Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. Lndst TM Uydu Görüntüsü Yrdımıyl Bzı Meşcere Prmetrelerinin Thmin Edilmesi (Yprklı Ormn İşletme Şefliği Örneği) *Alkn GÜNLܹ, Mehmet ÖZGÜN², İlker ERCANLI¹ ¹Çnkırı Krtekin Üniversitesi, Ormn Fkültesi, Ormn Mühendisliği Bölümü, Çnkırı ²Ormn Yüksek Mühendisi *Sorumlu yzr: _gunlu@hotmil.com Özet Bu çlışmnın mcı, Yprklı Ormn İşletme Şefliğinde Lndst TM uydu görüntüsü yrdımıyl meşcere hcmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ğç syısının thmin edilmesidir. Toplm geçici 317 örnek lnd, yersel ölçümlerle meşcere hcmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ğç syısı belirlenmiştir. Aynı örnek lnlrın koordint değerlerinden yrrlnrk Lndst 7 TM uydu görüntüsü üzerinde prlklık değerleri ve vejetsyon indis değerleri hesplnmıştır. Uydu görüntüsünden elde edilen prlklık değerleri ve vejetsyon indis değerleri ile meşcere hcmi, göğüs yüzeyi ve ğç syısı rsındki ilişkiler çoğul regresyon nliziyle orty konulmuştur. Anlizler sonucund, uydu görüntüsünün TM 2 ve TM 7 bnt prlklık değerleri ve ND32 vejetsyon indisinin bğımsız değişken olrk yer ldığı regresyon denklemi ile meşcere hcmi rsınd sırsıyl (R 2 =0.532, Sy.x=22.4857), (R2 =0.706 Sy.x=20.87072) ilişkiler bulunmuştur. Uydu görüntüsünün TM 2 ve TM 7 bnt prlklık değerleri ve ND32 vejetsyon indisinin bğımsız değişken olrk yer ldığı regresyon modelleri ile göğüs yüzeyi rsınd sırsıyl (R 2 =0.519 Sy.x=2.7001), (R2 =0.575, Sy.x=2.24095) ilişkiler bulunmuştur. Uydu görüntüsünün TM 3 ve TM 7 bnt prlklık değerleri ve NDVI, ND53, ND57, ND32, ASVI, MID57, IPVI ve RVI bğımsız değişkenlerin yer ldığı regresyon modelleri ile ğç syısı rsınd sırsıyl (R 2 =0.631, Sy.x=86.81688), (R 2 =0.781, Sy.x=80.01439) ilişkiler bulunmuştur. Meşcere prmetrelerinin thmin edilmesine ilişkin model sonuçlrı krşılştırıldığınd vejetsyon indislerinin bnt prlklık değerlerine göre dh iyi sonuç verdiği görülmüştür. Anhtr Kelimeler: Meşcere prmetreleri, Lndst TM uydu görüntüsü, modelleme, Yprklı işletme şefliği Estimtion of Some Stnd Prmeters Using Lndst TM Stellite Imgine: A Cse Study in Yprklı Forest Plnning Unit Abstrct This study were crried out determine the Lndst TM stellite imge in predicting stnd volume, bsl re nd tree density (number of tree stems per hectre) in Yprklı plnning unit. The stnd volume, bsl re nd number of trees were determined by ground mesurements t totl 317 temporry smpling plots. Reflectnce vlues nd vegettion indices obtined from Lndst TM stellite imge points tht correspond to the smpling plots. Regression nlyses were conducted to determine the reltionships between the reflectnce vlues nd vegettion indices with the stnd volume, bsl re nd number of tree. The results showed tht liner combintion of TM 2 nd TM 7, nd ND32 s independent vribles ws found (R 2 =0.532, Sy.x =22.4857;R2 =0.706, Sy.x =20.87072) for stnd volume, respectively. A liner combintion of TM 2 nd TM 7, nd ND32 s independent vrible ws found (R 2 =0.519 Sy.x= 2.7001; R2 =0.575, Sy.x=2.24095) for bsl re, respectively. The other liner combintion of TM 3 n TM 7, nd NDVI, ND53, ND57, ND32, ASVI, MID57, IPVI nd RVI s independent vribles ws found (R 2 =0.631, Sy.x=86.81688; R2 =0.781, Sy.x =80.01439) for tree density, respectively. The results obtined from models demonstrted tht vegettion indices could better predict the stnd volume, bsl re nd number of tree when compred with other combintions of Lndst TM individul