Karbon Depolama Kapasitesinin Landsat Etm+ Uydu Görüntüsüyle Belirlenmesi

Karbon Depolama Kapasitesinin Landsat Etm+ Uydu Görüntüsüyle Belirlenmesi Mehmet MISIR 1, Nuray MISIR 2, Alper BULUT 3 1 Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü, 61080-Trabzon 2 Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü, 61080-Trabzon 3 Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü, 37100-Kastamonu, bulutalper@windowslive.com Özet Son zamanlarda, iklim değiģikliği, tropikal ormanların yok olması, biyolojik çeģitliliğin azalması ve çölleģme, bilim adamları ve politikacıların üzerinde önemle durduğu küresel sorunların baģında gelmektedir. Bunlardan iklim değiģikliği veya küresel ısınma küresel sıcaklık ortalamasının artması olarak tanımlanmaktadır. Küresel iklim değiģikliğinin sebepleri incelendiğinde, sera gazlarının etkisinin öncelikli olduğu görülmektedir. Sera gazlarından biri olan ve atmosferin bileģiminde de yer alan karbondioksitin atmosferdeki miktarının değiģik nedenlerle artması sera etkisi oluģturmaktadır. Dünya üzerinde okyanuslar ve ormanlar karbondioksitin en büyük iki yutağı olarak gösterilmektedir. Ormanların fotosentez ile yüksek miktarda karbon depolamaları nedeniyle, bölgesel ve küresel karbon döngüsünde önemli bir rol oynamaktadırlar. Yeryüzünde tüm bitkiler tarafından tutulan karbonun % 75 i ormanların yeģil bünyesinde depolanmaktadır. Ormanlık alanların geniģletilmesiyle atmosferdeki karbondioksit miktarını azaltmak küresel ısınmanın engellenmesi için en büyük tedbir olarak öne sürülmektedir. Küresel ısınmada en büyük paya sahip olan gaz karbondioksit olduğundan, bilimsel çalıģmalar da daha çok bu gazın indirgenmesine ve bağlanmasına odaklanmaktadır. Karbon depolama kapasitesin belirlenmesinde iki yöntem kullanılmaktadır. Doğrudan yöntem, zaman alıcı, zahmetli ve oldukça pahalıdır. Dolaylı yöntemlerden biri olan uydu görüntülerinin sınıflandırılması ile karbon depolama miktarının belirlenmesi, doğrudan yöntemlere göre çok daha basit, oldukça pratik, coğrafi bilgi sistemlerine entegre edilmesi daha kolay ve daha az maliyetlidir. Bu çalıģmada; Artvin Orman Bölge Müdürlüğüne bağlı Merkez Orman ĠĢletme ġefliğinin karbon depolama kapasitesinin, uzaktan algılama yöntemlerinden biri olan uydu görüntülerinin kontrollü sınıflandırılması yöntemi kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıģtır. ErdasImagine9.1 programı kullanılarak Landsat ETM+ uydu görüntüsü üzerinde kontrollü sınıflandırma iģlemi gerçekleģtirilmiģtir. Genel sınıflandırma doğruluğu % 82.5, Kappa Ġstatistiği değeri ise 0.7417 olarak bulunmuģtur. Anahtar Kelimeler: Karbon depolama, uzaktan algılama, kontrollü sınıflandırma, coğrafi bilgi sistemleri Determining The Carbon Storage Capacity With Landsat Etm+ Satellite Image Abstract Nowadays, climate change, tropical deforestation, loss of biodiversity and desertification are the main global problems that; scientists and politicians focused on. Climate change or global warming are defined as the increment of the global mean of temperature. While the reasons of global climate changing were investigated, it was found that the effects of greenhouses gas come to the forest. One of the greenhouses gas and atmosphere gas CO 2 causes the greenhouse effect; by increasing from different reasons. The ocean sand forests are the biggest storage of carbon in the earth. Forests take an important role in the regional carbon cycle by stocking high amounts of CO 2 with the photosynthesis. In the planet, 75% of carbon stocked by plants in the forest. For stopping global warming the best solution is increasing the forest lands. 532

