled classification and machine 
learning classification methods on Sentinel-2A and Landsat-8 satellite images. There are 
numerous plant indices and NDVI, EVI, SAVI, RVI, TVI, NPCRI, GNDVI, NDWI and RDI 
indices were preferred in the studies. In addition, object-based and pixel-based classification 
techniques from controlled classification methods, random forest algorithm (RO) and 
support vector machines (SVM) methods from machine learning classification were used. 
All image processing, analysis, masking and visualization were performed on the Google 
Earth Engine (GEE) cloud-based platform. By monitoring the plant indices used for the study 
area with time series, the areas affected by the red-tailed beech caterpillar (Calliteara 
Pudibunda) were determined periodically. Detected damaged areas were classified by 
controlled classification and machine learning classification methods using two different 
satellite data and the results were compared. As a result of the comparison, it was determined 
that pixel-based SVM classification gave better results for Sentinel-2A satellite data, and 
object-based RO classification gave better results for Sentinel-2A satellite data. In this way, 
it has been seen that forest health can be successfully monitored with pixel-based SVM 
classification and object-based RO classification using Sentinel-2A images.