Lazer Tarama (LiDAR) Teknolojisi ve Ormancılık Aktivitelerinde Kullanılma Olanakları

Transkript

1 Lazer Tarama (LiDAR) Teknolojisi ve Ormancılık Aktivitelerinde Kullanılma Olanakları Abdullah E. AKAY 1) Orhan Erdaş 2) 1) Abdullah E. Akay Yrd.Doç.Dr., KSÜ Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü, Kahramanmaraş / TÜRKİYE, akay@ksu.edu.tr 2) Orhan Erdaş, Prof.Dr., KSÜ Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü, Kahramanmaraş / TÜRKİYE, erdas@ksu.edu.tr Özet Ormancılıkta üretim aktivitelerinin planlanmasında ve orman yollarının tasarlanmasında, konumsal verilere dayalı ve bilgisayar destekli karar destekleme sistemleri bazı ülkelerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yeni sistemlerin başarı ile kullanılabilmesi için ormanlık alanların topografik özellikleri, Sayısal Arazi Modelleri (SAM) yardımı ile bilgisayar ortamında gerçeğe en yakın biçimde temsil edilmelidir. Son yıllarda, havadan lazer tarama sistemi olarak da bilinen LiDAR teknolojisi, ormanlık alanların yüksek çözünürlükte ve doğrulukta SAM lerinin üretilmesinde oldukça etkin ve yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ülkemizde, LiDAR teknolojisinin ormancılık sektöründe henüz bir uygulaması bulunmamaktadır. Ancak, en hızlı gelişen uzaktan algılama sistemlerinden biri olan LiDAR teknolojisinin, yakın gelecekte çok daha ekonomik veri üretimini sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca, LiDAR teknolojisi ile veri üretme maliyeti yersel ve fotogrametrik ölçme yöntemlerine göre oldukça düşüktür. Bütün bunlar göz önüne alındığında, öncelikle Türkiye ormancılığında LiDAR verilerine dayalı bilimsel çalışmalar en kısa zamanda başlamalı ve daha sonra uygulayıcılara bu teknolojinin ormancılık aktivitelerine getireceği katkılar anlatılmalıdır. Bu nedenle, bu çalışmadaa LiDAR teknolojisinin teknik özellikleri hakkında temel bilgiler vermek ve ormancılıkta üretim aktivitelerinin planlanmasında ve orman yollarının tasarlanmasında LiDAR temelli SAM nin kullanım olanaklarını sunmak amaçlanmıştır. Anahtar kelimeler: LiDAR, Uzaktan algılama, CBS, Orman kaynaklarının yönetimi Laser Scanning Technology (LiDAR) and Possibilities of Using LiDAR in Forestry Activities Abstract Managing natural resources in wide-scale areas can be highly time and resource consuming task which requires significant amount of data collection in the field and reduction of the data in the office to provide the necessary information. High performance LiDAR remote sensing technology has recently become an effective tool for use in applications of natural resources. In the field of forestry, the LIDAR measurements of the forested areas can provide high-quality data on three-dimensional characterizations of forest. A LiDAR (Light Detection And Ranging) system is a laser system that calculates the 3D coordinates of object from reflection on the earth's surface. LiDAR systems were generated with October

