GIS-based determination of forest area changes: Case study in Çamsu Forest Sub-district

Yıl 2020, Cilt: 21 Sayı: 1, 60 - 69, 26.03.2020

H. Oğuz Çoban Şükrü Gündoğdu

https://doi.org/10.18182/tjf.693465

Cited By: 3

Öz

In this study, it was aimed to determine the changes in forest areas by using Geographical Information System. Forest changes were examined between 1990-2019 in Çamsu Forest Sub-district under Uşak Forest Management Directorate, Denizli Regional Directorate of Forestry selected as the study area. Forest management plans and stand maps made in 1990 and 2013 were used for the study. The printed stand maps of 1990 were digitized and a raster-vector conversion process was applied. After organizing the land cover type characteristics in the geographical database, the stand maps of 1990 and 2013 were compared with the overlay analysis by Geographic Information System software and a change layer was obtained. Change matrices were produced and the changes were calculated from geodatabase of the change layer. In addition, silvicultural applications made in 2014-2019 were saved and mapped in this geodatabase. According to the results obtained from the study, changes in various directions and sizes were detected in 34% of the general area. In 2013, it was determined that forest areas increased by 484.05 hectares, approximately half of the stands below 10% crown closure turned into normal closed stands, and agricultural areas decreased by approximately 5%. In silvicultural applications between 2014-2019, it was revealed that seed-tree, release and removal cuts were made in a total of 340 hectares of black pine stands. The data obtained from this study shows that the Geographic Information System is a powerful tool that can be used to determine the temporal changes in forest areas. We emphasize that these systems, which can provide important decision support to the practitioners in forestry studies, can be transformed into an efficient forest information system by supporting the data of forestry activities that are entered to the geographical database daily and remote sensing data such as unmanned aerial vehicles, aerial photographs and satellite images.

Anahtar Kelimeler

Forest cover changes, GIS, Spatial analysis, Denizli

Orman alanlarındaki değişimlerin CBS tabanlı belirlenmesi: Çamsu Orman İşletme Şefliği örneği

Öz

Bu çalışmada Coğrafi Bilgi Sistemi yardımıyla orman alanlarındaki değişimlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü, Uşak Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Çamsu Orman İşletme Şefliği olarak belirlenen çalışma alanındaki ormanlarda 1990-2019 yılları arasında meydana gelen değişimler incelenmiştir. Çalışmada 1990 ve 2013 yıllarında yapılan orman amenajman planları ve meşcere haritalarından yararlanılmıştır. Basılı olarak elde edilen 1990 yılı meşcere haritaları sayısallaştırılmış ve raster-vektör dönüşümü işlemi uygulanmıştır. Coğrafi veri tabanında arazi örtüsü tipi öz nitelikleri düzenlendikten sonra 1990 ve 2013 yılı meşcere haritaları Coğrafi Bilgi Sistemi yazılımında bindirme analizi ile karşılaştırılmış ve değişim katmanı elde edilmiştir. Bu katmana ait coğrafi veri tabanı yardımıyla değişim matrisleri üretilmiş ve değişimler hesaplanmıştır. Ayrıca 2014-2019 yıllarında yapılan silvikültürel uygulamalar da coğrafi veri tabanına girilerek haritalanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, genel alanın %34’ünde çeşitli yön ve büyüklükte değişimler tespit edilmiştir. 2013 yılında orman alanlarının 484 hektar arttığı, kapalılığı %10’un altındaki meşcerelerin yaklaşık yarısının normal kapalılıktaki meşcerelere dönüştüğü ve tarım alanlarının yaklaşık %5 oranında azaldığı belirlenmiştir. 2014-2019 yılları arasındaki silvikültür uygulamalarda toplam 340 hektar karaçam meşceresinde tohumlama, ışık ve boşaltma kesimlerinin yapıldığı ortaya konulmuştur. Bu çalışmadan edinilen veriler, Coğrafi Bilgi Sisteminin orman alanlarındaki zamansal değişimlerin belirlenmesinde kullanılabilecek güçlü bir araç olduğunu göstermektedir. Ormancılık çalışmalarında uygulamacılara önemli bir karar desteği sağlayabilecek bu sistemler, coğrafi veri tabanına günübirlik aktarılan ormancılık aktivitelerine ait veriler ve insansız hava araçlarından alınan fotoğraflar, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri gibi uzaktan algılama verileri ile desteklenerek verimli bir orman bilgi sistemi haline dönüşebilecektir.

