Araştırma Makalesi

Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)

Cilt: 25 Sayı: 1 15 Nisan 2023
PDF İndir
EN TR

Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)

Öz

Bu çalışmanın amacı; saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcrelerinde aktif (Sentinel-1A) ve pasif (Landsat 8 OLI) uydu görüntüleri ile bazı topoğrafik veriler kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmin edilmesidir. Çalışmada toplam 404 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Bu örnek alan verilerinin 323 (%80) modellerin oluşturulmasında ve 81 (%20) ise modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Her bir örnek alana ilişkin topraküstü biyokütle değerleri allometrik denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Ayrıca her bir örnek alana ilişkin Landsat 8 OLI uydu görüntüsünden bant reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün her iki polarizasyonu (VV ve VH) için parlaklık ve geri yansıtım değerleri ile Alos-Palsar uydu görüntüsünden üretilen Sayısal Yükseklik Model (SYM) verisinden yükselti, eğim ve bakı değerleri hesaplanmıştır. Topraküstü biyokütle ile Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve SAM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 22 farklı regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller arasında en iyi ilişki (R2= 0,509 ; Sy.x= 28,39), Landsat 8 OLI uydu görüntüsünün bant reflektans değerleri, vejetasyon indisleri, tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün iki polarizasyona ilişkin parlaklık değerleri ile yükselti ve bakının bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelle elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Teşekkür

Bu makale, Doç. Dr. Alkan GÜNLÜ danışmanlığında Yüksek Lisans öğrencisi İzzet GÜVERÇİN tarafından hazırlanan “Saf Kızılçam Meşcerelerinde Sentinel-1A ve Landsat 8 OLI Uydu Görüntüsü Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)” adlı Yüksek Lisans tezinden üretilmiştir. Çalışmada kullanılan envanter verilerinin temin edilmesinde destek veren Orman Genel Müdürlüğüne ve Orman İdaresi ve Planlama Dairesi Başkanlığı’na teşekkür ederiz.

Kaynakça

  1. Anonim (2016). Orman Genel Müdürlüğü, Anamur Orman Amenajman Planı 2016-2025. Mersin Orman Bölge Müdürlüğü, Ankara: OGM, p.220.
  2. Askar, N.N., Phairuang, W., Wicaksono, P. and Sayektiningsih, T. (2018). Estimating Aboveground Biomass on Private Forest Using Sentinel-2 Imagery Hindawi Journal of Sensors, 1-11.
  3. Baloloy, A. B., Blanco, A. C., Candido, C. G., Argamosa, R. L., Dumalag, J. C., Dimapilis, L. C. and Paringit, E. C. (2018). Estimation of mangrove forest aboveground biomass using multispectral bands, vegetation indices and biophysical variables derived from optical satellite imageries: rapideye, planetscope and sentinel-2. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 4(3).
  4. Birth, G. S., and McVey, G. R. (1968). Measuring the color of growing turf with a reflectance spectrophotometer 1. Agronomy Journal, 60(6): 640-643.
  5. Blackburn, G. A. (1998). Spectral indices for estimating photosynthetic pigment concentrations: a test using senescent tree leaves. International Journal of Remote Sensing, 19(4): 657-675.
  6. Brown, S. (2002). Measuring carbon in forests: current status and future challenges. Environmental Pollution, 116(3): 363-372.
  7. Brown, S. and Gaston, G. (1995). Use of forest inventories and geographic information systems to estimate biomass density of tropical forests: application to tropical Africa. In African greenhouse gas emission inventories and mitigation options: Forestry, land-use change, and agriculture, pp. 51-62. Springer, Dordrecht.
  8. Brown, S. and Iverson, L.R. (1992). Biomass estimates for tropical forests. World Resource Review, 4 (3): 366-384.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Orman Endüstri Mühendisliği

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

15 Nisan 2023

Gönderilme Tarihi

7 Mart 2023

Kabul Tarihi

11 Nisan 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 25 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Güverçin, İ., & Günlü, A. (2023). Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği). Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 25(1), 177-191. https://doi.org/10.24011/barofd.1261299
AMA
1.Güverçin İ, Günlü A. Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği). Bartın Orman Fakültesi Dergisi. 2023;25(1):177-191. doi:10.24011/barofd.1261299
Chicago
Güverçin, İzzet, ve Alkan Günlü. 2023. “Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)”. Bartın Orman Fakültesi Dergisi 25 (1): 177-91. https://doi.org/10.24011/barofd.1261299.
EndNote
Güverçin İ, Günlü A (01 Nisan 2023) Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği). Bartın Orman Fakültesi Dergisi 25 1 177–191.
IEEE
[1]İ. Güverçin ve A. Günlü, “Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)”, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, c. 25, sy 1, ss. 177–191, Nis. 2023, doi: 10.24011/barofd.1261299.
ISNAD
Güverçin, İzzet - Günlü, Alkan. “Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)”. Bartın Orman Fakültesi Dergisi 25/1 (01 Nisan 2023): 177-191. https://doi.org/10.24011/barofd.1261299.
JAMA
1.Güverçin İ, Günlü A. Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği). Bartın Orman Fakültesi Dergisi. 2023;25:177–191.
MLA
Güverçin, İzzet, ve Alkan Günlü. “Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)”. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, c. 25, sy 1, Nisan 2023, ss. 177-91, doi:10.24011/barofd.1261299.
Vancouver
1.İzzet Güverçin, Alkan Günlü. Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği). Bartın Orman Fakültesi Dergisi. 01 Nisan 2023;25(1):177-91. doi:10.24011/barofd.1261299

Cited By


 

Bartin Orman Fakultesi Dergisi Editorship,

Bartin University, Faculty of Forestry, Dean Floor No:106, Agdaci District, 74100 Bartin-Turkey.

Tel: +90 (378) 223 5094, Fax: +90 (378) 223 5062,

E-mail: bofdergi@bartin.edu.tr