Uzaktan algılamada farklı orman türlerinin sınıflandırılmasının Google Earth Engine kullanılarak incelenmesi
Remote sensing for classification of different forest types in Google Earth Engine
Yazar: ÖZGEHAN ER
Danışman: DOÇ. DR. GORDANA KAPLAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Görsel haritalama = Visual mapping

Özet:
Habitat, canlıların yaşamlarını sürdürdükleri ve çeşitli faaliyetlerini icra ettikleri ortamları kapsar. Bu biyolojik türlerin varlığı ve devamlılığı için hayati bir öneme sahip olan habitatlar,
ekosistemlerin sağlıklı bir şekilde işlemesinde kritik bir rol oynar. Bu çalışma, orman ekosistemlerindeki ağaç türlerinin haritalanmasına yönelik gelişmiş bir metodoloji geliştirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Rastgele Orman algoritmasının temel aldığı bu yaklaşım, Sentinel-1 SAR ve Sentinel-2 Optik uydu görüntülerini birleştirerek, Kuzey Makedonya'nın orman ekosistemi içerisindeki biyoçeşitliliğin önemli bir bileşeni olan farklı ağaç türlerini sınıflandırmayı amaçlamıştır. Çalışmada, optik ve radar verileri NDVI, LAI, EVI, MSAVI, NDWI, LCI, PRI, ChlCI indeksleri ile entegre edilmiştir. Beş farklı orman habitat sınıfının incelendiği bu süreçte elde edilen sonuçlar, genel doğruluk oranı %90,1 ve Kappa değeri 0.874 olarak belirlenmiştir. Aynı zamanda, Sentinel-2 uydu görüntüsü üzerinde her bant ve her sınıf için hesaplanan SSI indeksi, 
sınıflandırma sürecinde elde edilen sonuçların spektral benzerliğini daha detaylı bir  şekilde değerlendirmeye olanak tanımıştır. Bu çalışma, orman ekosistemlerinde biyoçeşitliliğin izlenmesi ve yönetilmesi için geliştirilen yeni bir yöntem sunarak, uzaktan algılama tekniklerinin ormancılık uygulamalarında nasıl etkili bir rol oynayabileceğini vurgulamaktadır.

Abstract:
Habitat encompasses the environments where living organisms sustain their lives and carry out various activities. Habitats, vital for the existence and continuity of biological species, play a crucial role in the healthy functioning of ecosystems. This study is conducted with the aim of developing an advanced methodology for mapping tree species in forest ecosystems. Employing the Random Forest algorithm, this approach focuses on classifying different tree species, a significant component of biodiversity within the forest ecosystem of North Macedonia, by combining Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 Optical satellite images. In this study, optical and radar data are integrated 
using NDVI, LAI, EVI, MSAVI, NDWI, LCI, PRI, ChlCI indices. The results obtained in the examination of five different forest habitat classes yield a general accuracy rate of 90.1% and a kappa value of 0.874. Additionally, the SSI index calculated for each band and class on the Sentinel-2 satellite image allows for a more detailed evaluation of the spectral similarity of the results obtained in the classification process. By introducing a novel method for monitoring and managing biodiversity in forest ecosystems, this study emphasizes how remote sensing techniques can effectively contribute to forestry applications.