Development of Spectral Library for The Fast-Growing Species in Turkey: The Poplar Species Case

Abstract

In recent years, fast-growing species and clones, grown with different production techniques and systems, has a great importance in meeting the wood raw material supply. In this context, industrial plantations are created on a large scale by using poplar species and their clones in the world and in Turkey. The separation of poplar species in Turkey, the determination of their distribution areas and their monitoring form the basis for future wood raw material management and planning. Lately, the preferred and widely used approach for monitoring forest areas is the integration of remote sensing and geographic information systems. In order to distinguish poplar growing sites from the growing areas of other species and to make spatial determination, it is necessary to know their spectral characteristics. The relationship between the energy and object is defined as the spectral signature of the objects, and it is the main data source used to distinguish objects with different spectral properties over the image. Within the scope of this study, spectral measurements were taken for clones Populus deltoides Bartr. “Samsun (I-77/51)”, Populus x euramericana “I-214”, Populus x euramericana “I-45/51”, Populus nigra L. “Kocabey (TR-77/10)” and species Populus nigra L. (Karakavak) with the help of spectroradiometer device in the sampling areas determined in Sakarya-Akyazı, Uşak-Sivaslı, Afyonkarahisar-Çay ve Kırşehir-Özbağ districts, which contain different industrial poplar species and clones. It was determined that all poplar species and clones have similar spectral characteristics in the blue band of the 380-720 nm wavelength range, but there were differences in spectral reflectance values in the green and red/red-edge bands. It was also observed that Populus nigra L. “Kocabey (TR 77/10)” clone could be more effectively distinguished than the others, especially in the infrared region of the electromagnetic spectrum. In the short-wave infrared region of the electromagnetic spectrum, species and clones that cannot be distinguished in the visible or near-infrared region can be distinguished due to the differentiation of their clonal spectral characteristics.

Keywords

• Fast growing species
• poplar
• spectral library
• spectroradiometer
• remote sensing

Türkiye'de Hızlı Büyüyen Türlere Ait Spektral Kütüphane Kurulması: Kavak Türleri Çalışması

Öz

Son yıllarda hızlı gelişen türler ve klonların belirli üretim teknik ve sistemlerle yetiştirilmesi, odun hammadde arzının karşılanması noktasında büyük öneme sahiptir. Bu bağlamda, dünyada ve Türkiye’de kavak türleri ve klonları kullanılarak geniş ölçekte endüstriyel plantasyonlar oluşturulmaktadır. Türkiye’de yetiştirilen kavak türlerinin ayrımı, yayılış alanlarının tespiti, izlenmesi ve değerlendirilmesi geleceğe yönelik odun hammaddesi yönetim ve planlamalarına altlık oluşturmaktadır. Son yıllarda, orman alanlarının izlenmesi için tercih edilen ve yaygın kullanılan yaklaşım, uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerinin entegrasyonudur. Kavak yetişme sahalarının diğer türlerin yetişme alanlarından ayrılması ve alansal tespitinin yapılabilmesi için türlerin spektral özelliklerinin bilinmesi gerekir. Enerji nesne arasındaki ilişki, nesnelerin spektral imzası olarak tanımlanmakta ve görüntü üzerinden farklı spektral özelliklere sahip nesnelerin ayırt edilmesinde kullanılan temel veri kaynağı niteliğindedir. Bu çalışma kapsamında, farklı endüstriyel kavak tür ve klonlarını içerisinde barındıran Sakarya-Akyazı, Uşak-Sivaslı, Afyonkarahisar-Çay ve Kırşehir-Özbağ ilçelerinde belirlenen örnekleme alanlarında, Populus deltoides Bartr. “Samsun (I-77/51)”, Populus x euramericana “I-214”, Populus x euramericana “I-45/51”, Populus nigra L. “Kocabey (TR-77/10)” klonları ve Populus nigra L. (Karakavak) türü için spektroradyometre cihazı yardımıyla spektral ölçüm çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Kavak tür ve klonlarına ait, 380-720 nm dalga boyu aralığının mavi bandında tüm kavak tür ve klonlarının benzer spektral karakteristiğe sahip olduğu fakat yeşil ve kırmızı/kırmızı-kenar bantlarda spektral yansıma değerlerinde farklılıklar gösterdiği tespit edilmiştir. Elektromanyetik spektrumun özellikle kızılötesi bölgesinde Populus nigra L. “Kocabey (TR 77/10)” klonunun diğerlerinden daha rahat ayırt edilebildiği gözlenmiştir. Elektromanyetik spektrumun kısa dalga kızılötesi bölgesinde ise klonal spektral özelliklerinin diğerlerinden farklılaştığı, bu sayede görünür veya yakın kızılötesi bölgede ayırt edilemeyen tür ve klonların bu bölgede ayırt edilebildiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Hızlı büyüyen tür
• kavak
• spektral kütüphane
• spektroradyometre
• uzaktan algılama