Because of CO 2 is the most important factor on global warming in the scientifically studies reduction of CO 2 is focused. For determining the carbon storage capacity, two methods are used. Direct method takes time, tiring and very expensive. One of the indirect methods, determining the carbon storage capacity with classification the satellite image is more simple, practical, cheaper and more easy combine with GIS. In the study, it was aimed to determine carbon storage capacity of Artvin Regional Directorate of Forestry, Artvin Central Forest Management Chief dom with supervised classification the satellite image. Erdas Imagine 9.1 was used to supervise classification on Landsat ETM+ satellite images. Overall classification accuracy value was found 82.5% and Kappa Statistic value was found 0.7417. Keywords:Carbonstorage, remotesensing, supervisedclassification, GIS 1. Giriş Hızlı nüfus artıģı ile birlikte hızlı endüstriyel kalkınma ve doğal kaynakların sınırsız kullanımı, dünyanın önemli ekolojik süreçlerinde köklü değiģikliklere neden olmuģtur.(backéus, Wikström, &Lämås, 2005). Bu köklü değiģikliklerin baģında ise küresel iklim değiģikliği kavramı gelmektedir. Ġklim olaylarının ortalamasından sapmalar Ģeklinde karģımıza çıkan iklim değiģikliği kavramı 1988 yılının sonunda düzenlenen Hükümetler Arası Ġklim DeğiĢikliği Paneli (IPCC) ile ilk defa politik (Paterson ve Grubb, 1992: 293 294) ve ekonomik bir sorun olarak karģımıza çıkmıģtır. Ġklim değiģikliği kavramı son yirmi yıllık periyotta literatürde farklı Ģekillerde tanımlanmıģtır. BirleĢmiĢ Milletler (BM) Ġklim DeğiĢikliği Kongresi çerçevesinde, bir zaman periyodun da gözlemlenen doğal iklim değiģikliklerinin yanında doğrudan ya da dolaylı olarak insan faaliyetleri sonucunda küresel atmosferin bileģiminin bozulmasına bağlı olarak ortaya çıkan bir durum olarak tanımlanmaya baģlanmıģtır (IPCC, 2007b: 30 31). Küresel iklim değiģikliğinin sebepleri irdelendiğinde ise en önemli etken olarak Sera Etkisi karģımıza çıkmaktadır. Kömür, doğalgaz ve fuel gibi fosil yakıtlar, yüksek basınç altında oluģmuģ ve karbondioksit içeriği bakımından çok zengin organik maddelerdir. Bu yakıtların kullanımı sonucunda açığa çıkan CO 2 gazı, atmosfere karıģır. Normalde karbon döngüsünün bir parçası olan bu olay, fosil yakıtların kullanımının artması ile atmosferdeki CO 2 miktarının normalden yüksek seviyelere çıkmasına neden olur. Havanın baģlıca iki bileģeni olan oksijen ve azot gazları, güneģin gözle görülebilen dalga boylu ıģınlarını yansıtır ve morötesi ıģımaların bir kısmını da absorblar (soğurur). Dünya yüzeyine ulaģabilen güneģ ıģınları, yeryüzü tarafından soğurularak ısıya dönüģtürülür. Bu ısı, yeryüzündeki atomların titreģimine ve kızılötesi ıģıma yapmalarına neden olur. Bu kızılötesi ıģımalar, oksijen veya azot gazı tarafından soğurulmaz. Ancak havada bulunan CO 2 ve CFC (kloroflorokarbon) gazları, kızılötesi ıģımaların bir kısmını soğurarak, atmosferden dıģarı çıkmalarını engeller. Bu soğurma olayı, atmosferin ısınmasına yol açar. Bunun sonucunda dünya, güneģin altına park edilmiģ bir arabanın içi gibi ısınır. ĠĢte bu etkiye, "sera etkisi" adı verilir. Sera etkisi dünya yüzeyinin ortalama sıcaklığını değiģtireceği için, uzun vadede iklimlerde değiģiklikler, buzulların erimesi, mevsimlerin kayması ve tarım alanlarının verimsizleģmesi gibi çok ciddi sorunlara neden olabilir (URL-1). 533

