PDF Zotero Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

-

Yıl 2016, Cilt 66, Sayı 2, 698 - 709, 01.07.2016
https://doi.org/10.17099/jffiu.76461

Öz

-

Kaynakça

  • Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E., Gülci, S, Öztürk, T., 2016. Usage opportunities of generating digital elevation model with unmanned aerial vehicles on forestry. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(1): 104-118, doi: 10.17099/jffiu.23976
  • Beier, P., Majka, D., Newel, S., Garding, E., 2008. Best management practices for wildlife corridors. North Arizona University. pp. 1-14.
  • Cilulko, J., Janiszewski, P., Bogdaszewski, M., Szczygielska, E., 2013. Infrared thermal imaging in studies of wild animals. European Journal of Wildlife Research 59: 17-23.
  • Coffin, A.W., 2007. From road kill to road ecology: A review of the ecological effects of roads. Journal of Transport Geography 15: 396-406.
  • Corsi, C., 2012. Infrared: A key technology for security systems. Advances in Optical Technologies Article ID 838752, 15 p, doi: 10.1155/2012/838752 DFPL, 2014. Draganflyer X4-P Price List (Price List for 04.02.2015).
  • Eker, M., Acar, H.H., Çoban, H.O., 2010. Orman yollarının potansiyel ekolojik etkileri. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi A(1):109-125.
  • Eminoğlu, A., Tanrıkulu, M. Y., Akın, T., 2008. Low-Cost 128 × 128 Uncooled infrared detector array in CMOS process. Journal of Microelectromechanical Systems 17(1): 20-30.
  • Erdaş, O., 1997. Orman yolları – Cilt: II, KTÜ Orman Fakültesi Yayınları No:187/25, Trabzon. s. 391.
  • Franke, U., Goll, B., Hohmann, U., Heurich, M., 2012. Aerial ungulate surveys with a combination of infrared and high–resolution natural colour images. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 285-293.
  • FLIR, 2015. http://www.flir.com/cs/emea/en/view/?id=42055. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • FLIR, 2015a. http://www.flir.com/cores/display/?id=54717. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • Gülci, S., 2014. Orman içi ve kenarı yollarda ekolojik sanat yapıları üzerine araştırmalar. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Doktora Tez Çalışması. 228 s.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2014. Orman içi ve kenarı yollardaki sanat yapılarının ekolojik fonksiyonlar açısından değerlendirilmesi. II. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu “Akdeniz ormanlarının geleceği: Sürdürülebilir Toplum ve Çevre”. 22-24 Ekim 2014 Isparta. s. 953-963.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2015. Ecological infrastructures on road networks in and around forested areas. European Journal of Forest Engineering 1(1): 41-45.
  • Hardin, P.J., Jensen, R.R., 2011. Small-scale unmanned aerial vehicles in environmental remote sensing: challenges and opportunities. GIScience and Remote Sensing 48(1): 99-111.
  • Haroldson, B.S., Wiggers, E.P., Beringer, J., Hansen, L. P., McAninch, J.B., 2003. Evaluation of aerial thermal imaging for detecting white-tailed deer in a deciduous forest environment. Wildlife Society Bulletin 31(4): 1188-1197.
  • Israel, M., 2011. A UAV-based Roe deer fawn detection system. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVIII-1/C22, 2011 ISPRS Zurich 2011 Workshop, 14-16 September 2011, Zurich, Switzerland.
  • Morelle, K., Bouché, F., Lehaire, P., Leeman, V., Lejeune, P., 2012. Game species monitoring using road–based distance sampling in association with thermal imagers: a covariate analysis. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 253-265.
  • NASA, 2014. National Aeronautics and Space Administration https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/ff/EM_Spectrum_Properties_edit_tr.svg. (Ziyaret tarihi: 06.07.2015)
  • Oğurlu, İ., 2004. Ormancılıkta Yaban Hayatı. Süleyman Demirel Üniversitesi Ders Notu, Isparta. 63 s. Rogalski, A., 2003. Infrared detectors: status and trends. Progress in Quantum Electronics 27:59-210.
  • Shahbazi, M., Théau, J., Ménard, P., 2014. Recent applications of unmanned aerial imagery in natural resource management. GIScience & Remote Sensing 51(4): 339-365, doi: 10.1080/15481603.2014.926650
  • Simberloff, D.S., Farr, J.A., Cox, J., Mehiman, D.W., 1992. Consequences and costs of conservation corridors. Conservation Biology 1:63-71.
  • Tokmanoğlu, T., 1987. Termal ışınlarla uzaktan algılama (Termografi). Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 37(B3): 1-22.
  • Toy, M.F., Ferhanoglu, O., Torun, H., Urey, H., 2008. Uncooled infrared thermo-mechanical detector array: Design, fabrication and testing. Sensors and Actuators A: Physical 156:88–94, doi: 10.1016/j.sna.2009.02.010
  • URL, 2014. http://roswellflighttestcrew.typepad.com/blog/2014/03/posting-video-fpv-flir-thermal-cameracomparison-detection-range-and-flight-testing.html (Ziyaret tarihi: 14.06.2015
  • Watts, A.C., Ambrosia, V.C., Hinkley, E.A., 2012. Unmanned aircraft systems in remote sensing and scientific research: classification and considerations of use. Remote Sensing 4: 1671-1692.
  • Wiggers, E.P., Beckerman, S.F., 1993. Use of thermal infrared sensing to survey White-tailed deer populations. Wildlife Society Bulletin 21: 263-268.
  • Wing, M.G., Burnett, S., Johnson, S., Akay, A.E., Sessions, J., 2014. A Low-cost unmanned aerial system for remote sensing of forested landscapes. International Journal of Remote Sensing Applications 4(3): 113-120, doi:10.14355/ijrsa.2014.0403.01
  • Zhao, Y., Mao, M., Horowitz, R., Majumdar, A., Varesi, J., Norton, P., Kitching, J., 2002. Optomechanical uncooled infrared imaging system: design, microfabrication, and performance. Journal of Micro Electromechanical Systems 11(2): 136-146

