YANAN ORMAN ALANI TESPİTİNDE FARKLI UZAKTAN ALGILAMA İNDİSLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: 2022 YILI MERSİN (GÜLNAR) ORMAN YANGINI ÖRNEĞİ

ArtGRID - Journal of Architecture Engineering and Fine Arts Pub Date : 2022-12-31 DOI:10.57165/artgrid.1179074

Kıvanç Yüksel

{"title":"YANAN ORMAN ALANI TESPİTİNDE FARKLI UZAKTAN ALGILAMA İNDİSLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: 2022 YILI MERSİN (GÜLNAR) ORMAN YANGINI ÖRNEĞİ","authors":"Kıvanç Yüksel","doi":"10.57165/artgrid.1179074","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Son yıllarda küresel ısınmanın etkisi ile orman yangınları giderek yıkıcı tahribatlara neden olmaktadır. Orman yangınlarının, orman alanlarında meydana getirdiği tahribatın belirlenmesi zaman alıcı ve maliyetli bir iştir. Orman yangınları sonucunda yanan orman alanlarının ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanması, rehabilitasyon çalışmaları açısından büyük önem taşımaktadır. Orman alanlarına ait haritalama ve izleme çalışmalarında uzaktan algılama ve CBS teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Uzaktan algılama, pratik, uygun maliyetli ve hassas sonuçlar vermesi açısından orman yangınları sonrasında yanan alan büyüklüğü ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanmasında önemli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada, 2022 yılı eylül ayında Mersin ili Gülnar ilçesinde meydana gelen orman yangınına ait yanan alan miktarının belirlenmesi ve farklı uzaktan algılama indislerinin yanan alan büyüklüğünün belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma alanına ait haritalama kapsamında Sentinel-2 uydu görüntüsü kullanılmıştır. Yanan alan miktarı, dNDVI (Differenced normalized difference vegetation index), dSAVI (Differenced soil adjusted vegetation index) ve dNBR (Differenced normalized burn ratio) indislerine göre tahmin edilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan üç farklı indise ait performans değerleri doğruluk analizi ile ortaya konmuştur. Yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde, dNDVI, dSAVI ve dNBR indislerine ait genel doğruluk değerleri sırasıyla % 75.56, % 84.44 ve % 88.89 olarak bulunmuştur. dNDVI indisine ait doğruluk oranı kabul edilebilir düzeydeyken, dSAVI ve dNBR indisleri yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde oldukça iyi performans göstermiştir. Orman yangınları sonucu zarar gören alanlar, uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri ile hızlı ve hassas bir şekilde tespit edilebilmektedir.","PeriodicalId":349642,"journal":{"name":"ArtGRID - Journal of Architecture Engineering and Fine Arts","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ArtGRID - Journal of Architecture Engineering and Fine Arts","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.57165/artgrid.1179074","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Son yıllarda küresel ısınmanın etkisi ile orman yangınları giderek yıkıcı tahribatlara neden olmaktadır. Orman yangınlarının, orman alanlarında meydana getirdiği tahribatın belirlenmesi zaman alıcı ve maliyetli bir iştir. Orman yangınları sonucunda yanan orman alanlarının ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanması, rehabilitasyon çalışmaları açısından büyük önem taşımaktadır. Orman alanlarına ait haritalama ve izleme çalışmalarında uzaktan algılama ve CBS teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Uzaktan algılama, pratik, uygun maliyetli ve hassas sonuçlar vermesi açısından orman yangınları sonrasında yanan alan büyüklüğü ve yanma şiddeti açısından alanın haritalanmasında önemli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada, 2022 yılı eylül ayında Mersin ili Gülnar ilçesinde meydana gelen orman yangınına ait yanan alan miktarının belirlenmesi ve farklı uzaktan algılama indislerinin yanan alan büyüklüğünün belirlenmesindeki performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma alanına ait haritalama kapsamında Sentinel-2 uydu görüntüsü kullanılmıştır. Yanan alan miktarı, dNDVI (Differenced normalized difference vegetation index), dSAVI (Differenced soil adjusted vegetation index) ve dNBR (Differenced normalized burn ratio) indislerine göre tahmin edilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan üç farklı indise ait performans değerleri doğruluk analizi ile ortaya konmuştur. Yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde, dNDVI, dSAVI ve dNBR indislerine ait genel doğruluk değerleri sırasıyla % 75.56, % 84.44 ve % 88.89 olarak bulunmuştur. dNDVI indisine ait doğruluk oranı kabul edilebilir düzeydeyken, dSAVI ve dNBR indisleri yanan alan büyüklüğünün tespit edilmesinde oldukça iyi performans göstermiştir. Orman yangınları sonucu zarar gören alanlar, uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri ile hızlı ve hassas bir şekilde tespit edilebilmektedir.

查看原文本刊更多论文

近年来，随着全球变暖，森林火灾造成的破坏日益严重。确定森林火灾在林区造成的破坏是一项费时费力的工作。绘制因森林火灾而被烧毁的林区地图，并根据烧毁的严重程度绘制该地区的地图，对恢复工作具有重要意义。遥感和地理信息系统技术被广泛用于绘制和监测林区。在绘制森林火灾后的烧毁面积和烧毁严重程度方面，遥感技术具有实用、经济和精确的显著优势。本研究确定了 2022 年 9 月发生在梅尔辛省居尔纳尔地区的森林火灾的烧毁面积，并比较了不同遥感指数在确定烧毁面积大小方面的性能。研究使用哨兵-2 卫星图像绘制研究区域的地图。根据 dNDVI（差分归一化差异植被指数）、dSAVI（差分土壤调整植被指数）和 dNBR（差分归一化烧毁率）指数估算烧毁面积。研究中使用的三种不同指数的性能值是通过精度分析得出的。dNDVI 指数、dSAVI 指数和 dNBR 指数的总体准确率分别为 75.56%、84.44% 和 88.89%，dNDVI 指数的准确率尚可接受，而 dSAVI 指数和 dNBR 指数在确定烧毁面积方面表现非常出色。利用卫星图像和遥感技术可以快速、准确地检测出森林火灾的受损区域。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

ArtGRID - Journal of Architecture Engineering and Fine Arts

自引率

0.00%

发文量