2 the advent of GPS (Global Positioning Systems) systems. LiDAR instrument transmits light pulses out to a target and calculates distance based on light which are reflected/scattered from the target back to the instrument. The time for light pulses to return back to the LiDAR instrument is used to calculate the distance to the target. Using LiDAR remote sensing technology, various forestry activities can be performed rapidly and efficiently. In generating LiDAR data set for forested areas, light pulses can be reflected from different levels of vegetation canopy including top of vegetation surface (first return), intermediate surfaces (second and following returns), and the ground surface (last return). Based on the first and second returns, it is possible to estimate various structures of individual tree; crown width, diameter, volume, and height. Using the last return, LiDAR can provide very high quality Digital Elevation Model (DEM) with approximately 1m spatial resolution and about 10 to 20 cm height accuracy. High-resolution DEMs can assist forest engineers to examine alternative harvesting systems and to design forest roads. In this study, the capabilities and advantages of using LiDAR remote sensing technology in harvesting planning and road design are discussed and several LiDAR applications are presented. Chung et al. (2004) developed a model where harvesting systems were optimized considering logging feasibility, environmental requirements, and total cost. Using this model, forest managers can evaluate large number of alternatives in extracting logs from stump to the mill, using network programming technique and GIS data base. In this study, topographic details of the study area were obtained from DEM from a LiDAR data set. The model was tested by applying on an actual cable logging harvest area. The results indicated that the model was an efficient tool to quickly analyze physical, economical, and environmental feasibility of alternative harvesting systems and road locations. Akay et al. (2004) developed a 3D forest road design model that relied on high-resolution DEM generated using a LiDAR data set. In the model, input data included DEM, attribute data, road design specifications, and environmental requirements. The high-resolution 3D DEM was developed using a LiDAR data collected from Capitol Forest in the state of Washington in the USA. The DEM data was represented as a set of scattered metric data points (x, y, and z coordinates). The model employed optimization techniques (Simulated Annealing and Linear Programming) to locate the vertical alignment with the lowest total costs, subject to road design specifications and environmental requirements. The results indicated a road design model LiDAR remote sensing technology, modern optimization techniques, and environmental considerations can improve the design process for forest roads. An automated GIS based route projection system was developed to assist a designer in locating preliminary forest road alignment based on LiDAR based DEM (Rogers 2005). The system worked as one of the extension tools in widely used GIS software of ArcView. The design procedure automated the traditional paper-based route projection process and generated survey data by imitating the actual methods used by the field crew. Then, the preliminary road location and the survey data were to be exported into one of the currently used forest road design systems such as RoadEng to produce the final road location. The model used ArcView to display an approximate 3D view of the preliminary forest road alignment. Even though the system was not October

3 designed to generate optimum road alignment, it can still assist a forest road designer in efficiently and quickly analyzing many road alternatives using GIS technology. Keywords: LiDAR, Remote sensing, GIS, Managing forest resources 1. Giriş Orman kaynaklarının hızlı ve verimli üretilebilmesi, ülke kalkınmasında ormanlardan çok yönlü yararlanmanın sağlanabilmesi ve aynı zamanda orman ekosisteminin korunabilmesi için, Türkiye ormancılığında modern yöntemlerle planlamanın ve işletmenin önemi giderek daha iyi anlaşılmaktadır. Bu bağlamda, ülkemizde uzaktan algılama, foto yorumlama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) gibi teknolojilerin kullanıldığı ormancılık uygulamalarının sayısının arttığı gözlenmektedir. Bu artışa paralel olarak orman kaynakları hakkında yüksek hassasiyete ve çözünürlüğe sahip konumsal bilgilere olan ihtiyaç da artmaktadır. Ülkemizde konumsal bilgilerin büyük bir çoğunluğu uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve topografik haritalar kullanılarak elde edilmektedir. Son yıllarda, havadan lazer tarama (LiDAR-Light Detection And Ranging) teknolojisi dünyanın farklı yerlerindeki ormancılık uygulamalarında oldukça etkin ve yaygın bir şekilde kullanılmaktadır (Sessions ve ark., 2006). Ancak, ülkemizde oldukça yeni bir uzaktan algılama sistemi olan LiDAR teknolojisinin ormancılık sektöründe henüz bir uygulaması bulunmamaktadır. Bunun ana nedenlerinden biri LiDAR teknolojisinin yeterince ekonomik olmadığının düşünülmesidir. Ancak, başlangıç kurulum maliyetinin yüksek olmasına karşılık, LiDAR teknolojisi ile veri üretme maliyeti yersel ve fotogrametrik ölçme yöntemlerine göre oldukça düşüktür (Ekercin ve Üstün, 2004). LiDAR teknolojisi ile açık alanların olduğu kadar seyrek veya sık ormanlık alanların da yüksek çözünürlüğe ve doğruluğa sahip Sayısal Arazi Modelleri (SAM) üretilebilmektedir (Reutebuch ve ark., 2003) (Şekil 1). Ayrıca, lazer tarama teknolojisi ile orman ağaçlarının yapısal özellikleri hakkında yüksek kalitede veriler elde edilmektedir (Maltamo ve ark., 2004). Lazer temelli SAM ve yapısal veriler geniş alanlarda yürütülen ormancılık aktivitelerinde kullanılmaktadır. Bu aktivitelerin arasında öncelikli olarak meşcere özelliklerinin belirlenmesi, orman envanterinin çıkarılması, orman yangını modellerinin geliştirilmesi, orman ürünlerinin üretiminin planlanması ve orman yolu güzergahlarının belirlenmesi yer almaktadır (Sessions ve ark., 2006). Modern yöntemlerin uygulandığı ormancılık aktivitelerinin, LiDAR verileri temel alınarak üretilen ve yüksek çözünürlüğe sahip SAM leri ile planlanması durumunda, önemli miktarda zaman, para ve personel tasarrufu sağlanabilecektir. Bu çalışmada, LiDAR teknolojisinin teknik özellikleri ve LiDAR temelli SAM nin ormancılıkta üretim aktivitelerinin planlanmasında ve orman yollarının tasarlanmasında kullanım imkanları üzerinde durulacaktır October

