YANAN ORMAN ALANI TESPİTİNDE FARKLI UZAKTAN ALGILAMA İNDİSLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: 2022 YILI MERSİN (GÜLNAR) ORMAN YANGINI ÖRNEĞİ

In recent years, with the effect of global warming, wildfires are causing increasingly destructive damages. Determining the destruction caused by wildfires in forest areas is a time-consuming and cost effective. The mapping of the forest areas burned as a result of wildfires and the area in terms of burn severity is of great importance in terms of rehabilitation activities. Remote sensing and GIS techniques are widely used in mapping and monitoring studies of forest areas. In terms of providing practical, cost-effective and sensitive results, remote sensing offers significant advantages in mapping the area in terms of burned area and burn severity after wildfires. In this study, the determination of the amount of burned area belonging to the wildfire that occurred in Mersin province Gülnar district in September 2022 and the performances of different remote sensing indices in determining the size of the burned area were compared. Sentinel-2 satellite image was used in the mapping of the study area. The amount of burned area was estimated according to the dNDVI (Differenced normalized difference vegetation index), dSAVI (Differenced soil adjusted vegetation index) and dNBR (Differenced normalized burn ratio) indices. The performance values of three different indices used within the scope of the study were revealed by accuracy analysis. The general accuracy values of the dNDVI, dSAVI and dNBR indices were found to be 75.56%, 84.44% and 88.89%, respectively, in determining the size of the burned area. While the accuracy of the dNDVI was acceptable, the dSAVI and dNBR indices performed very well in detecting the size of the burned area. Areas damaged by wildfires can be detected quickly and precisely with satellite images and remote sensing techniques.

Son yıllarda küresel ısınmanın etkisi ile orman yangınları giderek yıkıcı tahribatlara neden olmaktadır. Orman yangınlarının, orman alanlarında meydana getirdiği tahribatın belirlenmesi zaman alıcı ve maliyetli bir iştir. Orman yangınları sonucunda yanan orman alanlarının ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanması, rehabilitasyon çalışmaları açısından büyük önem taşımaktadır. Orman alanlarına ait haritalama ve izleme çalışmalarında uzaktan algılama ve CBS teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Uzaktan algılama, pratik, uygun maliyetli ve hassas sonuçlar vermesi açısından orman yangınları sonrasında yanan alan büyüklüğü ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanmasında önemli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada, 2022 yılı eylül ayında Mersin ili Gülnar ilçesinde meydana gelen orman yangınına ait yanan alan miktarının belirlenmesi ve farklı uzaktan algılama indislerinin yanan alan büyüklüğünün belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma alanına ait haritalama kapsamında Sentinel-2 uydu görüntüsü kullanılmıştır. Yanan alan miktarı, dNDVI (Differenced normalized difference vegetation index), dSAVI (Differenced soil adjusted vegetation index) ve dNBR (Differenced normalized burn ratio) indislerine göre tahmin edilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan üç farklı indise ait performans değerleri doğruluk analizi ile ortaya konmuştur. Yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde, dNDVI, dSAVI ve dNBR indislerine ait genel doğruluk değerleri sırasıyla % 75.56, % 84.44 ve % 88.89 olarak bulunmuştur. dNDVI indisine ait doğruluk oranı kabul edilebilir düzeydeyken, dSAVI ve dNBR indisleri yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde oldukça iyi performans göstermiştir. Orman yangınları sonucu zarar gören alanlar, uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri ile hızlı ve hassas bir şekilde tespit edilebilmektedir.