DETECTING TRENDS IN FOREST DISTURBANCE AND RECOVERY USING LANDSAT IMAGERY IN TURKEY

Yıl 2016, Cilt: 25 Sayı: 2, 1 - 14, 31.01.2017

Doğukan Doğu Yavaşlı Shannon Franks

Öz

Forest
disturbance and recovery plays an important role for forest ecosystem
management. Understanding the temporal and spatial pattern of these processes is
crucial as they affect the carbon flux between atmosphere and biosphere. In
this study, the disturbance and recovery processes of forests in Turkey between
the years 2000-2010 were detected by Landsat imagery using the LEDAPS
Disturbance Index (DI) algorithm. We used validation data collected by field
works and achieved 90% overall accuracy with 32 observation points for our
resulting map. The comparison with various high resolution data also demonstrated
that the DI algorithm can be effectively used to detect forest disturbance and
recovery processes in Turkey.

Orman bozunumu ve geri kazanımı orman
ekosisteminin yönetiminde önemli rol oynar. Biyosfer ve atmosfer arasındaki
karbon değişimini etkilemesi bakımından bu süreçlerin zamansal ve mekânsal
dokusunu anlamak kritiktir. Bu çalışmada 2000 – 2010 yılları arasında
Türkiye’deki ormanların bozunum ve geri kazanım süreçleri Landsat görüntüler ve
LEDAPS Disturbance Index (DI) algoritması kullanılarak belirlenmiştir. Arazi
çalışmaları sonucunda 32 adet gözlem noktasından toplanan doğrulama verileri
ile %90 oranında doğruluk elde edilmiştir. Çeşitli yüksek çözünürlüklü uydu
görüntüleri de DI algoritmasının Türkiye’de orman bozunum ve geri kazanım
süreçlerinin belirlenmesinde kullanılabileceğini göstermiştir. 

Anahtar Kelimeler

Orman bozunumu, orman gerikazanımı, landsat

DETECTING TRENDS IN FOREST DISTURBANCE AND RECOVERY USING LANDSAT IMAGERY IN TURKEY

Öz

Forest
disturbance and recovery plays an important role for forest ecosystem
management. Understanding the temporal and spatial pattern of these processes is
crucial as they affect the carbon flux between atmosphere and biosphere. In
this study, the disturbance and recovery processes of forests in Turkey between
the years 2000-2010 were detected by Landsat imagery using the LEDAPS
Disturbance Index (DI) algorithm. We used validation data collected by field
works and achieved 90% overall accuracy with 32 observation points for our
resulting map. The comparison with various high resolution data also demonstrated
that the DI algorithm can be effectively used to detect forest disturbance and
recovery processes in Turkey.

Anahtar Kelimeler

Forest disturbance, Forest recovery, Landsat

Kaynakça

• Chambers, J. Q., N. Higuchi, L. M. Teixeira, J. D. Santos, S. G. Laurance, S. E. Trumbore. 2004. “Response of tree biomass and wood litter to disturbance in a Central Amazon forest” Oecologia, 141: 596 – 614.