Saf kızılçam meşcerelerinde sentinel-1a ve landsat 8 OLI uydu görüntüsü kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmin edilmesi (Anamur orman işletme şefliği örneği)
Estimating aboveground biomass using sentinel-1a and landsat 8 OLI satellite image in pure calabrian pine (pinus brutia ten.) stands (a case study in Anamur forest planning unit)
Yazar: İZZET GÜVERÇİN
Danışman: DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Amenajmanı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Kızılçam = Red pine ; Landsat uyduları = Landsat satellite ; Toprak üstü biyokütlesi = Aboveground biomass ; Uydu görüntüleri = Satellite images

Özet:
Bu çalışmada, Mersin Orman Bölge Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Müdürlüğü, Anamur Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yayılış gösteren saf kızılçam meşcrelerinde; Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve bazı topoğrafik veriler kullanılarak topraküstü biyokütlenin modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada toplam 404 adet örnek alana ilişkin envanter karnesi verisi kullanılmıştır. Bu örnek alan verilerinin 323 (%80) adedi modellerin oluşturulmasında ve 81 (%20) adedi ise modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Her bir örnek alana ilişkin topraküstü biyokütle değerleri allometrik denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Her bir örnek alana ilişkin Landsat 8 OLI uydu görüntüsünden bant reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün her iki polarizasyonu için parlaklık ve geri yansıtım değerleri ile Alos-Palsar uydu görüntüsünden üretilen Sayısal Yükseklik Model (SYM) verisinden yükselti, eğim ve bakı değerleri hesaplanmıştır. Topraküstü biyokütle ile Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve DEM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 22 farklı regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller arasında en iyi ilişki (R_a^2= 0,509 ; Sy.x= 28,39900), Landsat 8 OLI uydu görüntüsünün Bant2, Bant8 bant reflektans değerleri, WRI, GCI, DVI, ARVI, NDMI vejetasyon indisleri, B4_77_ENT, B5_77_M, B6_33_M, B10_55_M, B10_77_SM, B10_99_SM, B11_55_ENT tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün iki polarizasyona (VH_DN, VV_DN) ilişkin parlaklık değerleri ile yükselti ve bakının bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelle elde edilmiştir.

Abstract:
In this study, it was aimed to model the aboveground biomass by using Landsat 8 OLI, Sentinel-1A and some topographic data in pure red pine stands distributed within the boundaries of Anamur Forest Planning Unit, Anamur Forest Management Enterprise, Mersin Regional Directorate of Forestry. A total of 404 sample field data were used in the study. Of these sample field data, 323 (80%) were used in the creation of the models and 81 (20%) in the testing of the models. Above-ground biomass values for each sample area were calculated using the allometric equation in this study. Band brightness, vegetation indices and texture values from Landsat 8 OLI satellite image, reflectance and back scattering values for both polarizations (VH and VV) of Sentinel-1A satellite image, and elevation, slope and aspect values from Digital Elevation Model (DEM) data produced from Alos-Palsar satellite image were calculated for each sample plot. The relationships between aboveground biomass and variables obtained from Landsat 8 OLI, Sentinel-1A and DEM data were modeled by multiple regression analysis. A total of 22 different regression models were developed. The best relationship among the developed models (R_a^2= 0,509 ; Sy.x= 28,39900); Band2, Band8 brightness, WRI, GCI, DVI, ARVI, NDMI vegetation indices, B4_77_ENT, B5_77_M, B6_33_M, B10_55_M, B10_77_SM, B10_99_SM, B11_55_ENT texture values of Landsat 8 OLI satellite image, reflectance values for both polarizations (VH and VV) of Sentinel-1A image with the elevation and aspect as independent variables were obtained