Using thermal infrared imagery produced by unmanned air vehicles to evaluate locations of ecological road structures

Yıl 2016, Cilt 66, Sayı 2, 698 - 709, 01.07.2016
https://doi.org/10.17099/jffiu.76461

Öz

Using thermal infrared imagery produced by unmanned air vehicles to evaluate locations of ecological road structures

AbstractThe aerial photos and satellite images are widely used and cost efficient data for monitoring and analysis of large areas in forestry activities. Nowadays, accurate and high resolution remote sensing data can be generated for large areas by using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) integrated with sensors working in various spectral bands. Besides, the UAV systems (UAVs) have been used in interdisciplinary studies to produce data of large scale forested areas for desired time periods (i.e. in different seasons or different times of a day). In recent years, it has become more important to conduct studies on determination of wildlife corridors for controlling and planning of habitat fragmentation of wild animals that need vast living areas. The wildlife corridors are a very important base for the determination of a road network planning and placement of ecological road structures (passages), as well as for the assessment of special and sensitive areas such as riparian zones within the forest. It is possible to evaluate wildlife corridors for large areas within a shorter time by using data produced by ground measurements, and remote sensing and viewer systems (i.e. photo-trap, radar and etc.), as well as by using remote sensing data generated by UAVs. Ecological behaviors and activities (i.e. sheltering, feeding, mating, etc.) of wild animals vary spatially and temporally. Some species are active in their habitats at day time, while some species are active during the night time. One of the most effective methods for evaluation of night time animals is utilizing heat sensitive thermal cameras that can be used to collect thermal infrared images with the night vision feature. When the weather conditions are suitable for a flight, UAVs assist for determining location of corridors effectively and accurately for moving wild animals at any time of the day. Then, the most suitable locations for ecological road structures can be determined based on wildlife corridor data. In this study, the possibilities of using remote sensing data within thermal band produced by UAVs were investigated for positioning of ecological road structures.