bnd spectrl reflectnce vlues. Keywords: Stnd prmeters, Lndst TM stellite imge, modelling, Yprklı plnning unit Giriş Ormnlrın cnlı bir ekosistem olmsı sebebiyle, bilimsel ltlıklr bğlı olrk düzenli ve plnlı bir biçimde işletilmesi gerekmektedir. Ormnlrın düzenli ve plnlı bir şekilde işletilmesi hlinde, düny vr oldukç insnlrın ve diğer tüm cnlılrın sürekli yrrlnbileceği doğl bir kynk olcktır. İnsnlrın, ormnlrdn çok yönlü yrr ve fonksiyonlrındn sürekli olrk fydlnmsı prensibinin temelinde ise ormn menjmnı biliminin doğuşu ytmktdır. Dolyısıyl; ormncılık ve ormn menjmnı, insnlrın ormnlrdn devmlı ve çok yönlü fydlnmsı prensibine dylı olrk doğmuştur denilebilir (Çetin ve rk., 1992). İnsnlrın, ormnlrdn sürekli ve çok yönlü fydlnmsını sğlmk mcıyl orty çıkn ormn menjmnı bu fydlnmyı bir pln çerçevesinde sunmkt ve bu bğlmd ormn menjmn plnlrının önemi orty çıkmktdır. Pln, gelecekte ulşılmsı istenilen hedeflere ne zmn, hngi rçlrl, kimlerin 41
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. yrdımı ile nsıl ve hngi mliyetlerle ulşılcğını belirten bir krrlr dizisidir. Geçmişi geleceğe bğlyn bir köprü olrk ifde edilen plnlmnın sıl görevi işletme fliyetlerini, gelecekte ulşılmsı istenen mçlr uygun bir şekilde düzenlemektir (Köse, 1986; Köse ve Bşkent, 2003). Bilindiği üzere ormncılık fliyetleri hiçbir ekonomik sektörde olmyck kdr geniş lnlrd ve hiçbir ekonomik sektörde olmyck kdr d uzun bir üretim süresine shiptir. Bu sebeple, çok geniş lnlrd ve çok uzun bir zmn diliminde ypıln ormncılık fliyetlerinin plnlı olrk ypılmsı gerekmektedir (Ersln, 1982). Ormncılıkt plnlm bilgiye dynır. Diğer bir ifdeyle plnlm, ormnın ypısını ve gelişimini temsil eden konum ve öznitelik verilerin vr oluşun ve bu verileri birlikte uyumlu olrk bilgisyr ortmınd işleyebilen bir bilgi sistemine dynır (Köse ve Bşkent, 1993). Dinmik bir ypıy ship ormn ekosistemini tnımlybilmek için meşcere prmetre-lerinin mekânsl dğılımının ve isttistiksel krkteristiklerinin bilinmesi gereklidir. Bu bilgiler ormn kynklrının plnlnmsı ve sürdürülebilirlik ilkesine uygun işletilebil-mesi için oldukç önemlidir (İnn, 2004). Geniş lnlrd ypıln ormncılık fliyetlerinde ormn menjmn plnlrının hzırlnmsınd ihtiyç duyuln meşcere hcmi, göğüs yüzeyi, ğç syısı gibi meşcere prmetrelerinin yersel ölçümlerle elde edilmesi oldukç güç, zmn lıcı ve bir o kdr d emek isteyen bir çlışmyı gerektirmektedir. Bu nedenle ülkemizin en önemli doğl kynklrındn biri oln ormnlrın mevcut durumlrının, zmnsl değişimlerinin izlenmesi ve güncelleştirilmesi mcıyl ypılck çlışmlrd, yersel çlışm destekli mc uygun uzktn lgılm (UA) verilerinin kullnılmsı, doğru, hızlı ve düşük mliyetli bilgi elde edilmesini sğlycktır (Musoğlu, 1999). Litertür incelendiğinde özellikle Lndst uydu görüntüleri kullnılrk meşcere prmetrelerinin thminine yönelik ypılmış birçok çlışm mevcuttur. Mllinis ve rk. (2003) meşecere hcmini, Mkelnd-Pekkrinen (2004) meşcere hcmini, İnn (2004) meşcere hcmi, göğüs yüzeyi, meşcere ort boyu, meşcere ort çpını, Sivnpillive rk. (2006) ve Hll ve rk. (2006) meşcere yşı ve ğç syısını, Huiyn ve rk. (2006) meşcere hcmini, Mohmmdi ve rk. (2010) meşcere hcmi ve ğç syısı, Lndst uydu görüntüleri kullnılrk thmin edilmeye çlışılmıştır. Bu çlışmnın mcı; Yersel ölçümlerle lınn toplm 317 det örnek lnlr ilişkin olrk meşcere hcmi, göğüs yüzeyi ve ğç syısının belirlenmesi, Lndst TM uydu görüntüsü üzerinde her bir örnek ln ilişkin prlklık değerlerinin hesplnmsı, Her bir örnek ln