Sinop Orman Bölge Müdürlüğü saf sarıçam meşcerelerinde farklı uzaktan algılama verileri kullanılarak bazı meşcere parametrelerinin modellenmesi
Modeling some stand parameters using different remote sensing data in pure scots pine stands in Sinop Regional Directorate of Forestry
Yazar: HASAN AKSOY
Danışman: DOÇ. DR. ALKAN GÜNLÜ
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Meşcereler = Stands ; Modelleme = Modelling ; Pinus sylvestris = Pinus sylvestris ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Bu çalışmada, Sinop Orman Bölge Müdürlüğünde yayılış gösteren saf sarıçam meşcerelerinde bazı meşcere parametreleri (meşcere orta çapı, meşcere üst boyu, meşcere ağaç sayısı, meşcere göğüs yüzeyi ve meşcere hacmi), yaprak alan indeksi, topraküstü biyokütle ve karbon değerleri ile aktif (Sentinel-1) ve pasif (Sentinel-2, Landsat 8 OLI ve dron) algılayıcılara ait görüntülerden elde edilen veriler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi (ÇRA) ve yapay sinir ağları (YSA) teknikleri ile modellenmiştir. Çalışmada toplam 184 adet örnek alan alınmıştır. Her bir örnek alana ilişkin klasik orman envanter ölçümleri yapılmış ve her bir örnek alan için bazı meşcere parametreleri, topraküstü biyokütle ve karbon değerleri hesaplanmıştır. Bununla birlikte her bir örnek alan için Sentinel-1 görüntüsü için geri yansıtım ve bant yansıma değerleri ile Sentinel-2, Landsat 8 OLI uydu ve dron görüntüleri için reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri hesaplanmıştır. Örnek alanlara ilişkin yersel ve uzaktan algılama verileri ÇRA ve YSA teknikleri ile modellenmiştir. Uygulanan modelleme teknikleri ile meşcere göğüs yüzeyi için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,84, Test R2=0,77), meşcere hacmi için Landsat 8 OLI 135° tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,83, Test R2=0,77), meşcere orta çapı için Sentinel-2 7x7 pencere boyutu tekstür ve ÇRA tekniği (Model R2=0,83, Test R2=0,81), meşcere ağaç sayısı için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,81, Test R2=0,69), meşcere üst boyu için Sentinel-2 5x5 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,71, Test R2=0,68), yaprak alan indeksi için Sentinel-2, 5x5 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,74, Test R2=0,32), topraküstü biyokütle için Sentinel-2, 9x9 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,82, Test R2=0,75) ve topraküstü karbon için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,89, Test R2=0,77) ile en başarılı modeller bulunmuştur. Aynı zamanda dron görüntülerinden elde edilen vejetasyon indis verileri ile en başarılı modeller meşcere göğüs yüzeyi (R2=0,40) ve meşcere üst boy (R2=0,44) için bulunmuştur. Bununla birlikte dron görüntülerinden elde edilen reflektans değerleri ile en başarılı model (R2=0,32) meşcere göğüs yüzeyi için bulunmuştur.

Abstract:
In this study, the relationships between some stand parameters (stand mean diameter, stand dominant height, number of trees, stand basal area and stand volume), leaf area index, aboveground biomass and carbon values and, the remote sensing data obtained from active (Sentinel-1) and passive (Sentinel-2, Landsat 8 OLI and Drone) sensors were modeled by multiple regression analysis (MLR) and artificial neural networks (ANN) techniques in pure Scots pine stands in Sinop Regional Directorate of Forestry. A total of 184 sample plots were taken in the study. Classical forest inventory measurements were made in each sample plot, and some stand parameters, aboveground biomass and carbon values were calculated for each sample plot. In addition, the backscattering and band values for the Sentinel-1 and the reflectance, vegetation indices and texture values for Sentinel-2, Landsat 8 OLI and Drone satellite images were calculated for each sample plot. Ground and remote sensing data of the sample plots were modeled with MLR and ANN techniques. When the modeling results obtained are examined, the best model results using textural features of Sentinel-2 15x15 window size for basal area with ANN technique (Model R2=0.84, Test R2=0.77), using textural features of Landsat 8 OLI 135° for stand volume with ANN technique (Model R2=0.83, Test R2=0.77), using textural features of Sentinel-2 7x7 window size for stand mean diameter with MLR (Model R2=0.83, Test R2=0.81), using textural features of Sentinel-2 15x15 window size for number of trees with ANN (Model R2=0.81, Test R2=0.69), using textural features of Sentinel-2 5x5 window size for stand dominant height and leaf area index with ANN (Model R2=0.71, Test R2=0.68) and (Model R2=0.74, Test R2=0.32), using textural features of Sentinel-2 9x9 window size for aboveground biomass with ANN technique (Model R2=0.82, Test R2=0.75) and using textural features of Sentinel-2 15x15 window size for aboveground carbon with ANN technique (Model R2=0.89, Test R2=0.77) were found. Also, with vegetation indices values obtained from drone images and the most successful model were found for stand basal area (R2=0.40) and stand dominant height (R2=0.44). In addition to, with the reflectance values obtained from the drone images, the most successful model (R2=0.32) was found for the stand basal area.