Keywords: Unmanned aerial vehicles, ecological road structures, road networks, wildlife movement corridors

Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması

ÖzetOrmancılık çalışmalarında çoğunlukla hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri geniş alanların takibinde ve analizinde kullanılan uygun maliyetli verilerdir. Günümüzde, İnsansız Hava Araçları (İHA) ve bu araçlara monte edilebilen farklı dalga boylarında enerjiyi algılayabilen sensörler sayesinde geniş alanlarda hassas ve yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verileri elde edilebilmektedir. Ayrıca, İHA sistemlerinin kullanılarak geniş ormanlık alanlara ait veriler, disiplinler arası çalışmalarda istenilen zaman aralığı (farklı mevsimlerde veya günün farklı saatlerinde) için üretilebilmektedir. Son yıllarda, geniş yaşam alanına ihtiyaç duyan yaban hayvanlarının habitatlarında meydana gelen parçalanmaların kontrol altına alınması ve planlanmasında yaban hayvanı geçit koridorlarının tespitine yönelik çalışmalar önem kazanmaktadır. Yaban hayvanı geçit koridorları; yol ağlarının planlanması ve ekolojik geçitlerin lokasyonlarının belirlenmesinin yanı sıra orman içi su kenarı zonları gibi biyolojik çeşitlilik bakımından zengin ve hassas alanların da değerlendirilmesinde önemli bir altlık oluşturmaktadır. Yaban hayvanı geçit koridorlarının belirlenmesinde yersel ölçümler, algılayıcı ve görüntüleyici sistemler (fotokapan, radar vb.) ile üretilen verilerin yanı sıra, İHA sistemleri ile üretilen uzaktan algılama verileri kullanılarak geniş alanlar kısa sürede değerlendirilmektedir. Yaban hayvanları türlerinin ekolojik davranışları ve aktiviteleri (barınma, beslenme, üreme, vb.) mekansal ve zamansal olarak farklılıklar göstermektedir. Kimi yabani türler gündüz saatlerinde aktif olarak yaşam alanlarında gözlenirken, bazı diğer türler geceleri aktif olarak yaşamlarını sürdürmektedir. Geceleri aktif olarak gezinen türlerin takibi ve belirlenmesinde, en etkili metotlardan biri termal kızılötesi aralıkta veri toplama özelliğine sahip, ısıya duyarlı termal kameraların ve gece görüşlü kameraların kullanılmasıdır. Hava koşullarının uçuş için uygun olduğu durumlarda günün her saatinde İHA sistemleri, hareket halinde bulunan yaban hayvanlarının geçit koridorlarının etkin ve doğru olarak lokasyonlarının belirlenmesine katkı sağlamaktadır. Daha sonra, bu koridorlara ait bilgilerin kullanılması sayesinde ekolojik sanat yapıları için en uygun lokasyonlar belirlenebilmektedir. Bu çalışmada, ekolojik sanat yapılarının konumlandırılmasında İHA ile üretilen termal aralıkta uzaktan algılama verilerinin kullanım olanakları üzerinde durulmaktadır.

Anahtar Kelimeler: İnsansız hava araçları, ekolojik sanat yapıları, yol ağları, yaban hayvanı geçit koridorları

Received (Geliş): 14.07.2015 - Revised (Düzeltme): 21.08.2015 -   Accepted (Kabul): 22.08.2015

Cite (Atıf): Gülci, S., Akay, A.E., 2016. Using thermal infrared imagery produced by unmanned air vehicles to evaluate locations of ecological road structures. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(2): 698-709. DOI: 10.17099/jffiu.76461