ilişkin olrk hesplnn prlklık değerlerinden yrrlnılrk bzı vejetsyon indislerinin hesplnmsı, Örnek lnlr ilişkin olrk hesplnn meşcere hcmi, göğüs yüzeyi ve ğç syısı ile Lndst TM uydu görüntüsünden örnek lnlr ilişkin olrk elde edilen prlklık değerleri ve vejetsyon indis değerleri rsındki ilişkilenin çoklu regresyon nlizi ile modellenmesidir. Mteryl ve Yöntem Çlışm lnının tnıtımı Yprklı Ormn İşletme Şefliği; Ankr Ormn Bölge Müdürlüğü, Çnkırı Ormn İşletme Müdürlüğü sınırlrı içerisinde yer lmktdır. Çlışm lnı 563243-572062 doğu boylmı ve 4501061-4522167 kuzey enlemleri rsınd yer lmktdır. Çlışm lnın ortlm yükseltisi 1348 m dir. Çlışm lnının yıllık ortlm sıcklığı 11.1 C ve ortlm yğışı ise 397.7 mm dir. Çlışm lnındki hkim ğç türleri krçm, srıçm, göknr, sedir, meşe ve kvktır. Çlışm lnının Türkiye üzerindeki konumu gösterir hrit Şekil 1 de verilmiştir. Mteryl Bu çlışmnın gerçekleşmesinde; yerleri sistemtik olrk 300 m x 300 m rlıklrl belirlenen toplm 317 det örnek lndn elde edilen envnter krnesi verileri, Yprklı ormn işletme şefliği ormn menjmnı meşcere hritsı ve 21.08.2011 trihli Lndst TM uydu görüntüsüne it TM 1, TM 2, TM 3, TM 4, TM 5 ve TM 7 bntlrı mteryl olrk kullnılmıştır. Yöntem Envnter krnelerine ilişkin değerlendirmeler her bir örnek ln ilişkin bzı meşcere prmetreleri (meşcere hcmi, göğüs yüzeyi ve ğç syısı) örnek ln bzınd hesplnmıştır. Meşcere prmetrelerine ilişkin olrk hesplnn bu değerler örnek ln büyüklüğüne (400, 600 ve 800 m²) bğlı olrk hektr çevrilmiştir. Örnek lnlrın hcminin belirlenmesinde; çlışm lnı içerinde yer ln ğç 42
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. Şekil 1. Çlışm lnının konumu türleri için geliştirilmiş oln tek girişli ğç-hcim denklemlerinden yrrlnılmıştır. Örnek lnlrın göğüs yüzeyinin belirlenmesinde ise şğıd yer ln formül kullnılmıştır. Ağç syısını ilişkin veriler ise örnek lndki ğç syısı hesplnmış ve hektr çevirme ktsyısı ile çrpılrk bulunmuştur. G=Göğüs yüzeyi(m²/h) A=örnek ln büyüklüğü (m²) d 1.30 =örnek ln içindeki her bir ğcın çpı n=örnek ln içerindeki ğç syısı Uydu görüntüsüne ilişkin değerlendirmeler Lndst TM uydu görüntüsü nlize hzır le getirilmeden önce bzı ön işlemlere tbi tutulmuştur. Erds Imgine 2014 yzılım progrmı yrdımıyl görüntünün tmosferik, rdyometrik ve geometrik düzeltmesi ypılrk nlize hzır hle getirilmiştir. Anlize hzır hle getirilen Lndst TM uydu görüntüsüne it TM 1, TM 2, TM 3, TM 4, TM 5 ve TM 7 bntlrı birleştirilerek görüntü bir bütün hline getirilmiştir. Lndst TM görüntüsü üzerine, X ve Y koordint değerleri girilerek syısl hl getirilen örnek lnlr tılmıştır. Her bir örnek ln ilişkin olrk Lndst TM görüntüsünün ilgili bntlrındki prlklık değerleri hesplnmıştır. Çlışmd örnek lnlrın GPS ile koordintlrının ölçülmesi sırsınd koordint belirlemede oluşbilecek htlrı ve uydu verilerinin geometrik dönüşümünde oluşbilecek geometrik htlrı elimine etmek mcıyl regresyon nlizi ypılırken, uydu verilerinin prlklık değeri olrk örnek lnının uydu görüntüsü üzerinde krşılık geldiği pikselin etrfındki 9 (3x3) pikselin prlklık değerlerinin ortlmsı lınmıştır. b c d x e f g h, b, c, d, e, f, g, h ve x piksellerin ynsım değerleri, X ölçme ypıln pikselin ynsım değeri 43
