Hava fotoğrafları ve sentinel-2 görüntüleri yardımıyla bazı meşcere bileşenlerinin tahmin edilmesi
Estimation of some stand parameters using aerial photographs and sentinel-2 images
Yazar: BAYRAM ÇİL
Danışman: DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Amenajmanı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Hava fotoğrafları ormancılıkta iki boyutlu ortofoto görüntülerle alan envanterinin yanı sıra üç boyutlu nokta bulutu verisi ile özellikle ağaç boyu tahmininde de kullanılmaktadır. Fakat ülkemizde plan ünitesi bazında kapsamlı bir çalışma yapılmamıştır. Uzaktan algılama tekniği yardmıyla farklı veri kaynakları kullanılarak envanter çalışmalarının en aza (zaman, emek, para, hata) indirilmesi amaçlanmıştır. HGM tarafından temin edilen hava fotoğraflarından üretilen nokta bulutu verisi, Sentinel-2 uydu görüntülerine ait yansıma değerleri ve vejetasyon indekleri yardımıyla, envanter çalışmasında elde edilen 170 adet örnek alan (119 adet model, 51 adet test) verisi kullanılarak; meşcere hacmi, ağaç sayısı, kapalılık, ortalama ağaç boyu ve orta çap tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmalar, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü (OBM), Alanya Orman İşletme Müdürlüğü (OİM), Alara Orman İşletme Şefliği (OİŞ)'nde yayılış gösteren saf Kızılçam meşcerelerinde gerçekleştirilmiştir. Hava fotoğrafları verilerinden elde edilen nokta bulutu yardımıyla oluşturulan sayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve bu iki verinin farkıyla meşcere boy modeli (MBM) elde edilmiştir. MBM ve Sentinel-2 görüntüleri ile meşcere bileşenleri arasında korelasyon ve regresyon analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre MBM ile örnek alanlarda ölçülen ortalama boylar arasında korelasyon katsayısı (r) 0,76 olarak bulunmuştur. Çoğul regresyon modellerine göre ortalama boy, hacim, ağaç sayısı ve orta çap'a ait düzeltilmiş belirtme katsayısı (R2) sırasıyla 0,61; 0,45; 0,21; 0,43, hatalar (RMSE) ise 2,4 m; 57,4 m3/ha; 161 adet/ha; 6,1 cm olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
In forestry, aerial photographs can be used to generate 2D orthophotos for area inventory works and/or to create 3D point clouds, especially for tree height estimations. However, no comprehensive study has been conducted on the basis of planning units in our country. The present study aims to minimize forest field inventory by remotely sensed data sources. Based on the ground measurement from 170 temporary sample plots (119 plots model, 51 plot test), the number of stem, stand volume, crown closure, mean tree height and mean DBH were estimated using the HGM's aerial photographs and Sentinel-2 satellite image reflectance values. The study was conducted in Antalya Regional Directorate of Forestry, Alanya State Forest Enterprise, Alara Planning Unit, which was dominated by Turkish Red Pine (Pinus brutia) tree species. The digital surface model (DSM) and digital terrain model (DTM) were produced using point clouds derived from aerial photographs, and then the canopy height model (CHM) was created by extracting DTM from DSM. Afterwards, correlation and regression analyses were performed between the stand parameters and CHM, and Sentinel-2 data. The results showed that the correlation coefficient (Pearson's r) for the mean tree height component was 0,76 based on CHM and ground measurement. According to multi linear regression models, the adjusted coefficients of determination (R2) of the mean tree height, stand volume, number of stem and mean DBH were found to be 0,61; 0,45; 0,21 and 0,43 with RMSEs of 2,4 m; 57,4 m3/ha; 161 stems/ha and 6,1 cm, respectively.