4 Sayısallaştırılmış 10 m SAM LiDAR tabanlı 4 m SAM Şekil 1. Ormanlık bir alanda eş yükselti eğrilerinden sayısallaştırılmış ve LiDAR tabanlı geliştirilmiş SAM (Andersen, 1999). 2. Materyal ve Yöntem Işıkla Tespit ve Menzil Bulma anlamına gelen LiDAR teknolojisi ile yer yüzeyine gönderilen lazer darbelerinin yansımaları kullanılarak objeler hakkında üç boyutlu (3-B) veriler elde edilebilmektedir. LiDAR, bir hava platformuna monte edilen lazer algılayıcısından yeryüzüne gönderilen lazer darbelerinin gönderiliş zamanı ile objelere ulaşma ve çarpıp yansıyarak tekrar algılayıcıya geri dönme zamanı arasındaki farkın ölçülmesine dayalı bir teknolojidir (Şekil 2). 3- B verilerin oluşturulabilmesi için algılayıcının konumu GPS (Global Positioning System) teknolojisi yardımı ile belirlenmektedir. Yeryüzüne gönderilen lazer ışığının darbeleri ormanlık alanlarda vejetasyonun değişik katmanlarına çarparak geri yansımaktadır. İlk olarak algılayıcıya dönen darbeler ağaçların tepe çatısından ve ikinci ve ikinciyi takiben dönen darbeler ağaçların dallarından ve gövdelerinden yansımaktadır. Algılayıcıya en son dönen lazer darbesinin ise orman toprağından yansıdığı kabul edilmektedir. İlk olarak algılayıcıya dönen lazer darbeleri kullanılarak tepe çatısının sayısal modeli oluşturulabilmektedir. İkinci ve ikinciyi takiben dönen lazer darbeleri kullanılarak çap, boy, hacim ve tepe çatısı genişliği gibi orman ağaçlarının yapısal özellikleri belirlenmektedir. Yeryüzünden en son dönen lazer darbeleri kullanılarak ise yeryüzünün topografyasını gösteren yüksek çözünürlükte SAM leri üretilmektedir. Algılayıcılardan yeryüzüne gönderilen her bir lazer darbesinin yansıma yaptığı noktaya ait X, Y ve Z (yükseklik) koordinatları elde edilmektedir. Ekercin ve Üstün (2004) ün bildirdiğine göre LiDAR teknolojisi ile üretilen SAM nin yükseklik bilgilerinin bağıl doğruluğu 5 cm, mutlak doğruluğu ise 15 cm den daha az olabilmektedir. Ayrıca, X ve Y koordinatlarının mutlak doğruluğu 10 cm ile 100 cm arasında değişmekte olup, SAM nin konumsal çözünürlüğü 1 m veya daha az olabilmektedir October