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. olmk üzere; x= +b+c+d+e+f+g+h+x 9 (1) Bu şekilde her bir örnek ln ilişkin Lndst TM uydu görüntüsünün ilgili bntlrındki prlklık değerleri hesplnmıştır. Lndst TM uydu görüntüsünün ilgili bntlrınd elde edilen prlklık değerlerinden yrrlnılrk vejetsyon indis değerleri de hesplnmıştır. Çlışmd kullnıln vejetsyon indis değerleri ve bu değerlerin hesplnmsınd kullnıln formüller Tblo 1 de verilmiştir. Tblo 1. Çlışmd kullnıln vejetsyon indisleri Vejetsyon indisleri NDVI NR DVI SAVI ND53 ND54 ND57 ND32 ND73 ARVI ASVI NDWI VIS123 MID57 Formülü (TM4-TM3)/(TM4+TM3) (TM4)+(TM2) (TM4)-(TM3) (TM4-TM3)*(1+L)/(TM4+TM3+L) (TM5-TM3)/(TM5+TM3) (TM5-TM4)/(TM5+TM4) (TM5-TM7)/(TM5+TM7) (TM3-TM2)/(TM3+TM2) (TM7-TM3)/(TM7+TM3) (TM4-2(TM3)+(TM2)/(TM4)+2(TM3)-(TM2) ((2(TM4))- (2(TM4)+1)2-8(TM4)-2(TM3)+(TM2)/2) (TM4-TM5)/(TM4+TM5) (TM1)+(TM2)+(TM3) (TM5)+(TM7) Albedo (TM1)+(TM2)+(TM3)+(TM4)+(TM5)+(TM7) NDVI: Normlize Edilmiş Bitki İndeksi, NR: NIR-RED, DVI: Bitki Ayrım İndeksi, SAVI: Toprk Etkisi Azltılmış Vejetsyon İndeksi, ND: Normlize Edilmiş Frk, ARVI: Atmosferik Dynıklı Bitki İndeksi, ASVI: tmosferik ve toprk bitki örtüsü indeksi NDWI: Normlize Edilmiş Frk Su İndeksi, VIS: Görünür Dlg Boylrı, MID: Ort Kızılötesidlg boylrı, IPVI: Kızılötesi yüzde vejetsyon indeksi, RVI: Ornı Vejetsyon İndeksi, MSAVI: Değiştirilmiş Toprk Etkisi Azltılmış Vejetsyon İndeksi, EVI: Gelişmiş Vejetsyon İndeksi L=0.5 C1=6.0 C2=7.5 İsttistiksel nliz Bu çlışmd, meşcere hcmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ğç syısı ile Lndst TM uydu görüntüsüne ilişkin prlklık değerleri rsındki isttistiksel ilişkileri modellemek üzere, çoğul regresyon nlizi kullnılmıştır. Çoğul regresyon modellerinde thmin edilmek istenen bğımlı değişken; meşcere hcmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ğç syısı iken, bğımsız değişken ise; Lndst TM uydu görüntüsüne it ltı bntın prlklık değerleri (TM1, TM 2, TM 3, TM 4, TM 5 ve TM 7) ile bu bntlrın kullnımıyl elde edilen vejetsyon indis değerleridir. Sonuç ve Trtışm Lndst TM uydu görüntüsünden her bir örnek ln ilişkin olrk elde edilen bnt prlklık değerleri ve vejetsyon indis değerleri ile meşcere prmetreleri rsındki ilişkiler çoklu regresyon nlizi ile orty konulmy çlışılmıştır. Her bir meşcere prmetresine (meşcere hcmi, meşcere göğüs yüzeyi ve ğç syısı) ilişkin olrk hem bnt prlklık değerlerinden hem de vejetsyon indis değerlerinden elde edilen modeller Tblo 2-7 de verilmiştir. Ayrıc her bir modele ilişkin olrk elde edilen ht grfikleri de Şekil 2-7 de verilmiştir. Tblo 2. Meşcere hcmini bnt prlklık değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Ktsyılrı Std.Ht t p 129.868 1.971 65.881 0.000 ND32-515.999 30.378-16.968 0.000 R 2 =0.706 Sy.x=20.87072 44
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. Tblo 3. Meşcere hcmini vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Ktsyılrı Std.Ht t p 147.808 3.562 41.501 0.000 TM2 3.003 0.374 8.037 0.000 TM7-3.393 0.349-9.729 0.000 R 2 =0.532 Sy.x=22.4857 Meşcere hcmini bnt prlklık değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini meşcere hcmine göre değişimi Şekil 2 de verilmiştir. Tblo 4. Meşcere göğüs yüzeyini bnt prlklık değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Ktsyılrı Std.Ht t p 23.666 0.418 56.611 0.000 TM2 0.377 0.044 8.583 0.000 TM7-0.421 0.041-0.000 R 2 =0.519 Sy.x=2.7001 Meşcere göğüs yüzeyini bnt prlklık değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini meşcere göğüs yüzeyine göre değişimi Şekil 4 te verilmiştir. Şekil 2. Bnt prlklık değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini hcim ilişkisi Meşcere hcmini vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini meşcere hcmine göre değişimi Şekil 3 de verilmiştir. Şekil 4. Bnt prlklık değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini göğüs yüzeyi ilişkisi Tblo 5. Meşcere göğüs yüzeyini vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Ktsyılrı Std.Ht t p 22.191 0.250 88.929 0.000 ND32-44.011 3.700-11.894 0.000 R 2 =0.575 Sy.x=2.24095 Meşcere göğüs yüzeyini vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini meşcere göğüs yüzeyine göre değişimi Şekil 5 te verilmiştir. Şekil 3. Vejetsyon indis değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini hcim ilişkisi 45
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. Şekil 5.Vejetsyon indis değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini göğüs yüzeyi ilişkisi Tblo 6. Ağç syısının bnt prlklık değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Ktsyılrı Std.Ht t p 656.942 13.266 49.520 0.000 TM3 13.393 1.354 9.888 0.000 R 2 =0.631 Sy.x=86.81688 Tblo 7. Ağç syısını vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden en iyi model sonuçlrı Bğımsız Değişenler Ktsyılrı Std. Ht t p -2369.989 1083.383-2.188 0.031 NDVI -3057.302 1139.168-2.684 0.008 ND53-1822.049 197.935-9.205 0.000 ND57 1146.975 119.785 9.575 0.000 ND32 1010.485 253.534 3.986 0.000 ASVI -10.623 1.962-5.414 0.000 MID57 4.026 1.019 3.951 0.000 IPVI 4980.417 2164.582 2.301 0.023 RVI 481.147 78.821 6.104 0.000 R 2 =0.781 Sy.x=80.01439 Ağç syısını vejetsyon indis değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini ğç syısın göre değişimi Şekil 7 de verilmiştir. Ağç syısını bnt prlklık değerlerine göre thmin eden modelle elde edilen htlrın, thmini ğç syısın göre değişimi Şekil 6 d verilmiştir. Şekil 7.Vejetsyon indis değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini ğç syısı ilişkisi Şekil 6. Bnt prlklık değerlerini ess ln modelle elde edilen htlr-thmini ğç syısı ilişkisi Çlışmd elde edilen sonuçlr değerlendirildiğinde meşcere hcmi ve meşcere göğüs yüzeyi bnt prlklık değerlerine göre, TM 2 ve TM 7 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı model, vejetsyon indislerine göre ise ND32 bğımsız değişkeninin yer ldığı modelle en iyi thmin edilmiştir. Bnt prlklık değerleri ve vejetsyon indislerine göre meşcere hcmi ve meşcere göğüs yüzeyini thmin eden modellere ilişkin elde edilen R 2 ve stndrt ht değerleri sırsıyl meşcere hcmi için (R 2 =0.532, Sy.x=22.4857) ve (R 2 =0.706 Sy.x =20.87072); meşcere göğüs yüzeyi için (R 2 =0.519, Sy.x=2.7001) ve (R 2 =0.575, Sy.x=2.24095) dır. Bun krşın ğç syısını bnt prlklık değerlerine göre, TM 3 ve TM 7 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı model, 46
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. vejetsyon indislerine göre NDVI, ND53, ND57, ND32, ASVI, MID57, IPVI ve RVI bğımsız değişkenlerinin yer ldığı modelle en iyi thmin edilmiştir. Bnt prlklık değerleri ve vejetsyon indislerine göre ğç syısını thmin eden modellere ilişkin elde edilen R 2 ve stndrt ht değerleri sırsıyl R 2 =0.631, Sy.x=86.81688) ve (R2 = 0.781, Sy.x=80.01439) dır. Elde edilen sonuçlr birlikte değerlendirildiğinde meşcere prmetrelerinden ğç syısı diğer meşcere prmetrelerine göre dh iyi bir şekilde thmin edilmiştir (Özgün, 2014). Bununl birlikte meşcere prmetrelerinin thmin edilmesinde vejetsyon indislerinin bnt prlklık değerlerine göre dh iyi sonuçlr verdiği görülmüştür. Konuyl ilgili olrk ypıln bzı çlışmlrd bizim çlışmmız benzer sonuçlr bulunmuştur. Yeşil ve rk. (1999) trfındn