Anahtar Kelimeler

Orman örtüsündeki değişim, CBS, Konumsal analiz, Denizli

Teşekkür

Üniversitesi Orman Fakültesi tarafından 18-20 Ekim 2017 tarihlerinde Isparta’da düzenlenen “International Symposium on New Horizons in Forestry” isimli uluslararası sempozyumda sözlü olarak sunulmuş ve özet metin olarak yayınlanmıştır.

Kaynakça

• Acar, H.H., Dursun, E., Gulci, S., Gumus, S., 2017. Assessment of road network planning by using gis-based multi-criteria evaluation for conversion of coppice forest to high forest. Fresenius Environmental Bulletin, 26(3): 2380-2388.
• Akay, A.E., Wing, M.G., Sivrikaya, F., Sakar, D., 2012. A GIS-based decision support system for determining the shortest and safest route to forest fires: a case study in Mediterranean Region of Turkey. Environmental Monitoring and Assessment, 184(3): 1391-1407.
• Akyol, A., Örücü, Ö.K., 2020. Investigation and Evaluation of Stone Pine (Pinus Pinea l.) Potential Distribution under Climate Change in Turkey. CERNE, 25(4): 415-423.
• Altunel, A.O., Enez, K., 2015. Hassas ormancılık, ormancılık anlayışına yeni bir yaklaşım. Üretim İşlerinde Hassas Ormancılık Sempozyumu, 4-6 Haziran, Ilgaz-Kastamonu, s. 8.
• Arslan, E., Örücü, K., 2019. Present and future potential distribution of the Pinus nigra Arnold. and Pinus sylvestris l. usıng Maxent Model. International Journal of Ecosystems and Ecology Science, 9(4): 787-798.
• Arslan, E.S., 2019. İklim değişimi senaryoları ve tür dağılım modeline göre kentsel yol ağaçlarının ekosistem hizmetleri bağlamında değerlendirilmesi: Robinia pseudoacacia L. örneği. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20(2): 142-148.
• Bayramoğlu, M.M., Kadıoğulları, A.İ., 2017. Analysis of land use change and forestation in response to demographic movement and reduction of forest crime. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 14(1): 225-238.
• Borges, J.G., Falcao, A.O., Miragaia, C., Marques, P., Marques, M., 2003. A decision support system for forest ecosystem management in Portugal. "Systems Analysis in Forest Resources", pp. 155-163. Springer.
• Bugday, E., Akay, A.E., 2019. Evaluation of forest road network planning in landslide sensitive areas by GIS-based multi-criteria decision making approaches in Ihsangazi watershed, Northern Turkey. Šumarski list, 143(7-8): 325-336.
• Bugday, E., Bugday, S.E., 2019. Modeling and simulating land use/cover change using artificial neural network from remotely sensing data. CERNE, 25(2): 246-254.
• Chilagane, N.A., Kashaigili, J.J., Mutayoba, E., 2020. Historical and Future Spatial and Temporal Changes in Land Use and Land Cover in the Little Ruaha River Catchment, Tanzania. Journal of Geoscience and Environment Protection, 8(2): 76-96.
• Çoban, H.O., 2006. Uydu Verileri ile Orman Alanlarındaki Zamansal Değişimlerin Belirlenmesi. Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Çoban, H.O., Koc, A., Eker, M., 2010. Investigation on changes in complex vegetation coverage using multi-temporal landsat data of Western Black sea region-A case study. Journal of Environmental Biology, 31: 169-178.
• Çoban, H.O., Koç, A., 2008. Sınıflandırma sonrası karşılaştırma tekniği kullanılarak heterojen yapıya sahip ormanlarda zamansal değişimlerin belirlenmesi. Türkiye Ormancılık Dergisi, 9(1): 72-84.
• Eker, M., Özer, D., 2015. Üretim işlerinde hassas ormancılık yaklaşımı: Kavramsal çerçeve Turkish Journal of Forestry, 16(2): 183-194.
• Eraslan, İ., 1982. Orman Amenajmanı. İÜ Orman Fakültesi Yayınları, İstanbul.
• Eraslan, İ., Şad, H.C., 1993. Orman Amenajmanı. İÜ Orman Fakültesi Yayınları, İstanbul.
• Fetene, A., Hilker, T., Yeshitela, K., Prasse, R., Cohen, W., Yang, Z., 2016. Detecting trends in landuse and landcover change of Nech Sar National Park, Ethiopia. Environmental management, 57(1): 137-147.