Orman ekosisteminin karbon depolama kapasitesi konusunun araģtırıcıların ve politikacıların özel ilgisini çekmesinin sebebi; küresel ölçekte ormanların, karasal bitkilerdeki karbonun %80- %90 ını, topraktaki karbonun %30-40 ını içermesidir (Harvey, 2000; Landsberg&Gower, 1997). Ormanlık arazilerin (örneğin plantasyon ormanları oluģturularak) artırılması C depolanmasını arttırmak, atmosferdeki karbon dioksit (CO 2 ) konsantrasyonları azaltmak için etkili bir önlem olarak önerilmekte ve dolayısıyla küresel ısınmanın önlenmesine katkıda bulunmaktadır (Kurz et al., 1996; Cairns et al., 1997). Orman ekosistemlerinin topraküstü biyokütle ve C depolama için en büyük potansiyeli, genellikle ağaç biyokütle bileģenleridir (kök, dallar ve yapraklar). Topraküstü ve toprak altı biyokütleye, ölü ve dikili kuru ağaçlar da önemli derecede katkı sağlamaktadırlar. (e.g. WhittakerandWoodwell, 1968; LongandTurner, 1975). Bu çalıģmada; Artvin Orman Bölge Müdürlüğüne bağlı Merkez Orman ĠĢletme ġefliğinin karbon depolama kapasitesinin, uzaktan algılama yöntemlerinden biri olan uydu görüntülerinin kontrollü sınıflandırması yöntemi kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıģtır. 2. Çalışma Alanı ÇalıĢma alanı Artvin Orman Bölge Müdürlüğü, Artvin Orman ĠĢletme Müdürlüğü, Merkez Orman ĠĢletme ġefliği sınırları içerisinde yer almaktadır. ÇalıĢma alanının yüksekliği 750 m. ile 2047 m. arasında değiģmekle beraber ortalama yükseklik 1430 m. dir. ÇalıĢma alanının eğimi ise % 32 ile % 90 arasında değiģmektedir. Ortalama eğim % 65 dir. Ortalama yıllık sıcaklık 6.6 o C; ortalama yıllık yağıģ miktarı ise 1157 mm dir (Erinç 1984; Anonim 2001). ÇalıĢma alanında genellikle Doğu Ladini (Piceaorientalis) ve Doğu Kayını (Fagusorientalis) karıģık meģcereleribulunmakla beraber saf Ladin ve saf Kayın MeĢceleride bulunmaktadır. Ayrıca Fıstık Çamı (Pinuspinea), Kızılağaç (Alnusglutinosa), Gürgen (Carpinusorientalis), Kayacık (Ostryacarpinifolia ), MeĢe (Quercus sp. ) gibi türlerde alan içerisinde yer almaktadır. 3. Materyal Bu çalıģmada, orman amenajman planı meģcere haritaları, topografik haritalar, geometrik ve radyometrik düzeltmeleri yapılmıģ Landsat ETM+ uydusunun 2000 yılı Haziran ayına ait uydu görüntüsü materyal olarak kullanılmıģtır. Ayrıca biyokütle miktarının ve buna bağlı olarak biyokütlenin içerdiği karbon miktarının belirlenebilmesi için özel orman amenajmanı heyeti tarafından 300 x 300m. aralık mesafe ile sistematik olarak alınan184 Adet deneme alanı kullanılmıģtır. Bu noktalar aynı zamanda kontrollü sınıflandırmanın aģamalarından olan eğitim alanlarının alınmasında da kullanılmıģtır. 4. Yöntem ÇalıĢma alanından sistematik olarak 300x300m.aralık mesafe ile alınan 184 Adet deneme alanında, ağaçların türleri belirlenmiģ, çapları ölçülmüģtür. Elde edilen bu verilerle, öncelikle biyokütle miktarının belirlenmesi amacıyla deneme alanı hacimleri hesaplanmıģtır. Deneme alanı hacimleri hesaplanırken ibreli ve yapraklı ağaç hacimleri ayrı ayrı değerlendirilmiģtir. Deneme alanlarının karbon depolama kapasitelerinin belirlenmesinde ise Asan (2002)tarafından belirlenen katsayılar kullanılmıģtır. Deneme alanlarında yapılan ölçümlerle elde edilen hacim miktarları, Türkiye ormanlarında her ağaç türü grubu için özel hesaplanmıģ katsayılar ile çarpılarak, deneme alanlarının karbon depolama kapasiteleri belirlenmiģtir. 534