İstnbul Gziosmnpş d gerçekleştirilen çlışmd, ğç serveti ile Lndst TM uydu verisinin TM 2, TM 3, TM 4 ve TM 5 deki prlklık değerleri rsındki ilişki çoklu regresyon nlizi ile irdelenmiş ve R 2 tüm test lnı için 0.59 olrk bulmuşlrdır. Bu çlışmd sdece TM 2 ve TM 7 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı modelde R 2 =0.532 olrk bulunmuştur. PuhrndDonoghue (2000) İskoçy nın güney btısındki iğne yprklı plntsyon shlrınd gerçekleştirdikleri çlışmd, Lndst TM 3, 5 ve 7. bntlrın it prlklık değerleri ile göğüs yüzeyi rsınd önemli bir isttistiksel ilişki bulmuşlrdır (R² 0.77). Ypıln bu çlışmd ise göğüs yüzeyi ile bnt prlklık değerleri rsınd ypıln regresyon nliz sonucun göre en iyi model sonucu TM2 ve TM 7 bntlrı ile bulunmuş ve R 2 0.519 hesplnmıştır. Özdemir (2003) Lndst TM uydu verisi ile ğç servetinin kestirilmesi mcıyl Belgrd ormnlrınd yptığı çlışmd; en yüksek korelsyon ktsyısı, Lndst uydu verisinin 4. bntındki prlklık değerleri ile hcim rsınd bulunmuştur (R 2 =0.56). Ypıln bu çlışmd ise regresyon nlizinde bnt prlklık değerler ile meşcere hcmi için en iyi sonuç TM2 ve TM 7 rsınd görülmüş ve R 2 0.532 olrk bulunmuştur. Mllinis ve rk. (2003) trfındn ypıln ve Lndst TM uydu görüntüsüne it bntlrdki prlklık değerleri ile meşcere hcmi rsındki ilişkilerin rştırıldığı çlışmd TM2, TM3, TM4 ve TM5 bntlrının bğımsız değişken olrk kullnıldığı regresyon denkleminde R 2 =0.183; TM2, TM3 ve TM5 bntlrının bğımsız değişken olrk kullnıldığı regresyon denkleminde R 2 =0.172 ve TM1-TM5 ve TM7 bntlrının bğımsız değişken olrk kullnıldığı regresyon denkleminde ise R 2 =0.117 olrk bulunmuştur. Anck ypıln bu çlışmd sdece TM2 ve TM7 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı modelle meşcere hcmi dh iyi bir şekilde (R 2 =0.532) thmin edilmiştir. Hll ve rk. (2006) trfındn Lndst ETM+ verileriyle Knd d yptıklrı çlışmd, Lndst görüntüleri kullnrk meşcere boyunu ve tepe kplılığı thmin etmişlerdir. Dh sonr, bu iki prmetre ile meşcere hcmini çoklu regresyon ile modellemişlerdir. Bu regresyon modelinin korelsyon ktsyısı 0.84 olrk hesplnmıştır. İnn (2009) yptığı çlışmd; Lndst ETM+ uydu görüntüsünün TM 1-5 ve TM 7. bnt değerlerinden elde edilen 25 frklı vejetsyon indis değerleri ile yersel ölçümlerle elde edilen hcim, göğüs yüzeyi, meşcere ort boy, meşcere ort çp değerleri rsındki ilişkiler regresyon nlizi ile incelemiştir. Meşcere hcmini bnt prlklık değerlerine göre, TM 5 bğımsız değişkeninin yer ldığı model en iyi çıklrken (R 2 =0.82), vejetsyon indislerine göre Albedo bğımsız değişkenin yer ldığı model en iyi çıklmıştır (R 2 =0.84). Meşcere hcmine benzer şekilde, meşcere göğüs yüzeyini bnt prlklık değerlerine göre, TM 5 bğımsız değişkeninin yer ldığı model en iyi çıklrken (R 2 =0.81), vejetsyon indislerine göre Albedo bğımsız değişkenin yer ldığı model en iyi çıklmıştır (R 2 =0.81). Bu çlışmnın ksine, ypıln bu çlışmd meşcere hcmini ve meşcere göğüs yüzeyini TM2 ve TM7 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı model çıklrken (R 2 =0.532), vejetsyon indislerine göre ise ND32 bğımsız değişkenin yer ldığı modeller en iyi çıklmıştır (R 2 =0.706 Sy.x =20.87072; R2 =0.575, Sy.x= 2.24095). Ateşoğlu (2009) Frklı Uydu Görüntü Verileri İle Meşcere Prmetreleri Arsındki İlişkilerin Arştırılmsı (Brtın-Mugd Örneği) dlı Doktor Tezi çlışmsınd; Lndst 7 ETM+ uydu görüntüsü kullnılrk hcim, göğüs yüzeyi ve ğç syısını thmin etmeye çlışmış. Elde edilen sonuçlr bkıldığınd meşcere