Kaynakça

  • Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E., Gülci, S, Öztürk, T., 2016. Usage opportunities of generating digital elevation model with unmanned aerial vehicles on forestry. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(1): 104-118, doi: 10.17099/jffiu.23976
  • Beier, P., Majka, D., Newel, S., Garding, E., 2008. Best management practices for wildlife corridors. North Arizona University. pp. 1-14.
  • Cilulko, J., Janiszewski, P., Bogdaszewski, M., Szczygielska, E., 2013. Infrared thermal imaging in studies of wild animals. European Journal of Wildlife Research 59: 17-23.
  • Coffin, A.W., 2007. From road kill to road ecology: A review of the ecological effects of roads. Journal of Transport Geography 15: 396-406.
  • Corsi, C., 2012. Infrared: A key technology for security systems. Advances in Optical Technologies Article ID 838752, 15 p, doi: 10.1155/2012/838752 DFPL, 2014. Draganflyer X4-P Price List (Price List for 04.02.2015).
  • Eker, M., Acar, H.H., Çoban, H.O., 2010. Orman yollarının potansiyel ekolojik etkileri. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi A(1):109-125.
  • Eminoğlu, A., Tanrıkulu, M. Y., Akın, T., 2008. Low-Cost 128 × 128 Uncooled infrared detector array in CMOS process. Journal of Microelectromechanical Systems 17(1): 20-30.
  • Erdaş, O., 1997. Orman yolları – Cilt: II, KTÜ Orman Fakültesi Yayınları No:187/25, Trabzon. s. 391.
  • Franke, U., Goll, B., Hohmann, U., Heurich, M., 2012. Aerial ungulate surveys with a combination of infrared and high–resolution natural colour images. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 285-293.
  • FLIR, 2015. http://www.flir.com/cs/emea/en/view/?id=42055. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • FLIR, 2015a. http://www.flir.com/cores/display/?id=54717. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • Gülci, S., 2014. Orman içi ve kenarı yollarda ekolojik sanat yapıları üzerine araştırmalar. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Doktora Tez Çalışması. 228 s.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2014. Orman içi ve kenarı yollardaki sanat yapılarının ekolojik fonksiyonlar açısından değerlendirilmesi. II. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu “Akdeniz ormanlarının geleceği: Sürdürülebilir Toplum ve Çevre”. 22-24 Ekim 2014 Isparta. s. 953-963.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2015. Ecological infrastructures on road networks in and around forested areas. European Journal of Forest Engineering 1(1): 41-45.
  • Hardin, P.J., Jensen, R.R., 2011. Small-scale unmanned aerial vehicles in environmental remote sensing: challenges and opportunities. GIScience and Remote Sensing 48(1): 99-111.
  • Haroldson, B.S., Wiggers, E.P., Beringer, J., Hansen, L. P., McAninch, J.B., 2003. Evaluation of aerial thermal imaging for detecting white-tailed deer in a deciduous forest environment. Wildlife Society Bulletin 31(4): 1188-1197.
  • Israel, M., 2011. A UAV-based Roe deer fawn detection system. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVIII-1/C22, 2011 ISPRS Zurich 2011 Workshop, 14-16 September 2011, Zurich, Switzerland.
  • Morelle, K., Bouché, F., Lehaire, P., Leeman, V., Lejeune, P., 2012. Game species monitoring using road–based distance sampling in association with thermal imagers: a covariate analysis. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 253-265.
  • NASA, 2014. National Aeronautics and Space Administration https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/ff/EM_Spectrum_Properties_edit_tr.svg. (Ziyaret tarihi: 06.07.2015)
  • Oğurlu, İ., 2004. Ormancılıkta Yaban Hayatı. Süleyman Demirel Üniversitesi Ders Notu, Isparta. 63 s. Rogalski, A., 2003. Infrared detectors: status and trends. Progress in Quantum Electronics 27:59-210.
  • Shahbazi, M., Théau, J., Ménard, P., 2014. Recent applications of unmanned aerial imagery in natural resource management. GIScience & Remote Sensing 51(4): 339-365, doi: 10.1080/15481603.2014.926650
  • Simberloff, D.S., Farr, J.A., Cox, J., Mehiman, D.W., 1992. Consequences and costs of conservation corridors. Conservation Biology 1:63-71.
  • Tokmanoğlu, T., 1987. Termal ışınlarla uzaktan algılama (Termografi). Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 37(B3): 1-22.
  • Toy, M.F., Ferhanoglu, O., Torun, H., Urey, H., 2008. Uncooled infrared thermo-mechanical detector array: Design, fabrication and testing. Sensors and Actuators A: Physical 156:88–94, doi: 10.1016/j.sna.2009.02.010
  • URL, 2014. http://roswellflighttestcrew.typepad.com/blog/2014/03/posting-video-fpv-flir-thermal-cameracomparison-detection-range-and-flight-testing.html (Ziyaret tarihi: 14.06.2015
  • Watts, A.C., Ambrosia, V.C., Hinkley, E.A., 2012. Unmanned aircraft systems in remote sensing and scientific research: classification and considerations of use. Remote Sensing 4: 1671-1692.
  • Wiggers, E.P., Beckerman, S.F., 1993. Use of thermal infrared sensing to survey White-tailed deer populations. Wildlife Society Bulletin 21: 263-268.
  • Wing, M.G., Burnett, S., Johnson, S., Akay, A.E., Sessions, J., 2014. A Low-cost unmanned aerial system for remote sensing of forested landscapes. International Journal of Remote Sensing Applications 4(3): 113-120, doi:10.14355/ijrsa.2014.0403.01
  • Zhao, Y., Mao, M., Horowitz, R., Majumdar, A., Varesi, J., Norton, P., Kitching, J., 2002. Optomechanical uncooled infrared imaging system: design, microfabrication, and performance. Journal of Micro Electromechanical Systems 11(2): 136-146

Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması

Yıl 2016, Cilt 66, Sayı 2, 698 - 709, 01.07.2016
https://doi.org/10.17099/jffiu.76461

Öz

Ormancılık çalışmalarında çoğunlukla hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri geniş alanların takibinde ve analizinde kullanılan uygun maliyetli verilerdir. Günümüzde, İnsansız Hava Araçları (İHA) ve bu araçlara monte edilebilen farklı dalga boylarında enerjiyi algılayabilen sensörler sayesinde geniş alanlarda hassas ve yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verileri elde edilebilmektedir. Ayrıca, İHA sistemlerinin kullanılarak geniş ormanlık alanlara ait veriler, disiplinler arası çalışmalarda istenilen zaman aralığı (farklı mevsimlerde veya günün farklı saatlerinde) için üretilebilmektedir. Son yıllarda, geniş yaşam alanına ihtiyaç duyan yaban hayvanlarının habitatlarında meydana gelen parçalanmaların kontrol altına alınması ve planlanmasında yaban hayvanı geçit koridorlarının tespitine yönelik çalışmalar önem kazanmaktadır. Yaban hayvanı geçit koridorları; yol ağlarının planlanması ve ekolojik geçitlerin lokasyonlarının belirlenmesinin yanı sıra orman içi su kenarı zonları gibi biyolojik çeşitlilik bakımından zengin ve hassas alanların da değerlendirilmesinde önemli bir altlık oluşturmaktadır. Yaban hayvanı geçit koridorlarının belirlenmesinde yersel ölçümler, algılayıcı ve görüntüleyici sistemler (fotokapan, radar vb.) ile üretilen verilerin yanı sıra, İHA sistemleri ile üretilen uzaktan algılama verileri kullanılarak geniş alanlar kısa Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 2016, 66(2): 698-709 699 sürede değerlendirilmektedir. Yaban hayvanları türlerinin ekolojik davranışları ve aktiviteleri (barınma, beslenme, üreme, vb.) mekansal ve zamansal olarak farklılıklar göstermektedir. Kimi yabani türler gündüz saatlerinde aktif olarak yaşam alanlarında gözlenirken, bazı diğer türler geceleri aktif olarak yaşamlarını sürdürmektedir. Geceleri aktif olarak gezinen türlerin takibi ve belirlenmesinde, en etkili metotlardan biri termal kızılötesi aralıkta veri toplama özelliğine sahip, ısıya duyarlı termal kameraların ve gece görüşlü kameraların kullanılmasıdır. Hava koşullarının uçuş için uygun olduğu durumlarda günün her saatinde İHA sistemleri, hareket halinde bulunan yaban hayvanlarının geçit koridorlarının etkin ve doğru olarak lokasyonlarının belirlenmesine katkı sağlamaktadır. Daha sonra, bu koridorlara ait bilgilerin kullanılması sayesinde ekolojik sanat yapıları için en uygun lokasyonlar belirlenebilmektedir. Bu çalışmada, ekolojik sanat yapılarının konumlandırılmasında İHA ile üretilen termal aralıkta uzaktan algılama verilerinin kullanım olanakları üzerinde durulmaktadır.