Topraküstü Biyokütle Miktarı (yapraklı)(tabk)= Dikili Gövde Hacmi x 0,640 x1,25 Topraküstü Biyokütle Miktarı (ibreli)(tabk)= Dikili Gövde Hacmi x 0,473 x1,20 Toprak Altı Biyokütle Miktarı (yapraklı) (TÜBK)= Topraküstü Biyokütle Miktarı x 0,15 Toprak Altı Biyokütle Miktarı (ibreli) (TÜBK)= Topraküstü Biyokütle Miktarı x 0,20 Topraküstü ölü ve diri örtüye ait biyokütle miktarı= (TÜBK toplam +TABK toplam )x0,40 Topraküstü ve Toprakaltındaki Genel Biyokütle Miktarı (TGBK)=TÜBK+TABK+TÜÖDBK Toplam Biyokütle Ġçindeki Karbon Miktarı = TGBK x 0,45 Orman toprağındaki karbon Miktarı= (TGBK x 0,45) x 0,58 ÇalıĢma alanı toplam karbon miktarı ise toplam biyokütle içindeki karbon miktarı ve orman toprağındaki karbon miktarı toplanarak hesaplanmıģtır. Deneme alanlarının karbon depolama kapasitelerinin belirlenmesi ile bu değerler kendi aralarında 4 sınıfa ayrılmıģtır. 1. Karbon sınıfı 0-150ton/ha, 2. Karbon sınıfı 150-300 ton/ha, 3.Karbon sınıfı >300ton/ha, 4. Karbon sınıfı ise bozuk ve açıklık alanlar olarak ayrılmıģtır.oluģturulan bu sınıflara düģen deneme alanları eğitim alanları olarakta kullanılarak geometrik ve radyometrik düzeltmesi yapılmıģ 2000 yılı Haziran ayına ait Landsat ETM+ uydu görüntüsü üzerinde kontrollü sınıflandırma iģlemi ERDAS IMAGINE 9.1 programı ile gerçekleģtirilmiģtir. 5. Sonuç ve Öneriler ÇalıĢma alanı sınırları içinde meģcere tiplerinin karbon sınıfları belirledikten sonra uydu görüntüsü üzerinde kontrollü sınıflandırma iģlemi En Yüksek Olasılık Algoritması kullanılarak yapılmıģtır. Sınıflandırma sonucunda kontrol amaçlı yapılan Genel Sınıflandırma Doğruluk Oranı Tablo 1 de verilmiģtir. Tablo 1. ÇalıĢma Alanına ĠliĢkin Sınıflandırma Performansı, Hata Matrisi Sınıflar 1.Karbon 2.Karbon 3.Karbon 4.Karbon Toplam Sınıfların Yüzde Olarak Doğruluk Oranı % 1.Karbon 2.Karbon 3.Karbon 4.Karbon (Bozuk ve Açıklık Alanlar 31 7 2 0 40 77.50 1 33 5 1 40 82.50 0 12 25 3 40 62.50 0 0 0 40 40 100.00 535

Yapılan sınıflandırmanın genel doğruluk oranı 82,50% olarak bulunmuģtur. Kontrol amaçlı yapılan diğer bir doğruluk oranı ise Kappa istatistiği doğruluk oranıdır ve sonuçları Tablo 2 de verilmiģtir. Tablo 2. Kappa istatistiği doğruluk oranı Sınıflar Kappa Ġstatistiği Değeri 1.Karbon 0.7188 2.Karbon 0.7407 3.Karbon 0.5313 4.Karbon (Bozuk ve Açıklık Alanlar) 1.0000 Yapılan sınıflandırmanın Kappa istatistiği doğruluk oranı 0.7417 bulunmuģtur. En Yüksek Olasılık Yöntemi ile sınıflandırma sonucunda Landsat uydu görüntüsü ve amenajman planı için 1., 2., 3. ve 4. karbon sınıflarının alanları Tablo 3 de verilmiģtir. Tablo 3. Karbon sınıflarının uydu görüntüsü ve amenajman planına göre alanları Alan (ha) Sınıflar Landsat ETM + Amenajman Planı 1.Karbon 1559.26 1842.93 2.Karbon 1351.06 1347.79 3.Karbon 449.39 622.51 4.Karbon ( Bozuk ve Açıklık Alanlar) 1864.98 1411.46 ÇalıĢma alanı için kontrollü sınıflandırma yapılan Landsat ETM + uydu görüntüsüne göre oluģturulan karbon sınıfları haritası ġekil 1 de verilmiģtir. 536

