Determination of carbon storage amounts in above-ground biomass using NDVI based on land use/land cover classes in Bolu

Öz

In this study, the land use/land cover (LULC) class of Bolu province in 1990, 2006, and 2018 and LULC class transitions between periods were examined. In addition, the amount of carbon storage in LULC classes of above-ground biomass (AGB) for the years 1990-2018 was determined through NDVI. CORINE land classification was used to determine the change of LULC classes. Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI satellite images were used to determine the carbon storage amounts for the selected periods. There has been an increase of approximately 81.56% (4797.1 ha) in the LULC class of artificial surfaces in 28 years. A total increase of 2.87% (5539.8 ha) has been experienced in agricultural areas in the 28-year period. Forest and semi-natural areas decreased by 1.83% (11745.5 ha) and water bodies have increased approximately 3.4 times in 28 years. In terms of carbon amounts in AGB of the LULC classes, there has been approximately 59.5% carbon accumulation over 28 years. While a total of 1583467.3 tons of carbon was stored in 1990, this amount increased to 2664549.5 tons of carbon in 2018. Of the total carbon stored in 1990, 82.5% was stored in the forest and semi-natural areas, and 17% was stored in agricultural areas. While in 2018, 76.3% of the total carbon was stored in forest and semi-natural areas, and 23% in agricultural areas. In the 28-year period, a total of 1000151.7 tons of carbon has accumulated in the AGBs of the LULC classes that have not been converted to a different class. On the other hand, a total of 80930.6 tons of carbon was transferred from one class to another over the transformed lands. In total, 1081082.3 tons of carbon accumulation occurred between 1990 and 2018.

Anahtar Kelimeler

• Land use-Land change
• Above ground biomass
• Carbon
• Landsat
• NDVI
• Bolu

Bolu ili arazi kullanım sınıflarına göre toprak üstü biyokütlede depolanan karbon miktarlarının NDVI ile belirlenmesi

Öz

Bu çalışmada Bolu ili 1990, 2006 ve 2018 yılları arazi sınıfı durumları ve dönemler arası arazi sınıfı geçişleri incelenmiştir. Ayrıca 1990-2018 yılları için arazi kullanım sınıfları toprak üstü biyokütlelerinde (TÜB) depolanan karbon miktarları NDVI uydu görüntüleri üzerinden belirlenmiştir. Arazi sınıflarının değişimini belirlemek için CORINE arazi sınıflandırması kullanılmıştır. 1990 ve 2018 yıllarında karbon depolama miktarlarını belirlemek için Landsat 5 TM ve Landsat 8 OLI uydu görüntüleri kullanılmıştır. Arazi sınıflarından yapay yüzeylerde 28 yıllık süreçte yaklaşık %81.56’lık artış olmuştur. Tarım alanlarında ise toplamda %2.87 (5539.8 ha) oranında artış yaşanmıştır. Orman ve yarı doğal alanlar ise aynı dönemde %1.83 (11745.5 ha) oranında azalmıştır. 28 yıllık süreçte su kütlesi alanları ise yaklaşık 3.4 kat artmıştır. Arazi sınıfı AGB’deki karbon miktarları bakımından 28 yıllık süreçte yaklaşık %59.5 karbon birikmesi olmuştur. 1990 yılında Arazi sınıfları AGB’sinde toplam 1583467.3 ton karbon depo edilmişken, 2018 yılında bu miktar 2664549.5 ton karbona yükselmiştir. 1990 yılında depolanan toplam karbonun %82.5’i orman alanlarında ve % 17’si de tarım alanlarında depolanmıştır. 2018 yılında ise toplam karbonun %76.3’ü orman ve yarı doğal alanlarda, %23’ü de tarım alanlarında depolanmıştır. Bu 28 yıllık süreçte, farklı bir arazi sınıfına dönüştürülmemiş arazi kullanım/arazi örtüsü sınıflarının TÜB'lerinde toplam 1000151.7 ton karbon birikmiştir. Dönüşüme uğrayan araziler üzerinden de toplam 80930.6 ton karbon bir arazi sınıfından diğerine taşınmıştır. Toplamda 1990-2018 yılları arasında 1081082.3 ton karbon birikimi meydana gelmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Arazi kullanım - arazi değişimi
• Toprak üstü biyokütle
• Karbon.
• Landsat
• NDVI
• Bolu

Kaynakça

1. Asan Ü (1995) Global İklim Değişimi ve Türkiye Ormanlarında Karbon Birikimi. İstanbul Üniversitesi, Orman Fakültesi Dergisi, 45(1-2):23-37.
2. Asan Ü (1999) Climate Change, Carbon Sinks and The Forests of Turkey. Proceedings of the International Conference on Tropical Forests and Climate Change: Status, Issues, and Challenges (TFCC ’98), Phillippines, pp.157-170.
3. Asan Ü, Destan S, Özkan YU (2002) İstanbul Korularının Karbon Depolama, Oksijen Üretme ve Toz Tutma Kapasitesinin Kestirilmesi, Orman Amenajmanı'nda Kavramsal Açılımlar ve Yeni Hedefler Sempozyumu, 18-19 Nisan, s., 194-197, İstanbul.
4. Ariluoma M, Ottelin J, Hautamaki R, Tuhkanen EM, Manttari M (2021). Carbon sequestration and storage potential of urban green in residential yards: A case study from Helsinki. Urban Forestry & Urban Greening, (57), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126939.
5. Arslan ES, and Örücü ÖK (2019) Bodrum İlçesi’nin 1990-2018 Yılları Arasındaki Arazi Örtüsü Değişimi. İçinde Bodrum İlçesi’nin 1990-2018 Yılları Arasındaki Arazi Örtüsü Değişimi (ss. 181- 198).
6. Atak BK, Tonyaloğlu EE (2019) Aydın İli Örneğinde Karbon Depolama Potansiyelinin Mekânsal ve Zamansal Analizi, AKU Journal of Science Engineering, 19, (778-786)
7. Backéus S, Wikström P, Lämås T (2005) A model for regional analysis of carbon sequestration and timber production. Forest Ecology and Management, 216, 28–40
8. Baniya B, Tang Q, Huang Z, Sun S, Techado K (2018) Spatial and Temporal Variation of NDVI in Response to Climate Change and the Implication for Carbon Dynamics in Nepal. Forests, 9, 329; doi:10.3390/f9060329.

