Saf veya karışık kayın ve ladin meşcerelerinde meşcere hacminin sentınel-2 uydu görüntüleri ve LiDAR verileri ile tahmin edilmesi(Akılbaba ve Harşit planlama birimleri örneği)


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HALİL DAĞDELEN

Danışman: Uzay Karahalil

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Planın en fazla maliyet ve iş gücü gerektiren kısmı envanterinin yapılmasıdır. Bu çalışmada yersel veriler ile uzaktan algılama yöntemlerinin yardımıyla geliştirilecek regresyon denklemleri kullanılarak, daha az arazi ölçümü ile meşcere hacminin tahmini gerçekleştirilecektir. Böylece ulaşımı mümkün olmayan ya da zor şartlarda çalışılması gereken emek-yoğun arazilerde meşcere hacminin tahminine olanak sağlanacaktır. 44 adet örnek alandaki yersel veriler ile Sentinel-2 görüntülerinden elde edilen band değerleri, vejetasyon indeks değerleri ve LiDAR nokta bulutuna ait boy değerleri ile hesaplanan hacim değerleri arasında Regresyon Analizi yapılmıştır. Tek girişli hacim değerlerinin tahmin edildiği modellerde yalnızca band değerlerini içeren model (B6-B7) R2 düz.=0,663 değerini verirken, çift girişli hacim değerlerinin tahmin edildiği modellerde (B6-B7) ise R 2 düz.=0,607'dir. Vejetasyon indekslerinde tek girişli hacim için en yüksek değer (SAVIRVI) R2 düz.=0,611 ile çift girişlide ise (SAVI-RVI) R2 düz.=0,561 olarak elde edilmiştir. LiDAR verilerinin işlenmesi ile elde edilen meşcere hakim boy için tek girişli hacim için R 2 düz.=0,482 çift girişli hacim için R2 düz.=0,534 meşcere orta boy için ise R2 düz.=0,540 ve R 2 düz.=0,568 değerleri ortaya konmuştur. Tüm değerler dahil edilerek yapılan analizde tek girişli hacim R2 düz.=0,719 çift girişli hacim değer R2 düz.= 0,652 'dur. Elde edilen sonuçlarda en yüksek R2 ile yüksek güven düzeyi ile tahminlerin yapılabileceği anlaşılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Meşcere Hacmi, Uzaktan Algılama, Sentinel 2, LiDAR, Regresyon Denklemi