Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın şiddeti ve yangın sonrası durumun zamansal olarak incelenmesi: Akdeniz bölgesi örneği

Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ

Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın şiddeti ve yangın sonrası durumun zamansal olarak incelenmesi: Akdeniz bölgesi örneği

Hasan Tombul; Şinasi Kaya, 2015

Özet: Orman; ağaç, bitki ve çalıların geniş bir çevreye yayılarak oluştukları topluluğa verilen isimdir. Ormanı oluşturan sonsuz sayıdaki tüm madde ve olaylar birbirleriyle karşılıklı ilişki ve etkileşim halindedirler. Ormanlar sunmuş olduğu yararlar ile en önemli doğal kaynaklar arasında gelmektedirler. Ayrıca sosyal ve çevresel dengenin sağlanması konularında tüm ekosistem için son derece önemli bir yere sahiptirler. Orman yangınları etkileri ve doğurduğu sonuçlar itibarıyla tüm dünyada en önemli doğal afetlerin başında gelmektedir. İstatistiki veriler incelendiğinde orman yangınlarının ülkemizde değişken bir yapıda olduğu fakat son yıllarda nüfus artışına paralel olarak yangın sayısında belirgin bir artış olduğu gözlemlenmektedir. Bu durum; erozyon, heyelan, çölleşme, kütle kaybı ve doğal döngünün bozulmasına neden olmaktadır. Ayrıca, yangınlardan sonra zarar gören ormanların ve bitki örtüsünün yenilenmesi de arazi yönetimi açısından büyük önem arz etmektedir. Orman yangınlarının oluşum ve davranış özeliklerinin tahmin edilmesi yangınla mücadele çalışmaları açısından son derece önemlidir. Bu kapsamda, uydu görüntüleri kullanılarak, geniş alanlarda yangından etkilenen alanları ve yanma şiddetini tespit etmek büyük kolaylık sağlamaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde farklı tarihlerde Akdeniz Bölgesi’nde meydana gelen üç büyük orman yangını ele alınmıştır. Farklı uydu görüntüleri ve mekânsal otokorelasyon teknikleri birlikte kullanılarak yanan alan ve yanma şiddeti tespiti yapılmış ve yangın sonrası süreçte OGM (Orman Genel Müdürlüğü) tarafından yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının ne derecede fayda sapladığı belirlenmiştir. Bu kapsamda, ülkemizde yapılan çalışmalarının yeterli seviyede olmadığı görülmüştür. Bu tez çalışmasının amacı, ülkemizde bundan sonraki süreçte meydana gelebilecek orman yangınlarında, yanan alan tespiti ve yanma şiddetini uydu görüntüleri yardımıyla hızlı bir şekilde belirlemek ve yapılacak olan orman rehabilitasyon çalışmalarında yeşerme sürecini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda, Antalya-Taşağıl, Mersin-Gülnar ve Hatay-Samandağ orman yangınlarına ait yangın öncesi ve yangın sonrası Landsat 7 ETM+ ve MODIS Mod 09A (Surface Reflectance) görüntüleri kullanılarak, yanan alan ve yanma şiddeti tespiti normalize edilmiş yanma şiddeti ve fark normalize edilmiş yanma şiddeti indisleri kullanılarak belirlenmiştir. Daha sonraki süreçte, yanan alanlara ait çok zamanalı normalize edilmiş fark bitki örtüsü indisi görüntüleri elde edilmiş ve yapılan rehabilitasyon çalışmaları zamansal olarak incelenmiştir. Çalışma sonucunda, Antalya-Taşağıl yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 20 479 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 16 996 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran’s I tekniği sonucu 12 212 ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 15 242 ha yanan alan tespiti yapılmıştır ve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının bölgenin büyük çoğunluğunda başarı sağladığı gözlemlenmiştir. Mersin-Gülnar yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 7812 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 5388 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran’s I tekniği sonucu 4262 ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 5271 ha yanan alan tespiti yapılmıştır ve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının istenen sonucu tam olarak veremedeği ve yeşermenin zayıf kaldığı tespit edilmiştir. Hatay-Samandağ yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 1690 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 1162 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran’s I tekniği sonucu 1045ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 1074 ha yanan alan tespiti yapılmıştırve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının geçen iki yıllık süreçte kuzey ve güney bölümlerde fayda sağlamaya başladığı görülmüştür.

Tez No: 389456

İlginizi Çekebilir

Vessel Detection From Very High-Resolution Satellite Images With Deep Learning Methods

İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ Vessel Detection From Very …

UHUZAM