Landsat TM Uydu Görüntüsü Yardımıyla Bazı Meşcere Parametrelerinin Tahmin Edilmesi (Yapraklı Orman İşletme Şefliği Örneği)

Bu çalışmanın amacı, Yapraklı Orman İşletme Şefliğinde Landsat TM uydu görüntüsü yardımıyla meşcere hacmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ağaç sayısının tahmin edilmesidir. Toplam geçici 317 örnek alanda, yersel ölçümlerle meşcere hacmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ağaç sayısı belirlenmiştir. Aynı örnek alanların koordinat değerlerinden yararlanarak Landsat 7 TM uydu görüntüsü üzerinde parlaklık değerleri ve vejetasyon indis değerleri hesaplanmıştır. Uydu görüntüsünden elde edilen parlaklık değerleri ve vejetasyon indis değerleri ile meşcere hacmi, göğüs yüzeyi ve ağaç sayısı arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analiziyle ortaya konulmuştur. Analizler sonucunda, uydu görüntüsünün TM 2 ve TM 7 bant parlaklık değerleri ve ND32 vejetasyon indisinin bağımsız değişken olarak yer aldığı regresyon denklemi ile meşcere hacmi arasında sırasıyla (R2a=0.532, Sy.x=22.4857), (R2a=0.706 Sy.x=20.87072) ilişkiler bulunmuştur. Uydu görüntüsünün TM 2 ve TM 7 bant parlaklık değerleri ve ND32 vejetasyon indisinin bağımsız değişken olarak yer aldığı regresyon modelleri ile göğüs yüzeyi arasında sırasıyla (R2a=0.519 Sy.x=2.7001), (R2a=0.575, Sy.x=2.24095) ilişkiler bulunmuştur. Uydu görüntüsünün TM 3 ve TM 7 bant parlaklık değerleri ve NDVI, ND53, ND57, ND32, ASVI, MID57, IPVI ve RVI bağımsız değişkenlerin yer aldığı regresyon modelleri ile ağaç sayısı arasında sırasıyla (R2a =0.631, Sy.x=86.81688), (R2a =0.781, Sy.x=80.01439) ilişkiler bulunmuştur. Meşcere parametrelerinin tahmin edilmesine ilişkin model sonuçları karşılaştırıldığında vejetasyon indislerinin bant parlaklık değerlerine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür

Landsat TM Uydu Görüntüsü Yardımıyla Bazı Meşcere Parametrelerinin Tahmin Edilmesi (Yapraklı Orman İşletme Şefliği Örneği)

Keywords:

-,

___

  • Ateşoğlu, A. 2009. Farklı uydu görüntü verileri ile meşcere parametreleri arasındaki ilişkilerin araştırılması (Bartın-Mugada Örneği). Doktora tezi. Bartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 111s., Bartın.
  • Çetin, N., Efendioğlu, M. ve Zık, T. 1992. Türkiye’de orman amenajmanının dünü ve bugünü, ormancılığımızda orman amenajmanının dünü, bugünü ve geleceğine ilişkin genel görüşme. 16-19 Kasım, Ankara, Bildiriler Kitabı, 17- 28.
  • Eraslan, İ., 1982. Orman Amenajmanı. İ.Ü. Orman Fak. Yay. No: 3010/318, 585 s.
  • Günlü, A., Ercanlı, İ., Şenyurt, M. and Yayla, A.T. 2012. Modeling stand volüme using Landsat TM data for fir stands (Abies bornmuelleriana Mattf.) Located in Buyukduz planning unit, Turkey. Kastamonu Üni., Orman Fakültesi Dergisi, Özel Sayı: 65-71
  • Günlü, A., Ercanlı, İ., Başkent, E.Z. ve Şenyurt, M. 2013. Quickbird ve Landsat 7 ETM+ uydu görüntüleri kullanılarak Ayancık-Göldağ kayın (Fagus orientalis Lipsky) meşcerelerinde hacim tahmini. SDÜ Orman Fakültesi Dergisi, s.1-2
  • Hall, R.J., Skakun, R.S., Arsenault, E.J. and Case, B.S. 2006. Modeling forest stand structure attributes using landsat etm data: application to mapping of above ground biomass and stand volume. Forest Ecologyand Management, 225: 378-390.
  • Huiyan, G., Limin, D., Gang W., Dong, X., Shunzhong, W. andHui, W. 2006. Estimation of forest volumes by integrating Landsat TM imagery and forest inventory data. Series E Technological Sciences. Vol.49 Supp. I 54—62.
  • İnan, M. 2004. Orman varlığının saptanmasında uzaktan algılama verileri. Doktora tezi. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 142 s., İstanbul.
  • İnan, M. 2009. Uzaktan algılama verileri ve orman meşcerelerine ait dendrometrik elemanlar arasındaki spektral ilişkiler. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Cilt: XXII, Sayı:3
  • Kahriman, A., Günlü, A. andKarahalil, U. 2014. Estimation of crown closure and tree density using Landsat TM satellite images in mixed forest stands, “Journal of the Indian Society of Remote Sensing”. Indian Society of Remote Sensing, 42(3), 559-567.
  • Köse, S. 1986. Orman isletmelerinin planlanmasında yöneylem araştırması yararlanma olanakları, Doktora tezi, K.T.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
  • Köse, S. ve Başkent, E.Z. 1993. Coğrafi bilgi sistemlerinin ormancılığımızdaki önemi. Orman Bakanlığı, I. Ormancılık Şurası, OGM, Ankara, 195-204.
  • Makela, H., Pekkarinen, A. 2004. Estimation of forest stand volumes by Landsat TM Imagery and stand-level field-inventory data. Forest Ecologyand Management, 196: 245–255.
  • Mallinis G., Koutsias N., Makras A., Karteris M. 2003. Forestparametersestimation in a European Mediterranean landscape using remotely sensed data. Forest Science, 50(4), 450– 460.
  • Mohammadi, J., Joibary, S.S., Yaghmaee, F. and Mahiny, A.S. 2010. Modeling forest stand volüme and tree density using Landsat ETM data. International Journal of Remote Sensing, 31: 2959-2975.
  • Musaoğlu, N. 1999. Elektro-optik ve aktif mikrodalga algılayıcılardan elde edilen uydu verilerinden orman alanlarında meşcere tiplerinin ve yetişme ortamı birimlerinin belirlenme olanakları. Doktora tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
  • Özdemir, İ. 2003. Üç aşamalı örnekleme metodu ve bölgesel (Doğu Marmara Bölgesi) Orman envanterinde uygulanması. Doktora tezi. İ.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 128 s., İstanbul.
  • Özgün, M., 2014. Landsat TM Uydu Görüntüsü Yardımıyla Bazı Meşcere Parametrelerinin Tahmin Edilmesi (Yapraklı Orman İşletme Şefliği Örneği), Çankırı Karatekin Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Çankırı
  • Sivanpillai, R., Smith, C.T., Srinivasan, R., Messina, M.G. and Wu, X.B. 2006. Estimation of managed loblolly pine stand age and density with Landsat ETM+ data. Forest Ecology and Management, 223:247–254
  • Puhr, C.B., Donoghue, D.N.M. 2000. Remote sensing of upland conifer plantations using Landsat TM data: A Case Study from Galloway, South-West Scotland, International Journal of Remote Sensing, 21, 633-646.
  • Yesil, A., Asan, Ü., Coskun, G., Örmeci, C. ve Kaya, S. 1999. Statically modeling and stand type forest mapping selected area around Istanbul using Landsat-TM and Spot Data. Proceedings of the International Symposium On Remote Sensing&Integrated Technologies, Istanbul, 151- 162.