9. Birdsey RA (1992) Carbon storage and accumulation in United States forest ecosystems. United States Department of Agriculture Forest Service GTR WO-59.
10. Brown S, Sathaye J, Cannell M, Kauppi PE (1996). Management of forests for mitigation of greenhouse gas emissions. Commonwealth Forest Review, 75, 80-91.
11. CORINE (1997) The CORINE Project. Methodology. European Environmental Agency.
12. DPT (2002) Devlet planlama teşkilatı müsteşarlığı, Bolu İl raporu. DPT Yayın No:2651
13. Gülersoy AE (2013) Farklı Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Arazi Örtüsü/Kullanımında Meydana Gelen Değişimlerin İncelenmesi: Manisa Merkez İlçesi Örneği (1986–2010). 8 (8), 1915-1934.
14. Günlü A, Ercanli I, Başkent EZ, Çakır G (2014) Estimating aboveground biomass using Landsat TM imagery: A case study of Anatolian Crimean pine forests in Turkey. Annals of Forest Research, 57(2), 289-298.
15. Güre M, Özel ME, Özcan H (2009) Corine Arazi Kullanımı Sınıflandırma Sistemine Göre Çanakkale İli. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 13 (3), 37–48.
16. Hussain T, Sarma KK (2019) Above ground Biomass and Carbon Stock Mapping using NDVI and Ecological Studies of woody trees of Jeypore Reserve Forest Assam India. İndian Forester. 145 (7): 614-618.
17. IPCC (2006) Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Agriculture, Forestry and Other Land Use. (4).
18. Keleş S, Başkent EZ (2006) Orman Ekosistemlerindeki Karbon Değişiminin Orman Amenajman Planlarına Yansıtılması: Kavramsal Çerçeve ve Bir Örnek Uygulama (1. Bölüm), Orman ve Av Dergisi, 83, 2, 36-41
19. Kumar P, Sharma LK, Pandey PC, Sinha S, Nathawat MS (2012) Geospatial strategy for tropical forest-wildlife reserve biomass estimation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 6(2), 917-923.
20. Li C, Li Y, Li M (2019) Improving forest aboveground biomass (AGB) estimation by incorporating crown density and using Landsat 8 OLI images of a subtropical forest in Western Hunan in Central China. Forests, 10(2), 104.
21. Quéré CL, Canadell G, Ciais P, Moriarty R, Andrew R, Friedlingstein P, Andres B, Boden T, Houghton S, Marland G (2013) Global Carbon Project, International Geosphere-Biosphere Programme.
22. Sivrikaya F, Keleş S, Çakır G (2007) Spatial distribution and temporal change of carbon storage in timber biomass of two different forest management units. Environmental Monitoring and Assessment, 132:429-438.
23. Stern N (2006) The Stern Review on the Economic Effect of Climate Change Great Britain Cambridge.
24. Tang Y, Chen A, Zhao S (2016) Carbon storage and sequestration of urban street trees in Beijing, China. Frontiers in Ecology and Evolution, (4), 1-8. https://doi.org/10.3389/fevo.2016.00053.
25. Tolunay D (2011) Total carbon stocks and carbon accumulation in living tree biomass in forest ecosystems of Turkey. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 35:265-279.
26. TUIK (2021) Turkish Statistical Institute. Ankara, Turkey.
27. USGS (2021) Landsat Missions, (Landsat 5, Landsat 8). Erişim tarihi:7/09/2021, at https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat.
28. Üyük A, Uzun A. Çardak Ç (2020) Corine verileri ile Değişim analizi, Denizli İli örneği. Turkish Journal of Landscape Research, (Türkiye Peyzaj Araştırmaları Dergisi) 3:2, 97-107.
29. Watson RT, Noble IR, Bolin B, Ravindranath NH, Verardo DJ, and Dokken DJ (2000) Land use, Land-use change, and forestry, Cambridge University Press, Cambridge.
30. Yıldırım E, Ortaçeşme V (2016) Manavgat Nehri Havzası’ndaki peyzaj değişiminin peyzajların korunması, planlanması ve yönetimine yönelik değerlendirilmesi. Mediterranean Agricultural Sciences, 29(2).
31. Yolasığmaz HA (2004) Orman Ekosistem Amenajmanı Kavramı ve Türkiye’de Uygulaması, Doktora Tezi, K.T.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon
32. Zengin H, (2007) Küresel Isınmanın Önlenmesinde Ormanların Rolü ve Önemi.
33. Zheng G, Chen JM, Tian QJ, Ju WM, Xia XQ (2007) Combining remote sensing imagery and forest age inventory for biomass mapping. Journal of Environmental Management, 85(3), 616-623.
34. Zheng D, Rademacher J, Chen J, Crow T, Bresee M, Le Moine J, Ryu SR (2004) Estimating aboveground biomass using Landsat 7 ETM+ data across a managed landscape in northern Wisconsin, USA. Remote sensing of environment, 93(3), 402-411.
35. Zhu X, Liu D (2015) Improving forest aboveground biomass estimation using seasonal Landsat NDVI time-series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 102, 222-231.