Uzaktan Algılama Verileri Ve Orman Meşcerelerine Ait Dendrometrik Elemanlar Arasındaki Spektral İlişkiler
Bu çalışmada uzaktan algılama verileri (Landsat ETM+) ve arazi envanter verilerinden hesaplanan dendrometrik elemanlar (hacim, göğüs yüzeyi, meşcere orta boyu, meşcere orta çapı gibi) arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu ilişkileri ortaya koymak için Landsat ETM+ ‘in 6 orijinal bandı (ETM+1–5,7) ve 25 farklı vejetasyon indeksi test edilmiştir. Pearson korelasyon katsayısı ve basamaklı regresyon analizi, uzaktan algılama verileriyle dendrometrik değişkenler arasındaki ilişkilerin analiz edilmesinde kullanılmıştır. Çalışmada ETM+5 bandı tüm dendrometrik elemanlar ile güçlü ilişkilere sahip olduğu gözlenmiştir. Ayrıca çevre koşullarından fazlaca etkilenmeyen TasseledCap dönüşümünün parlaklık bileşeni, temel bileşenler analizinin birinci bileşeni, albedo ve bazı doğrusal bant kombinasyonları orman meşceresine ait dendrometrik elemanlarla çok güçlü (R≥0,8) istatistiksel ilişkilere sahip olduğu gözlenmiştir.
The Spectral Relationships Between Remote Sensing Data And Dendrometric Parameters Of Forest Stand
This research cover the relationship between remote sensing data and
dendrometric parameters (volume, basal area, height, diameters etc.) calculated from land
surveying data. Total of 6 original band of Landsat ETM+ and 25 different vegetation indices
have been tested for analyzing the former relationship by applying the Pearson correlation
coefficient and stepwise regression analysis. In this study, it is observed that ETM+5 band have
strong relationship with all dendrometric parameters. It is also observed that TK1 (the
brightness component of Tasseled Cap Algorithm), PC1 (the first component of principal
component analyses), Albedo and some linear combinations of ETM+ bands, which are not
greatly influenced by different environmental conditions have statistically strong (R≥0,8)
correlation with dendrometric parameters.
___
- [1] H. Yener, “İki farklı uydu verisinin üstün niteliklerinden faydalanma amacıyla sayısal
olarak birleştirilmesi”, İ.Ü. Orman Fakültesi Dergisi, Seri. A, Cilt. 53, Sayı.1, sf. 75–85,
2003.
- [2] K. Erdin, A. Koç, H. Yener, “Uzaktan algılama verileriyle İstanbul çevresi ormanların
alansal ve yapısal değişikliklerinin saptanması ve ORBİS’in oluşturulması proje kesin
raporu”, İÜ. Araştırma Fonu Prj. No. 636/210994, 1998.
- [3] E. F. Moran, “Deforestation and land use in the Brazilian Amazon”, Human Ecology, Vol.
21, pp. 1-21, 1993.
- [4] M. İnan, “Yeniçiftlik Deresi (Beykoz) Yağış Havzasında Arazi Kullanımındaki Değişimlerin
Akım Üzerine Etkiler”". Yüksek lisans tezi, İ.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 1998.
- [5] E. S.Brondizio, E. F. Moran, P.Mausel, Y. Wu, “Land Cover in The Amazon Estuary:
Linking of The Thematic Mapper with Botanical and Historical Data”, Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing, Vol. 62, pp. 921–929, 1996.
- [6] A. Kalıpsız, “Orman Hasılatı Bilgisi”, İ.Ü. Orman Fakültesi Yayınları, 975-404-074-5,
İstanbul, 1988.
- [7] S. H.Spurr, “Forest Inventory”, The Ronald Press Company, NY, 1952.
- [8] Erdas, “Erdas Fıeld Guide 8.6”, Erdas Inc. Atlanta USA, 1998.
- [9] M. İnan,. “Orman Varlığının Saptanmasında Uzaktan Algılama Verileri”, Doktora Tezi,
İstanbul Üniversitesi, İstanbul, 2004.
- [10] D.R. Jackson, R. Huete, "Interpreting vegetation indices", Preventive Veteriary Medicine,
Vol.11, pp. 185–200, 1991.
- [11] P. Newbold (Çev: Şenesen Ü.), “İşletme ve İktisat İçin İstatistik”, Literatür Yayınları,
İstanbul, pp. 975–8431–55–2, 2003.
- [12] P. S. Roy, S. A. Ravan,. “Biomass estimation using satellite remote sensing data an
investigation on possible approaches for natural forest”, Journal of Bioscience,Vol. 21, pp.
535–561, 1996.