Uzaktan Algılama Teknikleri ile Yanmış Alanların Tespiti: İzmir Seferihisar Orman Yangını Örneği
Detection of Burned Areas by Remote Sensing Techniques: İzmir Seferihisar Forest fire case study
Yazar: Sabuncu, Aslı; Özener, Haluk
Dergi: Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Vol. 5 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Pixel Based Image Analysis,Izmir-Seferihisar Forest Fire,Remote Sensing,NBR-dNBR,NDVI ; Piksel Tabanlı Sınıflandırma,Uzaktan Algılama,İzmir-Seferihisar Orman Yangını,NBR-dNBR,NDVI

Çevreyeverdiği zararlar nedeni ile orman yangınları dünyada doğal afetler içindeönemli bir yere sahiptir. Orman yangınları sadece ekosistemleri olumsuzetkilemekle kalmayıp, aynı zamanda ekonomik ve sosyal yaşamda da ciddisorunlara neden olmaktadır. Türkiye’de 1937-2016 yılları arasında meydana gelenorman yangınları sonucu 1.661.506 hektarlık orman alanı yanarak tahripolmuştur. Orman yangınları sonrası araziden veri toplamak zaman zaman zor ve imkânsızolabilmektedir. Ayrıca yaşanan afet sonrası arazi çalışmaları uzun süreceği vemaliyetinin fazla olacağı göz önüne alınarak yanan alanların belirlenmesindegünümüzde uzaktan algılama teknolojilerine ve bu alanda kullanılan algoritmalarınasıklıkla başvurulmaktadır. Çeşitli özelliklere sahip farklı uydu görüntüleri(Landsat, MODIS, SPOT, vb.), yangın şiddetini, yangın hasarlarını ve yanmışbölgeleri haritalamak için son yıllarda sıklıkla kullanılan uzaktan algılamateknolojisinin önemli veri setleridir. Bu çalışmada 9 Ağustos 2009 tarihindeİzmir ili Seferihisar ilçesinde meydana gelen ve 4 gün süren orman yangını,Landsat 5 uydu görüntüleri kullanılarak uzaktan algılama teknikleri ile analizedilmiştir. Çalışma bölgesine ait orman yangını öncesi Temmuz 2009 ve ormanyangını sonrası Ağustos 2009 tarihli görüntüler alınarak Normalize EdilmişYanma Şiddeti (Normalized Burned Ratio-NBR) ve Normalize Edilmiş Vejetasyonİndeksi (Normalized Differenced Vegetation Index - NDVI) indeksleri ile buindekslerin farkları kullanılarak elde edilen Fark Normalize Edilmiş YanmaŞiddeti (Difference Normalized Burned Ratio-Dnbr) ve Fark Normalize EdilmişVejetasyon İndeksleri kullanılarak yanarak tahrip olmuş alanlar tespitedilmiştir. Veri setine ayrıca piksel tabanlı kontrollü sınıflandırmanınmaksimum benzerlik algoritması uygulanmıştır. Orman yangını sonrası yanaraktahrip olan alan dNDVI ile 711 ha, dNBR ile 695 ha, piksel tabanlı kontrollü sınıflandırmayönteminin maksimum benzerlik algoritması ile de 665 ha olarak hesaplanmıştır.Üç farklı yöntemin sonuçları Orman Genel Müdürlüğü sonuçları ile uyumlu vetutarlı olduğu sonucuna varılmıştır.

The cause of damage to the environment, forestfires have a significant role in order to give way to natural disasters in theworld. Forest fires not only affect ecosystems negatively, but also causeserious problems in economic and social life. As a result of forest fires thatoccurred between the years of 1937-2016 in Turkey 1,661,506 hectares of forestarea was burnt. It is sometimes difficult and impossible to collect data fromforests after forest fires. In addition, remote sensing techniques and algorithmsare frequently used in determining the burning areas considering the longduration and the cost will be high. Different satellite images (Landsat, MODIS,SPOT, etc.) in various properties are important data sets of remote sensingtechnology which is frequently used in recent years to map fire intensity, firedamage and burnt zones. In this study, forest fire that occurred and continued4 days in Seferihisar district of İzmir province on August 9, 2009 was analyzedby remote sensing techniques using Landsat 5 satellite images. Two Landsatimages acquired in July 2009 as pre fire and in August 2009 as post-fire. Inthis study, the capacity of Normalized Burn Ratio (NBR) and NormalizedDifference Vegetation Index (NDVI) indices and differenced Normalized DifferenceVegetation Index (dNDVI) derived from Landsat 5 images have been analyzed inorder to assess the fire severity. Besides NDVI and NBR indices results,maximum likelihood algorithm which is supervised classification method wasapplied to pre and post fire satellite images. The burnt area after forest firewas calculated as 711 ha with dNDVI, 695 ha with dNBR and 665 ha with maximumlikelihood algorithm of pixel based supervised classification method. Based onthe three different methods of results are compatible, rational and consistentwith the results of the General Directorate of Forestry.