To investigate the relationship between different satellite image data with stand parameters

Çalışma kapsamında, doğal Kayın ormanları içerisinden alınan deneme alanlarında yapılan ölçümler sonucunda elde edilen çeşitli meşcere parametreleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Ormancılık çalışmalarında hemen hemen tüm planlama ve karar verme işlemlerinde orman varlığının bilinmesine gerek duyulmaktadır. Bu bağlamda özellikle meşcere parametrelerinin istatistiksel karakteristiklerinin bilinmesi önemlidir. Bu bilgiler, orman kaynaklarına yönelik tüm çalışmaların daha hızlı ve doğru şekilde sürdürülebilmesi açısından oldukça yararlıdır. Bu çalışmada, uzaktan algılama verileri ve meşcere parametreleri arasındaki ilişkiler, üç faklı uydu görüntü verisi ve faklı vejetasyon indeksleri kullanılarak test edilmiştir. Bunun için Pearson korelasyon katsayısı, modeller geliştirmek amacıyla regresyon analizi yöntemi ve çoklu doğrusal regresyon modellerinden yararlanılmıştır.Çalışma alanı olarak, orman varlığı bakımından doğal Kayın (Fagus orientalis L.) meşceresinin içerisinde ağırlıklı olarak yer aldığı Mugada ve yakın çevresindeki havza seçilmiştir. Landsat 7 ETM+ görüntü verisi kullanılarak, özellikle meşcere parametrelerinden göğüs yüzeyi, boy ve hacim bileşenlerinin Tasseled Cap algoritmasının yeşillik bileşeni (TK2), yaprak alan indeksi (LAI) başta olmak üzere Fotosentetik aktif radyasyon fraksiyonu indeksi (FPAR), Surface Albedo, SAVI ve Ana Bileşenler Dönüşümü (PCA1) ile güçlü (0,70R0,80) ve iyi (0,60R0,70) derecede ilişkiler gösterdiği belirlenmiştir. SPOT HR-VIR ve ASTER VNIR görüntü verilerinin meşcere parametreleri ile olan ilişkileri incelendiğinde ise, sadece kapalılık bileşeninin farklı derecede ilişkileri tespit edilmiştir. Meşcere parametreleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkilerden yararlanılarak, meşcere parametrelerinin tahmini için kademeli regresyon analizi (Stepwise Selection) yöntemi kullanılmış, çoklu doğrusal regresyon modelleri kurulmuştur. Küçük örnekleme parselleri için geliştirilen modeller, çalışma alanının tümü için uygulanmıştır. Sonuç ürün olarak çalışma alanına ait, göğüs yüzeyi, boy, hacim ve kapalılığa ilişkin mekansal dağılım görüntüleri elde edilmiştir.In this study, relationships between stand parameters as a result of the measurements made in natural beech experimental areas and remote sensing data were investigated. Information regarding forest property is needed for almost all of the planning and decision making procedures in forestry applications. For this reason, it is important to know the statistical characteristics of stand parameters. This information is very useful in order to speed up forestry applications and for their proper sustainability. Also in this study, the relationships between stand parameters and remote sensing data were tested by using three different satellite screen data and different vegetation indices. For this, Pearson correlation coefficient, regression analysis method for the development of a model and multi linear regression models were used. As the study area, the watershed in Mugada and its vicinity where natural beech (Fagus orientalis L.) stands are predominantly available was chosen. Diameter at breast height, tree height and volume components correlate strongly (0,70R0,80) and medium (0,60R0,70) with Tasselled Cap Transform (greenness), Leaf Area Index, Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Principal Components Analysis (PCA1) formed using Landsat 7 ETM+ image data. When the relations between SPOT HR-VIR and ASTER VNIR image data and stand parameters were examined, it was determined that only canopy component had relations in different levels. To estimate the stand parameters by making use of the relations between stand parameters by making use of the relations between stand parameters and remote sensing data multiple linear regression models were formed using stepwise regression analysis method. The models developed for small sampling parcels were applied for the whole study area. As the resulting product, spatial distribution images were obtained concerning diameter at breast height, tree height, volume and canopy.İÇİNDEKİLER Sayfa KABUL .............................................................................................................................. ii ÖZET .................................................................................................................................. iii ABSTRACT ........................................................................................................................ v TEġEKKÜR ........................................................................................................................ vii ĠÇĠNDEKĠLER ................................................................................................................... ix ġEKĠLLER DĠZĠNĠ ............................................................................................................ xiii ÇĠZELGELER DĠZĠNĠ ...................................................................................................... xv EK AÇIKLAMALAR DĠZĠNĠ ........................................................................................... xvii SĠMGELER VE KISALTMALAR DĠZĠNĠ ....................................................................... xix BÖLÜM 1 GĠRĠġ ............................................................................................................... 