Kaynakça

  • Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E., Gülci, S, Öztürk, T., 2016. Usage opportunities of generating digital elevation model with unmanned aerial vehicles on forestry. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(1): 104-118, doi: 10.17099/jffiu.23976
  • Beier, P., Majka, D., Newel, S., Garding, E., 2008. Best management practices for wildlife corridors. North Arizona University. pp. 1-14.
  • Cilulko, J., Janiszewski, P., Bogdaszewski, M., Szczygielska, E., 2013. Infrared thermal imaging in studies of wild animals. European Journal of Wildlife Research 59: 17-23.
  • Coffin, A.W., 2007. From road kill to road ecology: A review of the ecological effects of roads. Journal of Transport Geography 15: 396-406.
  • Corsi, C., 2012. Infrared: A key technology for security systems. Advances in Optical Technologies Article ID 838752, 15 p, doi: 10.1155/2012/838752 DFPL, 2014. Draganflyer X4-P Price List (Price List for 04.02.2015).
  • Eker, M., Acar, H.H., Çoban, H.O., 2010. Orman yollarının potansiyel ekolojik etkileri. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi A(1):109-125.
  • Eminoğlu, A., Tanrıkulu, M. Y., Akın, T., 2008. Low-Cost 128 × 128 Uncooled infrared detector array in CMOS process. Journal of Microelectromechanical Systems 17(1): 20-30.
  • Erdaş, O., 1997. Orman yolları – Cilt: II, KTÜ Orman Fakültesi Yayınları No:187/25, Trabzon. s. 391.
  • Franke, U., Goll, B., Hohmann, U., Heurich, M., 2012. Aerial ungulate surveys with a combination of infrared and high–resolution natural colour images. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 285-293.
  • FLIR, 2015. http://www.flir.com/cs/emea/en/view/?id=42055. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • FLIR, 2015a. http://www.flir.com/cores/display/?id=54717. (Ziyaret tarihi: 02.01.2015)
  • Gülci, S., 2014. Orman içi ve kenarı yollarda ekolojik sanat yapıları üzerine araştırmalar. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Doktora Tez Çalışması. 228 s.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2014. Orman içi ve kenarı yollardaki sanat yapılarının ekolojik fonksiyonlar açısından değerlendirilmesi. II. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu “Akdeniz ormanlarının geleceği: Sürdürülebilir Toplum ve Çevre”. 22-24 Ekim 2014 Isparta. s. 953-963.
  • Gülci, S., Akay, A.E., 2015. Ecological infrastructures on road networks in and around forested areas. European Journal of Forest Engineering 1(1): 41-45.
  • Hardin, P.J., Jensen, R.R., 2011. Small-scale unmanned aerial vehicles in environmental remote sensing: challenges and opportunities. GIScience and Remote Sensing 48(1): 99-111.
  • Haroldson, B.S., Wiggers, E.P., Beringer, J., Hansen, L. P., McAninch, J.B., 2003. Evaluation of aerial thermal imaging for detecting white-tailed deer in a deciduous forest environment. Wildlife Society Bulletin 31(4): 1188-1197.
  • Israel, M., 2011. A UAV-based Roe deer fawn detection system. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVIII-1/C22, 2011 ISPRS Zurich 2011 Workshop, 14-16 September 2011, Zurich, Switzerland.
  • Morelle, K., Bouché, F., Lehaire, P., Leeman, V., Lejeune, P., 2012. Game species monitoring using road–based distance sampling in association with thermal imagers: a covariate analysis. Animal Biodiversity and Conservation 35(2): 253-265.
  • NASA, 2014. National Aeronautics and Space Administration https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/ff/EM_Spectrum_Properties_edit_tr.svg. (Ziyaret tarihi: 06.07.2015)
  • Oğurlu, İ., 2004. Ormancılıkta Yaban Hayatı. Süleyman Demirel Üniversitesi Ders Notu, Isparta. 63 s. Rogalski, A., 2003. Infrared detectors: status and trends. Progress in Quantum Electronics 27:59-210.
  • Shahbazi, M., Théau, J., Ménard, P., 2014. Recent applications of unmanned aerial imagery in natural resource management. GIScience & Remote Sensing 51(4): 339-365, doi: 10.1080/15481603.2014.926650
  • Simberloff, D.S., Farr, J.A., Cox, J., Mehiman, D.W., 1992. Consequences and costs of conservation corridors. Conservation Biology 1:63-71.
  • Tokmanoğlu, T., 1987. Termal ışınlarla uzaktan algılama (Termografi). Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 37(B3): 1-22.
  • Toy, M.F., Ferhanoglu, O., Torun, H., Urey, H., 2008. Uncooled infrared thermo-mechanical detector array: Design, fabrication and testing. Sensors and Actuators A: Physical 156:88–94, doi: 10.1016/j.sna.2009.02.010
  • URL, 2014. http://roswellflighttestcrew.typepad.com/blog/2014/03/posting-video-fpv-flir-thermal-cameracomparison-detection-range-and-flight-testing.html (Ziyaret tarihi: 14.06.2015
  • Watts, A.C., Ambrosia, V.C., Hinkley, E.A., 2012. Unmanned aircraft systems in remote sensing and scientific research: classification and considerations of use. Remote Sensing 4: 1671-1692.
  • Wiggers, E.P., Beckerman, S.F., 1993. Use of thermal infrared sensing to survey White-tailed deer populations. Wildlife Society Bulletin 21: 263-268.
  • Wing, M.G., Burnett, S., Johnson, S., Akay, A.E., Sessions, J., 2014. A Low-cost unmanned aerial system for remote sensing of forested landscapes. International Journal of Remote Sensing Applications 4(3): 113-120, doi:10.14355/ijrsa.2014.0403.01
  • Zhao, Y., Mao, M., Horowitz, R., Majumdar, A., Varesi, J., Norton, P., Kitching, J., 2002. Optomechanical uncooled infrared imaging system: design, microfabrication, and performance. Journal of Micro Electromechanical Systems 11(2): 136-146