hcmini TK2 bğımsız değişkenin yer ldığı modelde R 2 =0.518, göğüs yüzeyini TK2, ETM4 ve Albedo bğımsız değişkenin yer ldığı modelde R 2 =0.778 ve ğç syısını LAI değişkeninin yer ldığı modelde ise R 2 =0.325 olrk bulmuştur. Mohmmdi ve rk. (2010) yptıklrı çlışmd Lndst ETM+ uydu verilerini kullnrk meşcere hcmini ve ğç syısını thmin etmeye çlışmıştır. Çlışmdn elde edilen sonuçlr değerlendirildiğinde, ğç syısı için ETM 4 ve ETM 5 bğımsız değişkenlerinin yer ldığı modelde R 2 = 0.734, ve DVI bğımsız değişkeninin yer ldığı modelde meşcere hcmi için R 2 =0.43 olrk bulmuşlrdır. Günlü ve rk. (2012) trfındn 47
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. ypıln bir çlışmd Lndst TM uydu görüntüsü kullnılrk göknr meşcerelerinde meşcere hcmi thmin edilmeye çlışılmış. Elde edilen sonuçlr değerlendirildiğinde en iyi sonucu TM 2 ve TM 4 bğımsız değişkenin yer ldığı model çıklmıştır (R 2 =0.54). Günlü ve rk. (2013) yptıklrı bşk bir çlışmd; sf kyın meşcerelerinde QuickBird ve Lndst 7 ETM+ uydu görüntüleri yrdımıyl meşcere hcminin thmin edilmesi mçlnmıştır. Uydu görüntülerinden elde edilen prlklık değerleri ile meşcere hcmi rsındki ilişkiler regresyon nliziyle orty konulmuştur. Anlizler sonucund, Quickbird uydu görüntüsünün Bnt 1, Bnt 2, Bnt 3 ve Bnt 4 bğımsız değişkenleri ile elde edilen regresyon denklemi ile meşcere hcmi rsınd en iyi ilişki (R 2 =0.70) bulunurken, Lndst 7 ETM+ uydu görüntüsünde ise ETM 2, ETM 3 ve ETM 4 bğımsız değişkenlerinde (R 2 =0.545) en iyi ilişki olduğu bulunmuştur. Khrimn ve rk. (2014) Lndst TM uydusu kullnılrk krışık meşcerelerde ğç syısı ve meşcere kplılığının thminine yönelik yptıklrı bir çlışmd TM1, TM3 ve TM4 bntlrının bğımsız değişken olrk kullnıldığı modelde meşcere kplılığı için R 2 =0.61 ve TM 1 bğımsız değişkenin kullnıldığı modelde ğç syısı için R 2 =0.613 bulmuşlrdır. Aynı çlışmd SR ile DVI bğımsız değişkenlerinin yer ldığı modelde meşcere kplılığı için R 2 =0.674 ve DVI ile SAVI bğımsız değişkenlerinin yer ldığı model ise ğç syısı için R 2 =0.702 olrk bulmuşlrdır. Bu çlışmdn elde edilen sonuçlr ışığınd, çlışm lnınd meşcere prmetrelerini thmin etmede vejetsyon indislerinin oluşturduğu modellerin dh bşrılı olduğu görülmüştür. Yprklı Ormn İşletme Şefliği için elde edilen bu modeller (özellikle vejetsyon indisleriyle oluşturuln) çlışm lnın ykın benzer özellik gösteren ormn ekosistemlerinde kullnılbilir. Teşekkür Bu çlışm, Çnkırı Krtekin Üniversitesi, Bilimsel Arştırm Projeleri Birimince Lisnsüstü Tez Projesi (Proje Kodu:2013/7) kpsmınd desteklen-miştir. Bu desteklerinden dolyı Çnkırı Krtekin Üniversitesi Bilimsel Arştırm Projeleri Birimine çok teşekkür ederiz. Ayrıc envnter krnesi verilerinin elde edilmesinde her türlü desteği veren Ormn İdresi ve Plnlm Dire Bşknlığın çok teşekkür ediyoruz. Kynklr Ateşoğlu, A. 2009. Frklı uydu görüntü verileri ile meşcere prmetreleri rsındki ilişkilerin rştırılmsı (Brtın-Mugd Örneği). Doktor tezi. Brtın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 111s., Brtın. Çetin, N., Efendioğlu, M. ve Zık, T. 1992. Türkiye de ormn menjmnının dünü ve bugünü, ormncılığımızd ormn menjmnının dünü, bugünü ve geleceğine ilişkin genel görüşme. 16-19 Ksım, Ankr, Bildiriler Kitbı, 17-28. Ersln, İ., 1982. Ormn Amenjmnı. İ.