Ankara Orman Bölge Müdürlüğü saf karaçam meşcerelerinde net birincil üretim ve yaprak alan indeksinin uzaktan algılama teknikleri ile modellenmesi
Modeling net primary productivity and leaf area index with remote sensing techniques in pure crimean pine stands in Ankara Regional Directorate of Forestry
Yazar: SİNAN BULUT
Danışman: DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ ; DOÇ. DR. ONUR ŞATIR
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Ankara Orman Bölge Müdürlüğünde yayılış gösteren saf karaçam meşcerelerinde Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) modeli kullanılarak hesaplanan net birincil üretimin (NBÜ) yersel ve uzaktan algılama verileri ile modelleme olanakları araştırılmıştır. Çalışmada toplam 180 adet geçici örnek alan alınmıştır. Her bir örnek alanda klasik envanter ölçümleri yapılmış ve her bir örnek alana ait bazı meşcere parametreleri (meşcere göğüs yüzeyi, meşcere hacmi, meşcere orta çapı, meşcere ağaç sayısı, meşcere üst boyu ve yaprak alan indeksi) hesaplanmıştır. Bununla birlikte çalışma kapsamında uzaktan algılama verisi olarak Landsat 8 OLI ve Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılmıştır.  Bu uydu görüntülerinden reflektans, vejetasyon indisi ve tekstür değerleri elde edilmiştir. CASA modeli kullanılarak her bir örnek alana ilişkin elde edilen NBÜ değerleri, meşcere parametreleri ve uydu görüntülerinden elde edilen veriler arasındaki ilişkiler çoklu regresyon analizi, destek vektör makineleri ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak modellenmiştir. Uygulanan modelleme teknikleri ile meşcere göğüs yüzeyi için 90° (Model R2=0,91, Test R2=0,90), meşcere hacmi için 90° (Model R2=0,85, Test R2=0,85), meşcere orta çapı için 9x9 filtre (Model R2=0,88, Test R2=0,88), meşcere ağaç sayısı için 45° (Model R2=0,98, Test R2=0,96), meşcere üst boyu için 135° (Model R2=0,90, Test R2=0,89), yaprak alan indeksi için 0° (Model R2=0,96, Test R2=0,96) ve net birincil üretim için 45° (Model R2=0,96, Test R2=0,95) tekstür değerleri kullanılarak en yüksek seviyede model başarıları elde edilmiştir. CASA model geçerliliğinin kontrolü için 30 adet örnek alan tesis edilmiş ve döküm miktarları elde edilmiştir. CASA modelinin geçerlilik kontrolünde, en yüksek ilişki seviyesi erkek çiçek dökümü ile elde edilmiştir (r=-0,75). Ayrıca NBÜ'nün yükselti ve meşcere yaşı ile negatif, sıcaklık ile pozitif yönde ilişki bulunmuştur. Bu çalışma ile NBÜ'in zamansal dağılımının izlenmesinde NDVI ve güneş radyasyonunun, konumsal açıdan değerlendirildiğinde ise meşcere özelliklerinin etkili olduğu belirlenmiştir. Filtre ve derece tekstür verilerinin birlikte kullanımının modelleme başarı seviyelerini iyileştirdiği görülmüştür.

Abstract:
In this study, the possibilities of modeling the net primary production (NBU) calculated using the Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model in pure Crimean pine stands spread in Ankara Regional Directorate of Forestry with local and remote sensing data were investigated. A total of 180 temporary samples were taken in the study. Classical inventory measurements were made in each sample area and some stand parameters (stand basal area, stand volume, stand mean diameter, stand number of trees, stand top height and leaf area index) were calculated for each sample area. In addition, Landsat 8 OLI and Sentinel-2 satellite images were used as remote sensing data in the study. The reflectance, vegetation index and texture values were obtained from satellite images. Relationships between NBU values obtained for each sample area using the CASA model, stand parameters and data obtained from satellite images were modeled using multiple regression analysis, support vector machines and deep learning techniques. With the applied modeling techniques, 90° for stand basal area (Model R2=0,91, Test R2=0,90), 90° for stand volume (Model R2=0,85, Test R2=0,85), stand mean diameter 9x9 filter (Model R2=0,88, Test R2=0,88), 45° for stand number of trees (Model R2 = 0,98, Test R2 = 0,96), 135° for stand top height (Model R2=0,90, Test R2=0,89), 0° for leaf area index (Model R2=0,96, Test R2=0,96) and 45° for NBU (Model R2=0,96, Test R2=0,95) using the texture values, the highest level of model success was obtained. In order to check the CASA model validity, 30 sample areas were established and litterfall amounts were obtained. In the validity check of the CASA model, the highest correlation level was obtained with the male flower fall (r=-0,75). In addition, a negative relationship was found with the elevation and stand age of the NBU, and a positive relationship with the temperature. It has been determined that NDVI and solar radiation are effective in monitoring the temporal distribution of NBU, and stand features when evaluated spatially. It has been observed that the combination of filter and degree texture data improves the modeling success.