Yanmış orman alanlarının belirlenmesinde derin öğrenme yöntemlerinin yanmış alan indeksleri ile karşılaştırılması: Hatay örneği
Comparison of deep learning methods for determining burnt forest areas with burnt area indices: The case of Hatay
Yazar: REHA PAŞAOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. NURİ EMRAHOĞLU
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hatay = Hatay ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; Öğrenme yöntemleri = Learning methods

Özet:
Bu çalışmada 5-10 Eylül 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Samandağ bölgesinde, 9-10 Ekim 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Belen bölgesinde ve 27-29 Ekim 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Denizciler mevkilerinde meydana gelen orman yangınlarının yanmış alanlarının haritalanması ve yangının şiddeti derin öğrenme ve uzaktan algılama tabanlı yöntemler ile Sentinel 2 uydu verileri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışma alanlarına ait Sentinel 2 verileri ile derin öğrenme için bir görüntü veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra derin öğrenme yöntemleri kullanılarak bir derin öğrenme modeli oluşturulmuş, oluşturulan model veri setindeki görüntüler ile eğitilerek başarılı bir şekilde test edilmiştir. Oluşturulan yeni derin öğrenme modeli sonuçları, Sentinel 2  görüntüleri kullanılarak  Normalize Edilmiş Yangın Şiddeti (NBR),Sentinel 2 İçin Yanmış Alan İndeksi(BAIS2) indeksleri hesaplanmıştır. Bu indekslerin yangından önce ve sonrası farkları için Fark Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (dNBR), Fark Sentinel-2 İçin Yanmış Alan İndeksi(dBAIS2) değerleri hesaplanarak yangın şiddeti sınıflandırması ve yangın alanı tespiti yapılmıştır. Derin öğrenme yöntemi, yanmış alan indeksleri ve Orman Genel Müdürlüğü yangın sicil fişleri verileri karşılaştırılmıştır ve yeni derin öğrenme modelinin yanmış orman alanlarını bulmada kullanılan indekslerden daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Yeni model yanmış orman alanlarının belirlenmesinde Samandağ çalışma alanında %98,36, Belen çalışma alanında %99,46 ve Denizciler çalışma alanında %92,75 oransal bir doğruluğa sahiptir.

Anahtar Sözcükler: Derin Öğrenme; Sentinel 2; NBR-dNBR; BAIS2-dBAS2; Uzaktan Algılama

Abstract:
In this study, the burnt areas and intensity of forest fires that occurred in the Samandağ region of Hatay between September 5-10, 2020, the Belen region of Hatay between October 9-10, 2020, and the Denizciler locality of Hatay between October 27-29, 2020, are mapped. It was analyzed using deep learning, remote sensing, and satellite data from Sentinel 2. With Sentinel 2 satellite photos of the research locations, an image dataset for deep learning was constructed. Then, using deep learning approaches, a deep learning model was developed, trained using the photos in the dataset, and successfully tested. Images from Sentinel 2 were used to produce the Normalized Fire Intensity (NBR) and Burnt Area Index for Sentinel 2 (BAIS2) indices using the results of a new deep learning model. Calculating the Difference Normalized Burning Intensity (dNBR) and Burnt Area Index for Difference Sentinel-2 (dBAIS2) values for the discrepancies between these indices before and after the fire allowed for categorization and determination of the fire area. The deep learning approach, burnt area indexes, and General Directorate of Forestry fire registration slips were compared, and it was established that the new deep learning model was more effective at locating burned forest areas than the indexes. In identifying the burnt forest areas, the new model has a proportionate accuracy of 98,36% in the Samandağ study region, 99,46% in the Belen research area, and 92,75% in the Denizciler study area.
Key Words: Deep Learning; Sentinel 2; NBR-dNBR; BAIS2-dBAS2; Remote Sensing