Ü. Ormn Fk. Yy. No: 3010/318, 585 s. Günlü, A., Ercnlı, İ., Şenyurt, M. nd Yyl, A.T. 2012. Modeling stnd volüme using Lndst TM dt for fir stnds (Abies bornmuellerin Mttf.) Locted in Buyukduz plnning unit, Turkey. Kstmonu Üni., Ormn Fkültesi Dergisi, Özel Syı: 65-71 Günlü, A., Ercnlı, İ., Bşkent, E.Z. ve Şenyurt, M. 2013. Quickbird ve Lndst 7 ETM+ uydu görüntüleri kullnılrk Ayncık-Göldğ kyın (Fgus orientlis Lipsky) meşcerelerinde hcim thmini. SDÜ Ormn Fkültesi Dergisi, s.1-2 Hll, R.J., Skkun, R.S., Arsenult, E.J. nd Cse, B.S. 2006. Modeling forest stnd structure ttributes using lndst etm dt: ppliction to mpping of bove ground biomss nd stnd volume. Forest Ecologynd Mngement, 225: 378-390. Huiyn, G., Limin, D., Gng W., Dong, X., Shunzhong, W. ndhui, W. 2006. Estimtion of forest volumes by integrting Lndst TM imgery nd forest inventory dt. Series E Technologicl Sciences. Vol.49 Supp. I 54 62. İnn, M. 2004. Ormn vrlığının sptnmsınd uzktn lgılm verileri. Doktor tezi. İstnbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 142 s., İstnbul. İnn, M. 2009. Uzktn lgılm verileri ve ormn meşcerelerine it dendrometrik elemnlr rsındki spektrl ilişkiler. Eskişehir Osmngzi Üniversitesi Mühendislik Mimrlık Fkültesi Dergisi Cilt: XXII, Syı:3 Khrimn, A., Günlü, A. ndkrhlil, U. 2014. Estimtion of crown closure nd tree density using Lndst TM stellite imges in mixed forest stnds, Journl of the Indin Society of Remote Sensing. Indin Society of Remote Sensing, 42(3), 559-567. Köse, S. 1986. Ormn isletmelerinin plnlnmsınd yöneylem rştırmsı yrrlnm olnklrı, Doktor tezi, K.T.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, Trbzon. Köse, S. ve Bşkent, E.Z. 1993. Coğrfi bilgi sistemlerinin ormncılığımızdki önemi. Ormn Bknlığı, I. Ormncılık Şursı, OGM, Ankr, 195-204. Mkel, H., Pekkrinen, A. 2004. Estimtion of forest stnd volumes by Lndst TM Imgery nd stnd-level field-inventory dt. Forest Ecologynd Mngement, 196: 245 255. 48
Andolu Ormn Arştırmlrı Dergisi, 2015, 1 (1-2) 41-49 Antolin Journl of Forest Reserch Günlü ve rk. Mllinis G., Koutsis N., Mkrs A., Krteris M. 2003. Forestprmetersestimtion in Europen Mediterrnen lndscpe using remotely sensed dt. Forest Science, 50(4), 450 460. Mohmmdi, J., Joibry, S.S., Yghmee, F. nd Mhiny, A.S. 2010. Modeling forest stnd volüme nd tree density using Lndst ETM dt. Interntionl Journl of Remote Sensing, 31: 2959-2975. Musoğlu, N. 1999. Elektro-optik ve ktif mikrodlg lgılyıcılrdn elde edilen uydu verilerinden ormn lnlrınd meşcere tiplerinin ve yetişme ortmı birimlerinin belirlenme olnklrı. Doktor tezi, İstnbul Teknik Üniversitesi, İstnbul. Özdemir, İ. 2003. Üç şmlı örnekleme metodu ve bölgesel (Doğu Mrmr Bölgesi) Ormn envnterinde uygulnmsı. Doktor tezi. İ.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 128 s., İstnbul. Özgün, M., 2014. Lndst TM Uydu Görüntüsü Yrdımıyl Bzı Meşcere Prmetrelerinin Thmin Edilmesi (Yprklı Ormn İşletme Şefliği Örneği), Çnkırı Krtekin Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Çnkırı Sivnpilli, R., Smith, C.T., Srinivsn, R., Messin, M.G. nd Wu, X.B. 2006. Estimtion of mnged loblolly pine stnd ge nd density with Lndst ETM+ dt. Forest Ecology nd Mngement, 223:247 254 Puhr, C.B., Donoghue, D.N.M. 2000. Remote sensing of uplnd conifer plnttions using Lndst TM dt: A Cse Study from Gllowy, South-West Scotlnd, Interntionl Journl of Remote Sensing, 21, 633-646. Yesil, A., Asn, Ü., Coskun, G., Örmeci, C. ve Ky, S. 1999. Stticlly modeling nd stnd type forest mpping selected re round Istnbul using Lndst-TM nd Spot Dt. Proceedings of the Interntionl Symposium On Remote Sensing&Integrted Technologies, Istnbul, 151-162. 49