5 Yapılan çalışmalara göre, lazer darbeleri bahar aylarında %20 40 oranında, yaprakların döküldüğü kış aylarında ise %70 oranında orman toprağına ulaşmaktadır (Ackermann, 1999). Bu oranın artması için LiDAR verilerinin alımında daha dar tarama açısının (< 20º) kullanılması gerekmektedir. Çift Motorlu Uçak Uçuş Yüksekliği: 700 m Tarama Açısı Tarama Genişliği: 300 m Uçuş Yönü Şekil 2. Uçak üzerine monte edilen algılayıcılar ile LiDAR verilerinin temin edilmesi. Veri alımında tarama işleminin hızı da oldukça önemlidir. Örnek olarak, ölçüm hızının arttırılması ile alınan nokta sayısı 20 m 2 de 1 noktadan 1 m 2 de 20 noktaya kadar çıkmaktadır (Ekercin ve Üstün, 2004). LiDAR teknolojisi ile dakikada noktanın yükseklik bilgileri üretilebilmektedir ve bu sayı yersel ve fotogrametrik ölçme yöntemleri ile elde edilenden çok daha fazladır. Bu konuda yapılan çalışmalara göre, km 2 alana sahip bir SAM, 12 saatten daha kısa sürede üretilebilmektedir (Axelsson, 1999). 3. LiDAR Uygulamaları Chung ve ark. (2004) orman ürünlerinin üretim sistemlerini planlamak için bir bilgisayar modeli geliştirmiş. Ağ analizi yöntemine ve CBS tekniklerine dayalı olarak geliştirilen bu modelde toplam maliyet, çevresel faktörler ve operasyonun fiziksel kısıtlayıcıları dikkate alınmıştır (Şekil 3). Üretim sistemlerinin seçiminde arazinin topografik özelliklerinin hassas ve yüksek doğrulukta belirlenmesi için LiDAR teknolojisi ile üretilen SAM i üretilmiştir. Uygulama alanı olarak ABD nin Oregon eyaletinde yer alan Oregon State Üniversitesi Araştırma Ormanı (McDonald- Dunn Forest) seçilmiştir. 10 m ye 10 m SAM ile geliştirilen topografik bilgiler sayesinde, üretim sistemlerinin planlanmasında fiziksel, ekonomik ve çevresel analizler süratle gerçekleştirilmiştir. Akay ve ark. (2004), LiDAR teknolojisi ile geliştirilen SAM inin temel alan 3-B bir orman yolu planlama modeli geliştirmiştir. Çalışmada kullanılan LiDAR verileri ABD nin Washington eyaletinde yer alan Capitol Forest Milli Parkı ndan seçilmiştir. 2 m ye 2 m SAM yardımı ile arazinin 3-B görüntüsü bilgisayar ekranında etkileşimli oluşturulmuştur (Şekil 4). Toplam maliyeti en az olan orman yolu güzergahı modelde kullanılan optimizasyon yöntemleri ile tespit October

6 edilmektedir. Yapılan uygulamalarda, yüksek çözünürlükteki SAM ini temel alan bu modelin, orman yollarının planlanması aşamasındaki işlemleri geliştireceği görülmüştür. Orman Yolu Hava Hattı Koridorları Planlanan Yollar Rampalar Şekil 3. Optimizasyon ve CBS destekli model yardımı ile planlanan üretim sistemi. 2-B Güzergah Takibi Kontrol Noktaları Şekil 4. 3-B orman yolu planlama modeli yardımı ile belirlenene optimum yol güzergahı. Rogers (2005), LiDAR tabanlı SAM kullanılarak üretilen sayısal eşyükselti eğrilerini kullanarak, GIS destekli bir orman yolu planlama modeli geliştirmiştir. Arazinin topografik yüzey bilgileri vektör tabanlı CBS yazılımı olan ArcView GIS programının Spatial Analyst ve 3D Analyst uzantıları kullanılarak oluşturulabilmektedir (Şekil 5). Model geleneksel orman yolu planlama aşamalarını otomatik olarak yerine getirmeyi amaçlamıştır. Nihai orman yolu güzergahının belirlenmesinde ise Kuzey Amerika da orman yollarının planlamasında yaygın olarak kullanılan RoadEng (Softree, Oregon-ABD) yazılımından yararlanılmaktadır. Daha sonra kullanıcılar yol October