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Fen
Bölüm Derleme Makale (Review)
Yazarlar

Sercan Gülci


Abdullah Akay
0000-0001-6558-9029

Yayımlanma Tarihi 1 Temmuz 2016
Yayınlandığı Sayı Yıl 2016, Cilt 66, Sayı 2

Kaynak Göster

Bibtex @ { jffiu199454, journal = {Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University}, issn = {0535-8418}, eissn = {1309-6257}, address = {}, publisher = {İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa}, year = {2016}, volume = {66}, pages = {698 - 709}, doi = {10.17099/jffiu.76461}, title = {Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması}, key = {cite}, author = {Gülci, Sercan and Akay, Abdullah} }
APA Gülci, S. & Akay, A. (2016). Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması . Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University , 66 (2) , 698-709 . DOI: 10.17099/jffiu.76461
MLA Gülci, S. , Akay, A. "Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması" . Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66 (2016 ): 698-709 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/jffiu/issue/18907/199454>
Chicago Gülci, S. , Akay, A. "Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması". Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66 (2016 ): 698-709
RIS TY - JOUR T1 - Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması AU - Sercan Gülci , Abdullah Akay Y1 - 2016 PY - 2016 N1 - doi: 10.17099/jffiu.76461 DO - 10.17099/jffiu.76461 T2 - Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University JF - Journal JO - JOR SP - 698 EP - 709 VL - 66 IS - 2 SN - 0535-8418-1309-6257 M3 - doi: 10.17099/jffiu.76461 UR - https://doi.org/10.17099/jffiu.76461 Y2 - 2021 ER -
EndNote %0 İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması %A Sercan Gülci , Abdullah Akay %T Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması %D 2016 %J Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University %P 0535-8418-1309-6257 %V 66 %N 2 %R doi: 10.17099/jffiu.76461 %U 10.17099/jffiu.76461
ISNAD Gülci, Sercan , Akay, Abdullah . "Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması". Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66 / 2 (Temmuz 2016): 698-709 . https://doi.org/10.17099/jffiu.76461
AMA Gülci S. , Akay A. Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması. J FAC FOR ISTANBUL U. 2016; 66(2): 698-709.
Vancouver Gülci S. , Akay A. Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University. 2016; 66(2): 698-709.
IEEE S. Gülci ve A. Akay , "Ekolojik sanat yapılarının lokasyonlarının değerlendirilmesinde insansız hava araçları ile üretilen termal kızılötesi görüntülerin kullanılması", Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, c. 66, sayı. 2, ss. 698-709, Tem. 2016, doi:10.17099/jffiu.76461