Bazı orman ekosistem hizmetlerinin uzaktan algılamaya dayalı olarak belirlenmesi ve planlamaya entegrasyonu
Determination of some forest ecosystem services based on remote sensing and integration to planning
Yazar: TUFAN DEMİREL
Danışman: DOÇ. DR. ULAŞ YUNUS ÖZKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Orman amenajman planları = Forest management plans

Özet:
Günümüzde toplumun orman kaynaklarına olan talebi sürekli artmakta ve çeşitlenmektedir. Orman ekosistemlerinin toplum taleplerine bağlı olarak yerine getirdiği koruma ve hizmet fonksiyonları en az üretim fonksiyonu kadar önemli hale gelmiştir. Orman ekosistemlerinde planlı işletme ve sürdürülebilirliğin devamı için, plan üniteleri düzeyinde orman amenajman planları düzenlenmekte ve süresi dolan planlar periyodik olarak yenilenmektedir. Bu çalışmada, uzaktan algılama verileri (LiDAR, WorldView-3 ve sayısal hava görüntüsü) verileri kullanılarak orman amenajman planlarının oluşturulmasında kritik öneme sahip olan meşcere parametreleri ve meşcere tipleri haritasının otomatik olarak üretilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca günümüzde önemini oldukça artıran orman ekosistem hizmetlerinin uzaktan algılamaya dayalı olarak belirlenmesi de hedeflenmiştir. Çalışma üç kısım halinde ele alınmıştır. 
Birinci kısımda aktif ve pasif uzaktan algılama verilerinin kombine halde kullanıldığı meşcere parametrelerinin modellenmesi çalışmaları yapılmıştır. Bu modelleme çalışmaları çok değişkenli doğrusal regresyon analizi ve gelişmiş makine öğrenme algoritmalarından olan rastgele orman regresyon algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, LiDAR ve optik uzaktan algılama verilerinin kombinasyonun orman amenajman planlarının yapımı için meşcere parametresi tahmininde önemli potansiyelinin olduğunu göstermiştir. 
Çalışmanın ikinci aşamasında görsel yorumlamayla üretilen meşcere tipleri haritalarının sübjektifliğinden kurtulmak için çeşitli modern sınıflandırma yaklaşımları kullanılmıştır. Optik uzaktan algılama verileri ve LiDAR kombinasyonu kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarından Rastgele Orman(RO) ve Destek Vektör Makineleri(DVM) yardımıyla obje tabanlı sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Kapalılık, gelişim çağı ve tür kompozisyonu için ayrı ayrı oluşturulan tematik katmanlar Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS) yardımıyla birleştirilerek detaylı meşcere tipleri haritası elde edilmiştir. CBS yardımıyla bu tematik katmanların birleştirilmesiyle elde edilen meşcere tipleri haritası için %75 toplam doğruluk elde edilmiştir. 
Çalışmanın son bölümünde orman ekosistem hizmetlerinden iki tanesi uzaktan algılama verileri yardımıyla haritalandırılmaya çalışılmıştır. Her ne kadar çalışmada elde edilen ekosistem hizmetleri haritaları uzaktan algılama teknikleriyle de türetilebilmişse de geleneksel ekosistem hizmeti haritalama çalışmalarının yaygınlaşarak daha somut kriter setlerine evrilmeleri gerekmektedir. Oldukça yeni bir disiplin olan ekosistem hizmetleri kavramının orman amenajman pratiğine entegre edilmesi için kriter belirleme çalışmalarının artırılması ve daha fazla araştırmacının konuya önem vermesi gerekmektedir. Böylelikle uzaktan algılama ile daha fazla kriterin örtüşebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
In today's society, the demand for forest resources is continuously increasing and diversifying. The conservation and service functions provided by forest ecosystems in response to societal demands have become as important as the production function. For the planned management and sustainability of forest ecosystems, forest management plans are prepared at the planning unit level, and expired plans are periodically renewed. In this study, automatically generating forest stand type maps and development of forest stand parameter estimation models which are critical for forest management plans was aimed using remote sensing data (LiDAR, WorldView-3, and digital aerial imagery). Additionally, the identification of forest ecosystem services, which have gained significant importance nowadays, was also targeted based on remote sensing. The study was divided into three parts.
In the first part, modeling of forest stand parameters that are derived from combined active and passive remote sensing data was conducted. These modeling studies were performed using multivariate linear regression analysis and an advanced machine learning algorithm called random forest regression. The results showed that the combination of LiDAR and optical remote sensing data has significant potential for predicting forest stand parameters for forest management plans.
In the second part of the study, various modern classification approaches were used to overcome the subjectivity of visually interpreted forest stand type maps. Object-based classification studies were conducted using a combination of optical remote sensing data and LiDAR with machine learning algorithms such as Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM). Thematic layers created separately for canopy closure, development stage and species composition were intersected using Geographic Information Systems (GIS) to obtain a detailed forest stand type map. The forest stand type map obtained by combining these thematic layers using GIS achieved an overall accuracy of 75%.
In the final part of the study, two forest ecosystem services were attempted to be mapped using remote sensing data. Although the ecosystem services maps obtained in the study could also be derived by remote sensing techniques, traditional ecosystem service mapping studies should become widespread and evolve into more concrete criteria sets. In order to integrate the concept of ecosystem services, which is a fairly new discipline, into forest management practice, it is necessary to increase the number of criteria determination studies and more researchers pay attention to the subject. Thus, it is thought that more criteria can overlap with remote sensing.