1 1.1 ARAġTIRMANIN AMAÇLARI VE ÖNEMĠ ............................................................. 4 BÖLÜM 2 GENEL BĠLGĠLER .......................................................................................... 7 2.1 UZAKTAN ALGILAMA VE DĠJĠTAL GÖRÜNTÜ ĠġLEME TEKNĠKLERĠ ĠLE ĠLGĠLĠ TEMEL KAVRAMLAR ................................................................................. 8 2.1.1 Dijital Görüntü ve Çözünürlük ........................................................................... 9 2.1.2 Dijital Görüntü ĠĢleme Teknikleri ....................................................................... 11 2.2 MEġCERENĠN ÖLÇÜLEBĠLĠR ÖZELLĠKLERĠ ....................................................... 13 BÖLÜM 3 MATERYAL VE YÖNTEM ............................................................................ 15 3.1 ÇALIġMA ALANININ GENEL TANITIMI ............................................................... 15 3.1.1 Coğrafi Konum .................................................................................................... 15 3.1.2 Ġklim .................................................................................................................... 16 3.1.3 Topografik durum ............................................................................................... 17 x ĠÇĠNDEKĠLER (devam ediyor) Sayfa 3.1.3 Bitki örtüsü .......................................................................................................... 18 3.2 REFERANS VERĠLERĠ ............................................................................................... 19 3.2.1 Yardımcı verilerin seçimi .................................................................................... 19 3.2.2 Sayısal yükseklik analizleri ................................................................................. 20 3.2.3 Uzaktan algılama verileri .................................................................................... 23 3.2.3.1 Landsat uydu sistemi ................................................................................. 24 3.2.3.2 Spot uydu sistemi ...................................................................................... 24 3.2.3.3 Terra/Aster uydu sistemi ........................................................................... 25 3.2.4 Yersel Ölçüm Arazi Envanter Karneleri ............................................................. 26 3.3 YÖNTEM ...................................................................................................................... 27 3.3.1 Arazi Bilgilerinin Toplanması ve Değerlendirilmesi .......................................... 29 3.3.2 Deneme Alanlarına Ait Ġstatistiklerin Hesabı ve MeĢcereye Ait Parametrelerinin Kestirilmesi .......................................................................... 31 3.3.3 Dijital görüntü iĢleme .......................................................................................... 34 3.3.3.1 Geometrik düzeltme .................................................................................. 35 3.3.3.2 Atmosferik düzeltme ................................................................................. 37 3.3.3.3 Vejetasyon indeksleri ................................................................................ 45 3.3.4 Ġstatistik Analizler ............................................................................................... 48 BÖLÜM 4 UYGULAMA ................................................................................................... 51 4.1 ATMOSFERĠK DÜZELTMENĠN ETKĠLERĠ ............................................................. 51 4.1.1 Landsat 7 ETM+ Görüntü Verisinin Atmosferik Düzeltilmesi ........................... 52 4.1.2 SPOT HR-VIR Görüntü Verisinin Atmosferik Düzeltilmesi ............................. 56 4.1.3 ASTER (VNIR) Görüntü Verisinin Atmosferik Düzeltilmesi ............................ 58 4.2 MEġCERE PARAMETRELERĠ VE UYDU GÖRÜNTÜ VERĠLERĠ ARASINDAKĠ ĠLĠġKĠLER ...................................................................................... 61 4.2.1 MeĢcere Parametrelerinin Landsat 7 ETM+ Yansıma Değerleri ve Vejetasyon Ġndeksleri Arasındaki ĠliĢkiler ............................................................................ 62 4.2.2 MeĢcere Parametrelerinin Spot XS, Aster VNIR Yansıma Değerleri ve Vejetasyon Ġndeksleri Arasındaki ĠliĢkiler ......................................................... 65 4.3 MEġCERE PARAMETRELERĠNĠN MODELLENMESĠ ........................................... 66 4.4 MEġCERE PARAMETRELERĠNĠN TAHMĠNĠ ......................................................... 71 xi ĠÇĠNDEKĠLER (devam ediyor) Sayfa BÖLÜM 5 SONUÇLAR VE ÖNERĠLER .......................................................................... 77 KAYNAKLAR .................................................................................................................... 85 EK AÇIKLAMALAR A ..................................................................................................... 95 EK AÇIKLAMALAR B ..................................................................................................... 101 ÖZGEÇMĠġ ........................................................................................................................ 11

