İNSANSIZ HAVA ARACI KULLANILARAK ANADOLU YABAN KOYUNLARININ POPÜLASYONUNUN BELİRLENMESİ: KONYA-BOZDAĞ BÖLGESİ

      Yaban hayatı yönetimi çalışmalarının verimli olarak yürütülebilmesi için popülasyonun sayısı ve dağılımı hakkında bilgi elde edilmesi ve düzenli olarak envanter çalışmalarının yapılması gerekir. Yaban hayatı popülasyonlarının belirlenmesinde, yüksek kaliteli veriler sunan uzaktan algılama tekniklerinden İHA’nın kullanımı oldukça artmıştır. Bu kapsamda ülkemizde en önemli endemik memeli türü olan, Bozdağ Yaban Hayatı Geliştirme Sahası (YHGS) sınırları içerisinde bulunan Anadolu Yaban Koyunlarının İHA tekniğiyle envanter çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında PHANTOM-3 modeli İHA ve Agisoft PhotoScan Pro yazılımı kullanılmıştır. Anadolu Yaban Koyunlarının sayımı için 4 farklı gözlem alanı belirlenmiş, havdan doğrudan gözlem metodu ile kısmi sayım tekniği kullanılmıştır. Verilerin değerlendirilmesi sonucunda 585 adet Anadolu Yaban Koyunu tespit edilmiştir. Yapılan çalışmanın diğer envanter çalışmalarına, av ve yaban hayatı yönetimine altlık olacağı düşünülmektedir.

DETERMINATION OF THE POPULATION OF ANATOLIAN WILD SHEEPS USING UNMANNED AIR VEHICLES: KONYA-BOZDAĞ REGION

   In order to carry out wildlife management efficiently, information about the number and distribution of the population should be obtained and regular inventory studies should be carried out. The use of UAV from remote sensing techniques that provide high quality data has increased considerably in identification of wildlife populations. In this context, an inventory study was conducted with the UAV technique of the Anatolian Wild Sheeps, which are the most important endemic mammal species in our country, within the boundaries of Bozdağ Wildlife Development Area (YHGS). PHANTOM-3 model UAV and Agisoft PhotoScan Pro software was used. Four different observation areas were determined for counting of Anatolian Wild Sheep and partial counting technique was used with direct observation method. As a result of the evaluation of the data, 585 Anatolian Wild Sheep were identified. The study is thought to be a base for other inventory studies, hunting and wildlife management.

___

  • [1] DİRZO, R., YOUNG, H.S., GALETTİ, M., CEBALLOS, G., ISAAC, N.J.B., COLLEN, B., 2014, Defaunation in the Anthropocene. Science, 345, 401-406.
  • [2] TİLMAN, D., CLARK, M., WİLLİAMS, D.R., KİMMEL, K., POLASKY, S. AND PACKER, C., 2017, Future threats to biodiversity and pathways to their prevention. Nature, 546, 73-81.
  • [3] MOLL, R.J., MİLLSPAUGH, J.J., BERİNGER, J., SARTWELL, J. AND HE, Z., 2007, A new 'view' of ecology and conservation through animal-borne video systems. Trends in Ecology & Evolution, 22, 660-668.
  • [4] HEBBLEWHİTE, M. AND HAYDON, D.T., 2010, Distinguishing technology from biology: a critical review of the use of GPS telemetry data in ecology. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, 365, 2303-2312.
  • [5] EİSENBEİSS, H., SAUERBİER, M., 2011, Investigation of UAV systems and flight modes for photogrammetric applications. Photogramm. Rec, 26, 400–421.
  • [6] FERNÁNDEZ-HERNANDEZ, J., GONZÁLEZ-AGUİLERA, D., RODRÍGUEZ-GONZÁLVEZ, P. AND MANCERA-TABOADA, J., 2015, Image-based modelling from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) photogrammetry: An effective, low-cost tool for archaeological applications. Archaeometry, 57, 128–145.
  • [7] ZHANG, C., KOVACS, J.M., 2012, The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: A review. Precis. Agric. 13, 693–712.
  • [8] BERNİ, J., ZARCO-TEJADA, P., SUÁREZ, L., GONZÁLEZ-DUGO, V., FERERES, E., 2009, Remote sensing of vegetation from UAV platforms using lightweight multispectral and thermal imaging sensors, Proc. ISPRS, 38, 22–29.
  • [9] BENDEA, H., BOCCARDO, P., DEQUAL, S., GİULİO TONOLO, F., MARENCHİNO, D., PİRAS, M., 2008, Low cost UAV for post-disaster assessment. Proc. ISPRS 2008, 37, 1373–1379.
  • [10] CHOU, T.Y., YEH, M.L., CHEN, Y.C. AND CHEN, Y.H, 2010, Disaster monitoring and management by the unmanned aerial vehicle technology. Proc. ISPRS 2010, 35, 137–142.
  • [11] WATTS, A.C., AMBROSİA, V.G. AND HİNKLEY E.A., 2012, Unmanned aircraft systems in remote sensing and scientific research: classification and considerations of use. Remote Sensing 4:1671–1692.
  • [12] GONZALEZ, F., HECKMANN, A., NOTTER, S., ZÜRN, M., TRACHTE, J. AND MCFADYEN, A., 2015, Non-linear model predictive control for UAVs with slung/swung load. In International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2015), 26-30 May 2015, Washington State Convention & Trade Center (WSCC), Seattle, Washington, USA.
  • [13] http://www.ormansu.gov.tr/haber/ Orman ve Su İşleri Bakanlığının Koruması Altındaki Anadolu Yaban Koyunlarının Sayısı Gün Geçtikçe Artıyor (erişim tarihi: 9 Temmuz 2018).
  • [14] BİLGİN, C. C., Yaban Hayatı Envanter Tekniklerinde Yeni Yaklaşımlar, Kaçkar Dağları Sürdürülebilir Ormancılık ve Doğa Koruma Projesi Kitapçığı, Ankara, 2010
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 2564-6605
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2017
  • Yayıncı: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi