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

Year 2019, , 882 - 891, 31.07.2019

İlkay Buğdaycı , Abdullah Varlık , Fatma Mutlu

https://doi.org/10.28948/ngumuh.551917

Cited By: 2

Abstract

      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.

Keywords

Anadolu yaban koyunları, envanter çalışması, insansız hava aracı, kısmi sayım tekniği

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

Abstract

   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.

Keywords

Anatolian wild sheeps, ınventory, uav (unmanned ariel vehicle), partial counting technique

References

• [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