Investigation of accuracy of CORINE 2006 land cover data used in watershed studies

Günümüzde sürdürülebilir doğal kaynakların kullanımına yönelik birçok çalışma yapılmaktadır. Havza bazında yapılan çalışmaları ile geleceğe yönelik planlamalar oluşturulmaktadır. Bu çalışmalarda dikkat edilmesi gereken husus doğru ve güncel veri teminidir. Havza bazında yapılan çalışmalardaki en önemli veri ise arazi örtüsü/arazi kullanımı verilerinin teminidir. Uzaktan algılama ve CBS kullanılarak arazi örtüsü/arazi kullanımı türlerinin belirlenmesi ve belirli aralıklarla değişimlerin izlenmesi oldukça hızlı, kolay ve ekonomiktir. Bu amaçla Avrupa Birliği Komisyonu (CEC) tarafından CORINE (Coordination of Information on the Environment Çevre Bilgi Düzeni) arazi örtüsü programı başlatılmıştır. Bu çalışmada, CORINE-2006 arazi örtüsü verisi, Batı Karadeniz ve İç Anadolu bölgesinde yer alan iki ayrı test bölgesinde yüksek çözünürlüklü Google Earth verisi üzerinden doğruluk değerlendirilmesi yapılmıştır. Her bir test alanı için rastgele 5000 nokta Google-Earth üzerinden CORINE sınıflandırmasına uygun sınıflara atanmış ve Türkiye CORINE-2006 verileri ile karşılaştırılmıştır. CORINE-2006 verisinin Batı Karadeniz Bölgesinde yer alan ilk test alanı için doğruluğu %51.80, İç Anadolu-Ege Bölgesinde yer alan ikinci test alanı için %55.32 olarak gerçekleşmiştir. Her iki test alanı için CORINE-2006 verisinin güncel olmadığı ve verilerin doğruluk değerlerinin düşük olduğu tespit edilmiştir.There have been many studies concerning the use of sustainable natural resources. The planning concerning the results of watershed-based studies is made for the future. The issue to be considered in these studies, is obtaining accurate data. The most important data of the studies in the watershed basin is obtaining land cover/use data. Land cover / land classification done by using remote sensing and GIS and monitoring the change periodically are both easy and economical. To this end, CORINE (Coordination of Information on the Environment) land cover program was initiated by The European Commission (CEC). The accuracy of CORINE 2006 land cover data was evaluated using high resolution Google Earth data in two separate test areas located in the Black Sea and Central Anatolia region. Random 5000 points for each test area were assigned to classes according to the CORINE classification method using Google Earth and were compared with the CORINE 2006 data. The accuracy of first test area in Black Sea region was calculated as 51.80% the accuracy of second test area in Central Anatolia region was calculated as 55.32%. For each test area, CORINE 2006 data has not been found to be up to date and has been detected to have low accuracy

Produce Forest Road Network Plans in Digital Environment Using of Google Earth Software (Muğla- Namnam Forest District Case Study)

This study was carry out in 11932 ha depending on Namnam forest district under the Muğla management of forest directorates. Right-of-ways in Namnam forest district area was generated as vector in order to road network plan with a scale of 1:250000 were generated digitally and composed dynamic structure. It was been found that the accuracy of digital data which produced as a result of digitization and updates used existing road network plan was being largely low. Belongs to road data, the vector information generated a result of the Google Earth software was determined to be accurate and reliable. It was calculated; the length of trace: 265 432 m, roading: 22.25 m/ha and road spacing: 449.44 m. As a result, it was established that an alternative solution which the road network plans generated a result of the Google Earth, Mainly in the Mediterranean and Aegean regions, regions which appropriate of land and forest stand structures , the scope of the national forest information system which thought to the future creation

Remote sensing and GIS applications for suitable afforestation area selection in Turkey

The aim of the study, the potential afforestation areas locate using remote sensing data and geographic information system. In this study, Arit and Esme-Gure forest district areas that have different site conditions, vegetation and topographic conditions was chosen. Landsat TM image was used do pixel based supervised classification and maximum likelihood classification strategy were applied. At first, the criteria that will be potential afforestation area were determined, then the training areas selected on the remote sensing images using on maps to the best classification of potential afforestation areas. Accuracy assessment was evaluated of supervised classification and the result images generated vector. The study revealed that 2032 ha is total potential afforestation forest area for Arit Forest district (overall accuracy; 81%) and 38447 ha is total potential afforestation forest area for Esme-Gure Forest district (overall accuracy; 89%). The study has demonstrated a method that can be used due to the fact that higher accuracy