Orman Ağaçlandırma Faaliyetlerinin İnsansız Hava Aracı (İHA) Kullanılarak Planlanması: Artvin Örneği
Planning Forest Afforestation Activities Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): The Case of Artvin
Yazar: Acar, Mustafa; Ünver, Saliha
Dergi: Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Vol. 26 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Forest Products Transport and Evaluation Information ; Orman Ürünleri Transportu ve Ölçme Bilgisi ; Silviculture ; Orman Yetiştirme ; Terrestrial measurements,UAV,Accuracy analysis,Afforestation activities,Mountainous terrain ; Yersel ölçümler,İHA,Doğruluk analizi,Ağaçlandırma faaliyetleri,Dağlık arazi

Bu çalışmada, orman ekosistemlerinde gerçekleştirilen ağaçlandırma ve bakım faaliyetlerinin planlanmasında insansız hava aracı (İHA) teknolojisinin doğruluk analizi araştırılmıştır. Artvin Orman İşletme Şefliği sınırlarında 2019 yılında ağaçlandırılmış, alanı ve ortalama eğimi sırasıyla 3.5 ha ve %60 olan ormanlık saha çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışma alanında Meridian M6 model GPS/GNSS ile elde edilen yersel fotogrametrik veriler ile gerçekleştirilen toplam 24 adet teras üzerine 3 m aralıklarla sarıçam (Pinus sylvestris L.) (800 adet) ve fıstık çamı (Pinus pinea L.) (200 adet) fidanları dikilmiştir. Alanın Sayısal Arazi Modeli ve ortofoto haritasının üretimi için Nisan 2025 tarihinde DJI Mavic 3 Enterprise cihazı ile İHA görüntüleri alınmıştır. Uçuş öncesinde alanda üç adet yer kontrol noktası (YKN) yapılarak Meridian M6 marka CORS cihazı kullanılarak RTK yöntemi ile konumları belirlenmiştir. Çalışma alanında 2.02 cm yer örnekleme aralığında 9 kolon ile İHA uçuşu planlanarak 41.8 m yükseklikte %80 ön bindirme ve %70 yan bindirme oranıyla 188 görüntü elde edilmiştir. ArcGIS 10.2 ve Google Earth Pro yazılımları kullanılarak PIX4D yazılımında işlenen görüntüler üzerinde hesaplamalar yapılmıştır. Yersel ölçüm ve İHA ile elde edilen verilere göre mevcut durumdaki teras uzunlukları ve ağaç sayıları karşılaştırılarak İHA yönteminin etkinlik oranı sırasıyla %99.4 ve %98.8 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanındaki ağaçlandırma faaliyetleri yersel olarak beş kişi ile iki günde gerçekleştirilirken İHA ile bir operatör tarafından yarım günde gerçekleştirilebildiği belirlenmiştir. Bu durum ağaçlandırma faaliyetlerinin İHA verileri ile planlanmasının hem zamansal hem de ekonomik olarak önemli katkılar sunduğunu göstermiştir.

In this study, the accuracy analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) technology was investigated in the planning of afforestation and maintenance activities carried out in forest ecosystems. A forested area with an area of 3.5 ha and an average slope of 60%, which was afforested in 2019 within the boundaries of the Artvin Forest Management Directorate, was selected as the study area. A total of 24 terraces were created in the study area using terrestrial photogrammetric data obtained with the Meridian M6 model GPS/GNSS, and Scots pine (Pinus sylvestris L.) (800 seedlings) and stone pine (Pinus pinea L.) (200 seedlings) were planted at 3 m intervals. For the production of the Digital Terrain Model and orthophoto map of the area, UAV images were captured using a DJI Mavic 3 Enterprise device in April 2025. Prior to the flight, three ground control points (GCPs) were established in the area, and their locations were determined using the RTK method with a Meridian M6 CORS device. An UAV flight was planned with 9 columns at a ground sampling interval of 2.02 cm, resulting in 188 images obtained at a height of 41.8 m with an 80% forward overlap and 70% side overlap. Calculations were performed on the images processed in PIX4D software using ArcGIS 10.2 and Google Earth Pro software. Based on the data obtained from ground measurements and UAVs, the current terrace lengths and tree counts were compared, and the effectiveness rate of the UAV method was determined to be 99.4% and 98.8%, respectively. While afforestation activities in the study area were carried out by five people over two days on the ground, it was determined that they could be completed by a single operator in half a day using UAVs. This demonstrates that planning afforestation activities using UAV data offers significant contributions in terms of both time and cost.