ġekil 1. ÇalıĢma alanı karbon haritası Bu çalıģma, çalıģma alanın karbon depolama kapasitesinin hızlı, kolay ve en az maliyetle belirlenmesi amacıyla daha önceden alınan deneme alanlarının kullanımıyla gerçekleģtirilmiģtir. Bu amaç doğrultusunda, arazi çalıģmaları sonucu elde edilen verilerle karbon depolama kapasiteleri hesaplanan verimli ormanların gruplar halinde Landsat ETM + uydu görüntüsü üzerinde karbon depolama kapasitelerine göre sınıflandırılmıģtır. Landsat ETM + uydu görüntüsü üzerinde karbon depolama kapasitelerine göre yapılan sınıflandırmada En Yüksek Olasılık yöntemi kullanılmıģtır. Yöntem uygulandıktan sonra yersel haritalarla doğruluk kontrolü yapılmıģtır. Kontroller sonucu elde edilen bulgular, yapılan çalıģmanın performansının çok iyi olduğunu göstermektedir. Yapılan çalıģmada 2006 yılında yapılmıģ orman amenajman planı ve 2000 yılına ait uydu görüntüsü kullanılmıģtır. Bu yıl farkının performansı nasıl etkilediğini görebilmek için benzer çalıģmaların yakın tarihli verilerle yapılması büyük önem taģımaktadır. Ayrıca, orman meģcere haritalarında 0.5 ha. dan küçük alanların farklı meģcere tipleri ile belirtilmemesi, sınıflandırmanın meģcere haritaları ile kontrolü sırasında yanılmanın nasıl değiģeceği ve buna bağlı olarak doğruluk oranının nasıl değiģeceğinin tespiti de çalıģılması gereken önemli bir konudur. Bunlarla birlikte, bu çalıģmanın farklı çözünürlükteki uydu görüntüleri ve farklı bitki indeksleri kullanılarak denenmesi gerekmektedir. 537

Kaynaklar Asan, Ü., Destan, S. ve Özkan, Y. U., 2002. Ġstanbul Korularının Karbon Depolama, Oksijen Üretme ve Toz Tutma Kapasitesinin Kestirilmesi, Orman Amenajman nda Kavramsal Açılımlar ve Yeni Hedefler Sempozyumu, 18-19 Nisan, Ġstanbul, Bildiriler Kitabı, 194-197. Backéus, S.,Wikström, P., &Lämås, T., 2005. A model forregionalanalysis of carbonsequestrationandtimberproduction. ForestEcologyand Management, 216, 28 40. Cannell, M.,Dewar, R. C., &Thornley, J. H. M.,1992. Carbonfluxandstorage in Europeanforests. In A. Teller, P. Mathy, & J. N. R. Jeffers (Eds.), Responses of forestecosystemstoenvironmentalchanges(pp. 256 271). New York: Elsevier. Dixon, R. K., Brown, S., Houghton, R. A., Solomon, A. M., Trexler, M. C., &Wisniewski, J., 1994. Carbonpoolandflux of global forestecosystems. Science, 263, 185 190. Gülsunar, 2011. Ormanların Karbon Depolama Kapasitesinin Uzaktan Algılama Yöntemi ile Belirlenmesi (Düzdağ Orman ĠĢletme ġefliği Örneği, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon Harvey, L. D. D., 2000. Global warming the hard science (p. 336). Singapore: PearsonEducation IPCC, 2001.Climate change, 2001: Mitigation. http://www.grida.no/climate/ipcc_tar/wg3/pdf/tar-total.pdf IPCC, 2007b. SummaryforPolicymakers. In: ClimateChange 2007: ThePhysicalScienceBasis. Contribution of WorkingGroup I tothefourthassessment Report of theintergovernmental Panel on ClimateChange. Solomon, S., D. Qin, M. Manning Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averty, M. Tignor&H.L.Miller (eds). Cambridge UniversityPress, Cambridge, United Kingdomand New York, NY, USA. 18 p. Kurz, W.A.,Beukema, S.J., Apps, M.J., 1996. Estimation of rootbiomassanddynamicsforthecarbonbudget model of thecanadianforestsector. Can. J. ForestRes. 26, 1973 1979. Landsberg, J. J.,&Gower, S. T.,1997. Application of physiologicalecologytoforestmanagement (p. 354). London: Academic. Long, J.N.,Turner, J., 1975. Abovegroundbiomass of understoreyandoverstorey in an agesequence of four Douglasfirstands. J. Appl. Ecol. 12, 179 188. Sivrikaya, F., KeleĢ, S., Çakır, Günay., 2007. Spatial Distribution andtemporalchange of Carbon Storage in TimberBiomass of TwoDifferentForest Management Units., EnvironMonitAssess, 132: 429-438. URL-1. www.kureselisinma.org Whittaker, R.H.,Woodwell, G.M., 1968. Dimensionandproductionrelations of treesandshrubs in thebrookhavenforest, New York. J. Ecol. 56, 1 25 538