Kaynakça

1. Ahmadloo, F., Mirakhorlou, K., Calagari, M., ve Salehi, A. (2021). Using Sentinel-2 satellite image data and ground data to surveying and mapping poplar plantation of Tehran province. Journal of Environmental Science and Technology, 23(7), 253-266. 10.22034/JEST.2021.52793.5074
2. Asan, Ü. (1998). Endüstriyel Plantasyonlar ve Türkiye’deki Uygulamalar. Hızlı Gelişen Türlerle Yapılan Ağaçlandırma Çalışmalarının Değerlendirilmesi ve Yapılacak Çalışmalar (Workshop) (pp. 25-37).
3. Atmaca, C. (2018). Çeşitli Kavak Klonlarının İlk Yıllardaki Performansı (Yüksek lisans tezi) Erişim adresi: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
4. Birler, A. S. (2010). Türkiye’de kavak yetiştirme: Fidanlık-ağaçlandırma-koruma-hâsılat-ekonomi-odun özellikleri. Çevre ve Orman Bakanlığı Kavak ve Hızlı Gelişen Orman Ağaçları Araştırma Müdürlüğü.
5. Çölkesen, İ. (2015). Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüleri Kullanarak Benzer Spektral Özelliklere Sahip Doğal Nesnelerin Ayırt Edilmesine Yönelik Bir Metodoloji Geliştirme (Doktora tezi) Erişim adresi: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
6. D’Amico, G., Francini, S., Giannetti, F., Vangi, E., Travaglini, D., Chianucci, F., Mattioli, W., Grotti, M., Puletti, N., Corona, P., ve Chirici, G. (2021). A deep learning approach for automatic mapping of poplar plantations using Sentinel-2 imagery, GIScience & Remote Sensing, 58(8), 1352-1368. https://doi.org/10.1080/15481603.2021.1988427
7. Durkaya, A. (2002). Endüstriyel Plantasyon Tesisinde Kızılçamın Önemi ve Planlanmasında Uyulması Gereken İlkeler. Orman Amenajmanında Kavramsal Açılımlar ve Yeni Hedefler Sempozyumu, 18-19 Nisan, İstanbul.
8. Ercan, M. (2014). Kuruluşundan Günümüze Kavakçılık Araştırma Enstitüsü 1962-2014. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü Kavak ve Hızlı Gelişen Orman Ağaçları Araştırma Enstitüsü. Müdürlük Yayın No: 270, Çeşitli Yayınlar Serisi No: 25, İzmit.