7 güzergahının 3-B görüntüsünü ArcView GIS yazılımı ortamında geliştirebilmektedir. Bu model, optimum orman yolu güzergahının bulunmasını amaçlamamaktadır. Ancak, CBS teknolojisinin imkanlarını kullanarak çok sayıda alternatif güzergahın kısa sürede analizini sağlamaktadır. 4. Sonuç Şekil 5. ArcView GIS programı kullanılarak geliştirilen orman yolu güzergahı. LiDAR teknolojisi, birçok ormancılık aktivitelerinin etkin bir biçimde gerçekleştirilmesini sağlayacak önemli bir potansiyele sahiptir. Bu çalışmada, LiDAR teknolojisinin ormancılıkta üretim aktivitelerinin planlanmasında ve orman yollarının tasarlanmasında kullanım imkanları sunulmaktadır. LiDAR teknolojisi ile geniş ormanlık alanları içine alan çalışmaların daha ekonomik ve süratle uygulanması mümkün olmaktadır. Uzaktan algılama alanında en hızlı gelişen teknolojilerden biri olan LiDAR teknolojisinin yakın gelecekte çok daha ekonomik, hassa ve yüksek doğrulukta veri üretimi sağlayacağı düşünüldüğünde, ülkemizde de vakit kaybetmeden ormancılık alanında LiDAR verilerine dayalı bilimsel çalışmalara başlanmalıdır. Böylece, LiDAR teknolojisinin orman kayaklarının yönetiminde sağlayacağı avantajlar uygulayıcılara sunulmuş olacaktır. Kaynaklar Ackermann, F., Airborne Laser Scanning - Present Status and Future Expectations, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54(1999), 64-67, London. Akay, A., I.R. Karas, J. Sessions, A. Yuksel, N. Bozali, and R. Gundogan., Using highresolution digital elevation model for computer-aided forest road design, The Proceedings for XX th International Society for Photogrametry and Remote Sensing (ISPRS) Congress, July 2004, Istanbul, Turkey. Andersen, H.A., The use of airborne laser scanner data (LIDAR) for forest measurement applications. Precision Forestry Cooperative, College of Forest Resources, University of Washington, Seattle. 32 p October

8 Axelsson, P., Processing of Laser Scanner Data - Algoritms and Applications, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, (1999), , London. Chung, W., J. Sessions, and H.R. Heinimann., An application of a heuristic network algorithm to cable logging layout design. International Journal of Forest Engineering 15(1): Ekercin, S. ve B. Üstün., Uzaktan Algılamada Yeni Bir Teknoloji: Lidar. Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi. 91: Maltamo, M., K. Eerikainen, J. Pitkanen, J. Hyyppa, and M. Vehmas., Estimation of timber volume and stem density based on scanning laser altimetry and expected tree size distribution functions. Remote Sensing of Environment. 90: Reutebuch, S.E., R.J. McGauhey, H.E. Andersen, and W.W. Carson., Accuracy of high-resolution LIDAR terrain model under a conifer forest canopy. Canadian J. of Remote Sensing. 29(5): Rogers, L.R., Automating Contour-Based Route Projection for Preliminary Forest Road Designs Using GIS. MSc Thesis. University of Washington, College of Forest Resources, Seattle, WA.78 p. Sessions, J., A.E. Akay, G. Murphy, W. Chung, and K. Aruga., Road and Harvesting Planning and Operations in Computer Applications in Sustainable Forest Management, Including Perspectives on Collaboration and Integration Series: Managing Forest Ecosystems, Vol. 11, Edited by Shao, Guofan and Reynolds, Keith M. Sipringer, Berlin. 2006, XXXII, 277 p. ISBN: October