Orman varlığının saptanmasında uzaktan algılama verileri
Remote sensing data for determining forest resources
Yazar: MUHİTTİN İNAN
Danışman: PROF.DR. KADİR ERDİN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ölçme Bilgisi ve Kadastro Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
ÖZETORMAN VARLIĞININ SAPTANMASINDA UZAKTAN ALGILAMA VERİLERİBu çalışmada, minnaert yöntemi kullanılarak topografik olarak düzeltilmiş Landsat TM veETM+ verileriyle yersel konumları GPS ile belirlenmiş örnekleme parsellerinden elde edilenarazi envanter karneleri ilişkilendirilmiştir.Dinamik bir yapıya sahip orman varlığını tanımlayabilmek için meşcere parametrelerininmekansal dağılımının ve istatistiksel karakteristiklerinin bilinmesi gereklidir. Bu bilgilerorman kaynaklarının planlanması ve sürdürülebilirlik ilkesine uygun olarak işletilmesi içinoldukça önemlidir.Bu çalışmada, meşcere parametreleri ve uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkileribelirlemek ve bu ilişkilerden yararlanarak oluşturulacak spektral tabanlı modellerle hacim,göğüs yüzeyi gibi meşcere parametrelerini tahmin etmek amaçlanmıştır. Ayrıca elde edilenmodellerle orman varlığındaki yapısal değişimleri belirleme olanakları incelenmiştir.Meşcere parametreleriyle, uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkilerin incelenmesinde 25vejetasyon indeksi ve 4 farklı tekstür ölçümü, 5 farklı pencere boyutunda test edilmiştir.Pearson korelasyon katsayısı, kademeli regresyon analizi yöntemi ve çoklu doğrusalregresyon modelleri, meşcere parametreleri ve uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkilerinanaliz edilmesinde kullanılmıştır.Meşcere parametreleri ve uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiyi incelemek ve meşcereparametrelerinin tahmininde kullanılacak spektral tabanlı modelleri geliştirmek amacıylaİzmit Yuvacık baraj havzası çalışma alanı olarak belirlenmiştir.Çalışma alanında ETM5 bandı tüm meşcere parametreleriyle güçlü ilişkilere sahiptir. Farklıçevre koşullarından yoğun olarak etkilenmeyen TK1 (Tasseled Cap algoritmasının parlaklıkbileşeni), PC1 (Temel bileşenler analizinin 1. bileşeni), Albedo ve MID57 gibi doğrusal bantkombinasyonları, meşcere parametreleriyle çok güçlü (Râ¥0.8) istatistiksel ilişkilere sahiptir.Tekstür ölçmeleri meşcere parametreleriyle zayıf ilişkilere sahip olmasına rağmen spektral vetekstürel verilerin birlikte kullanılmasıyla oluşturulan çoklu regresyon modelleri genellikle enyüksek regresyon katsayısına sahiptir ve meşcere parametrelerinin tahmininde olumlu etkilerivardır.Bu çalışmada geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modelleri Yuvacık baraj havzasındakiorman varlığına ait hacim, göğüs yüzeyi, meşcere orta boyu ve orta çapını tahmin etmek içinkullanılmıştır. Az sayıda yersel örnekleme verisinin uzaktan algılama verileriyleilişkilendirilmesiyle oluşturulan modeller, aynı Landsat görüntü çerçevesindeki, çalışmaalanına uygulanabilir. Fakat hektardaki ağaç serveti (hacim) gibi meşcere parametrelerinindeğişim analizi için farklı tarihli Landsat görüntülerine uygulanmasında, farklı görüntü eldeetme tarihleri arasındaki iklim koşulları farklılığından dolayı sonuçların kalibrasyonunagereksinim vardır.

Abstract:
SUMMARYREMOTE SENSING DATA FOR DETERMINING FOREST RESOURCESIn this research, using Minnaert method, topographically corrected Landsat TM dataand ETM+ data have been associated with vegetation inventory data gathered from fieldsampled plots where conducted GPS for determining their ground location.The information about spatial distribution of stand parameters and their statisticalcharacteristics is required for the estimation of forest resources with dynamic structure.This information is also necessary for the forest resource planning and sustainablemanagement.This research focuses on determination of the relationships between forest standparameters and remote sensing data and estimation of stand parameters such as volume,basal area etc., based on establishing spectral models. Additionally, the possibilities fordetermining structural changes in forest resources with the established models were alsoinvestigated.The total of twentyfive vegetation indices and four different texture measurements infive different window size have been tested in the research. For the analyses of therelationship between stand parameters and remote sensing data, Pearson correlationcoefficient, stepwise regression analysis and multiple regression models wereemployed.İzmit Yuvacık Watershed Basin selected as study area for the investigation of therelationships between stand parameters and remote sensing data, and development ofspectral models will be used for the estimation of stand parameters.In the study area, ETM5 band strongly were related to all stand parameters. Linearcombinations of ETM+ bands such as TK1 (the brightness component of Tasseled CapAlgorithm), PC1 (the first component of principal component analyses), Albedo andMID57 have statistically strong (Râ¥0.8) relationships with forest stand parameters,which are not greatly influenced by different environmental conditions.Although the correlation between texture measurements and stand parameters isrelatively weak, multiple regression models established by using spectral and texturaldata have the highest regression coefficient and positive impacts on the estimation ofstand parameters.In this study, the developed multiple linear regression models were used for theestimation of volume, basal area, average stand height and average stand diameterrelated to forest resources in Yuvacık Watershed Basin. The established models havebeen developed by relating limited ground sample data to remote sending data could beapplied on the study area with the same scene of Landsat image. But if multiple dates ofLandsat images for the change detection of stand parameters such as volume in hectareare used, additional calibration of the results is necessary because of the impacts ofdifferent climate conditions between different image acquisition dates.