• Gülci, S., Akay, A.E., 2015. Assessment of ecological passages along road networks within the Mediterranean forest using GIS-based multi criteria evaluation approach. Environmental monitoring and assessment, 187(12): 779.
• Günlü, A., Kadıoğulları, A.I., Keleş, S., Başkent, E.Z., 2009. Spatiotemporal changes of landscape pattern in response to deforestation in Northeastern Turkey: a case study in Rize. Environmental monitoring and assessment, 148(1-4): 127-137.
• Jensen, J.R., 1996. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Prentice-Hall Inc.
• Kadioğullari, A.İ., Keleş, S., Başkent, E.Z., Günlü, A., 2008. Spatiotemporal changes in landscape pattern in response to afforestation in Northeastern Turkey: a case study of Torul. Scottish Geographical Journal, 124(4): 259-273.
• Kintz, D.B., Young, K.R., Crews-Meyer, K.A., 2006. Implications of land use/land cover change in the buffer zone of a national park in the tropical Andes. Environmental Management, 38(2): 238-252.
• Koç, A., Yener, H., 2001. Uzaktan algılama verileriyle İstanbul çevresi ormanlarının alansal ve yapısal değişikliklerinin saptanması. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 51(2): 17-36.
• Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., Moran, E., 2004. Change detection techniques. International journal of remote sensing, 25(12): 2365-2401.
• OGM, 2013. Çamsu Orman İşletme Şefliği Amenajman Planı. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
• OGM, 2015. Türkiye Orman Varlığı. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Orman Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
• OGM, 2018. Ekosistem Tabanlı Fonksiyonel Orman Amenajman Planlarının Düzenlenmesine Ait Usul ve Esaslar. https:// www.ogm.gov.tr/ekutuphane/Tebligler/Forms/Orman_Idaresi_ve_Planlama.aspx, Erişim: 10.01.2020.
• OGM, 2019. Ormancılık İstatistikleri. https://www.ogm.gov.tr/ ekutuphane/Sayfalar/Istatistikler.aspx, Erişim: 10.01.2020.
• Örücü, Ö.K., 2019. Phoenix theophrasti Gr.’nin iklim değişimine bağlı günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının MaxEnt Modeli ile tahmini ve bitkisel tasarımda kullanımı. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20(3): 274-283.
• Örücü, Ö.K., Arslan, E.S., 2020. Beyşehir Gölü ve Kızıldağ Milli Parkı sınır değişikliğinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı açısından analizi. lnternational Journal of Geography and Geography Education,(41): 292-318.
• Rathnayake, C.W., Jones, S., Soto-Berelov, M., 2020. Mapping Land Cover Change Over a 25-Year Period (1993–2018) in Sri Lanka Using Landsat Time-Series. Land, 9(1): 27.
• Rawat, J.S., Kumar, M., 2015. Monitoring land use/cover change using remote sensing and GIS techniques: A case study of Hawalbagh block, district Almora, Uttarakhand, India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(1): 77-84.
• Singh, A., 1989. Review article digital change detection techniques using remotely-sensed data. International Journal of Remote Sensing, 10(6): 989-1003.
• Uzun, A., Yener, H., Koc, A., Yeşil, A., 2012. Determination of temporal changes in land uses of Princes’ Islands, Istanbul (TR). African Journal of Agricultural Research, 7(8): 1358-1367.
• Xie, H., He, Y., Choi, Y., Chen, Q., Cheng, H., 2020. Warning of negative effects of land-use changes on ecological security based on GIS. Science of The Total Environment, 704: 135427.
• Yener, H., Koç, A., 2006. Monitoring changes in forest and other land use forms in Istanbul. Journal of environmental biology, 27(1): 77-83.
• Zambelli, P., Lora, C., Spinelli, R., Tattoni, C., Vitti, A., Zatelli, P., Ciolli, M., 2012. A GIS decision support system for regional forest management to assess biomass availability for renewable energy production. Environmental Modelling & Software, 38: 203-213.