Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Yangın Hasarının ve Yangına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Aydıncık (Mersin) İlçesi Örneği, Türkiye
Determination of Fire Damage and Fire Susceptible Areas Using Remote Sensing and Geographic Information Systems: A Case Study Aydıncık (Mersin) District, Türkiye
Yazar: Ocak, Fatih; Cesur, Feride; Ismail, Amira; Keklik, Sevim
Dergi: Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Vol. 10 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Geographic Information Systems ; Coğrafi Bilgi Sistemleri ; Natural Hazards ; Doğal Afetler ; Remote Sensing,Geographic Information Systems,NDVI-NBR-dNBR,Forest Fire Damage,AHP,Susceptibility ; Uzaktan Algılama,Coğrafi Bilgi Sistemleri,NDVI,NBR-dNBR,Orman Yangın Hasarı,AHP,Duyarlılık

Akdeniz iklim kuşağında yer alan bir ülke olması sebebiyle Türkiye’de her yıl yüzlerce orman yangını meydana gelmekte ve bu yangınlar birçok zarara sebep olmaktadır. Bu zararın azaltılmasında orman yangınlarını önlemek ne kadar önemliyse yangın tahribatının azaltılması da o denli önemlidir. Dolayısıyla muhtemel bir yangın öncesinde hem erken yangın tespiti ve erken müdahale hem de tahribatın azaltılmasında orman yangınına duyarlı alanlar belirlenmelidir. Bu bağlamda Mersin’in Aydıncık ilçesinde 2021 Temmuz ayında meydana gelen orman yangınının oluşturduğu hasarı tespit etmek ve yangına duyarlı alanları belirlemek için bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde Uzaktan Algılama (UA) teknikleri ile yangın öncesi-sonrası arasındaki farkı belirlemek için Landsat 8 OLI/TIRS uydu görüntüleri kullanılarak NDVI (Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü İndeksi), NBR (Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti) ve dNBR (Fark Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti) indeksleri hesaplanmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise orman yangınına duyarlı alanlar belirlenerek Aydıncık ilçesinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) destekli orman yangını duyarlılık haritası oluşturulmuştur. NDVI indeksine göre 2020 yılında %13,43 olan çıplak arazi ve yerleşmelerin 2021 yılında %23,02’ye yükseldiği, farklı orman yoğunluklarının olduğu alanlarda ise azalma olduğu tespit edilmiştir. dNBR indeks sonuçlarına göre; %27,67’lik bir alanın (12.153,83 ha) yangından orta-yüksek derecede hasar gördüğü ve farklı bitki yoğunluğundaki alanlarda kayıplar olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, orman yangını duyarlılık analizine göre sahanın %7,82 çok düşük, %22,46 düşük,  %28,65 orta, %28,56 yüksek ve %12,50 oranında çok yüksek duyarlılık gösterdiği tespit edilmiştir.

As a country located in the Mediterranean climate zone, hundreds of forest fires occur every year in Türkiye and these fires cause many damages. Preventing forest fires is as important as reducing fire damage in reducing this damage. Therefore, areas susceptible to forest fire should be identified before a possible fire, both for early fire detection and early intervention and for reducing destruction.  In this context, this study was carried out to determine the damage caused by the forest fire that occurred in Aydıncık district of Mersin in July 2021 and to identify fire-sensitive areas. In the first part of the study, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NBR (Normalized Burn Ratio) and dNBR (Differenced Normalized Burn Ratio) indices were calculated using Landsat 8 OLI/TIRS satellite images to determine the difference between before and after the fire with Remote Sensing (RS) techniques.  In the second part of the study, forest fire susceptibility areas were identified, and a Geographic Information Systems (GIS) supported forest fire susceptibility map of Aydıncık district was created. According to the NDVI index, it was determined that bare land and settlements increased from 13.43% in 2020 to 23.02% in 2021, and there was a decrease in areas with different forest densities. According to the dNBR index results, it was determined that 27.67% (12,153.83 ha) was moderately-highly damaged by fire and there were losses in areas with different plant densities. In addition, according to the forest fire susceptibility analysis, it was determined that the area showed 7.82% very low, 22.46% low, 28.65% medium, 28.56% high and 12.50% very high susceptibility.