9. FAO. (2020). Global Forest Resources Assessment 2020 – Key findings. Rome. https://doi.org/10.4060/ca8753en
10. Hamrouni, Y., Paillassa, E., Chéret, V., Monteil, C., ve Sheeren, D. (2021). From local to global: A transfer learning-based approach for mapping poplar plantations at national scale using Sentinel-2. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 171, 76-100. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.018
11. Hu, G. Y., Dong, Z. B., Wei, Z. H., ve Lu, J. F. (2010). Land use and land cover change monitoring in the Zoige Wetland by remote sensing. Proceedings of Sixth International Symposium on Digital Earth: Data Processing and Applications, (Vol. 7841, pp. 52-82), United States: SPIE, September 9-12.
12. Karakaya, S. (2009). Sakarya ili kavak üreticilerinin sosyo-ekonomik yapısı ve başarı düzeylerini etkileyen faktörler (Yüksek lisans tezi) Erişim adresi: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
13. Kavzoglu T., Colkesen I., Tonbul H., Ozturk, M.Y. (2021a). Evaluation of potential use of Worldview-3 imagery in object-based classification of hybrid poplar (P. Deltoides) cultivated fields, International Symposium on Applied Geoinformatics, Riga, Latvia, 2-3 Aralık.
14. Kavzoglu T., Tonbul H., Colkesen I. (2021b). Evaluation of atmospheric correction methods for Sentinel-2 imagery in the spectral identification of poplar (Populus Deltoides Bartr.) species, 42nd Asian Conference on Remote Sensing, Can Tho city, Vietnam, 21-24 Kasım.
15. Kavzoğlu, T., Colkesen, İ. (2011). Uzaktan Algılama Teknolojileri ve Uygulama Alanları, Türkiye’de Sürdürülebilir Arazi Yönetimi Çalıştayı, 26-27 Mayıs, İstanbul.
16. Kunwar, P., Kachhwaha, T. S., Kumar, A., Agrawal, A. K., Singh, A. N., ve Mendiratta, N. (2010). Use of high-resolution IKONOS data and GIS technique for transformation of landuse/landcover for sustainable development. Current Science, 98(2), 204-212. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/24111511
17. Küçükosmanoğlu, F. (2009). Türkiye’deki Bazı Karakavak (Populus Nigra L.) Klonlarının Morfolojik Çeşitliliği Üzerine Araştırmalar (Yüksek lisans tezi) Erişim adresi: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
18. Lo, C. P. 1986. Applied Remote Sensing, New York: Longman.
19. Marchi, M., Bergante, S., Ray, D., Barbetti, R., Facciotto, G., Chiarabaglio Pier, M., ve Nervo, G. (2022). Universal reaction norms for the sustainable cultivation of hybrid poplar clones under climate change in Italy. iForest-Biogeosciences and Forestry, 15(1), 47. https://doi.org/10.3832/ifor3989-015
20. Özav, L. (2002). Sivaslı İlçesinin Coğrafi Etüdü, Afyon Kocatepe Üniversitesi Yayın No. 30 Afyon.
21. Royer, P. D., Cobb, N. S., Clifford, M. J., Huang, C. Y., Breshears, D. D., Adams, H. D., ve Villegas, J. C. (2011). Extreme climatic eventtriggered overstorey vegetation loss increases understorey solar input regionally: primary and secondary ecological implications. Journal of Ecology, 99(3), 714-723. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2011.01804.x
22. Seng Hua, L., Wei Chen, L., Antov, P., Kristak, L., ve Md Tahir, P. (2022). Engineering Wood Products from Eucalyptus spp. Advances in Materials Science and Engineering,14 pages. https://doi.org/10.1155/2022/8000780
23. Spinelli, R., Kovac, B., Heger, P., Helig, D., Heil, B., Kovàcs, G., ve Magagnotti, N. (2022). Manipulating grading strategy for the efficient harvesting of industrial poplar plantations. International Journal of Forest Engineering, 1-10. https://doi.org/10.1080/14942119.2022.2034404
24. Tonbul H., Colkesen I., ve Kavzoglu T. (2020). Classification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery, Journal of Geodetic Science, 10 (1),14-22. https://doi.org/10.1515/jogs-2020-0003
25. Tunçtaner, K. (2008). Kavaklarda Genetik Islah ve Seleksiyon. Kavak ve Hızlı Gelişen Orman Ağaçları Araştırma Enstitüsü, İzmit.
26. URL-1 (2019). https://unece.org/forests/fpamr-2018-2019 (24.03.2022)
27. URL-2 (2022). http://sivasli.bel.tr/cografi-yapimiz/ (20.02.2022)
28. URL-3 (2022). https://www.cay.bel.tr/sayfa-354-tarihce.html (10.01.2022)
29. URL-4 (2022). https://tr.wikipedia.org/wiki/K%C4%B1r%C5%9Fehir (11.02.2022)
30. Velioğlu, E., Bostancı, Y. S., ve Akgül, S. (2020). Poplars, Willows, and Other Fast-Growing Trees in Turkey: Country Progress Report for the International Poplar Commission, Time Period: 2016 – 2019, Poplar and Fast-Growing Forest Trees Research Institute, İzmit / Turkey.
31. Wu, B., Qi, Y., Ma, C., ve Zhang, H. (2010). Harvest evaluation model and system of fast-growing and high-yield poplar plantation. Mathematical and Computer Modelling, 51(11-12), 1444-1452. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2009.10.004