Çok kaynaklı orman envanterinin bölgesel bazda uygulanması

Abstract

Son yıllarda uydu teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak, çok kanallı uydu verilerinin, ormancılık çalışmalarında geniş bir uygulama alanı bulduğu görülmektedir. Ülkemizde yapılması tasarlanan ulusal orman envanterinde, uydu verileri başvurulacak bilgi kaynaklarının başında gelmektedir. Ayrıca, IKONOS ve QUICKBIRD gibi çok yüksek çözünürlüklü uydu verilerinin meşcere tipleri ayrımında hava fotoğraflarının yerine kullanılabilecek alternatif bir bilgi kaynağı olabileceği düşünülmektedir.Bu amaçla çalışmada, ulusal bazda yapılacak envanter çalışmasında ayrılacak olan geniş orman alanlarına ilişkin alan ve ağaç serveti değerlerinin belirlenmesinde 4x4 m yersel çözünürlüklü IKONOS ve 1x1 m yersel çözünürlüklü IKONOS PAN-SHARPENED uydu görüntülerinden yararlanma olanakları araştırılmıştır. Bunun yanı sıra , IKONOS ve IKONOS PAN-SHARPENED uydu görüntüleri kullanılarak, amenajman planlarının temelini oluşturan meşcere tipleri haritasını düzenlemek amacıyla ne kadar ayrıntıya gidilebileceği irdelenmiştir.Bu bağlamda, eCognition programı kullanılarak uydu görüntüsü değişik ölçek parametrelerine göre görüntü dilimlerine ayrılmıştır. Çalışma amacına uygun görüntü dilimleri oluşturulduktan sonra götüntü ?nesne yönelimli sınıflandırma? yöntemine göre Hiyerarşik olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma algoritması olarak ?standart en yakın komşu yöntemi? kullanılmıştır.Hiyerarşik sınıflandırmanın meşcere düzeyindeki (üçüncü aşama) sınıflandırma sonuçlarına ilişkin toplam doğruluk, IKONOS görüntüsü için %55 (Kappa=0.52), PAN-SHARPENED görüntüsü için %59 (Kappa=0.53) olarak oldukça düşük hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, IKONOS uydu görüntüsünün sınıflandırılmasıyla, hava fotoğraflarının görsel yorumlanmasıyla elde edilen meşcere tipleri haritası kadar yeterli doğrulukta harita üretilememiştir. Fakat, anlamlı düzeyde bazı bitki örtüsü sınıflarının çıkartılabildiği görülmüştür. Ayrıca, arazi örtüsü sınıflarının ayrılmasında, orijinal ve pan-sharpened uydu görüntüleri arasında fark gözükmediği anlaşılmaktadır.Bunun yanı sıra, büyük alanlarda sadece yersel ölçüme dayalı olarak gerçekleştirilecek envanter ile yersel ölçüm ve uydu görüntüsünün kombine edildiği katmanlı iki aşamalı örneklemeye dayalı olarak gerçekleştirilecek envanter arasında anlamlı bir fark bulunmadığı görülmüştür.

In parallel with the recent developments in satellite technology, multi-channel satellite data are seen to be widely used in forestry studies. Satellite data are at the top of information sources for National forest Inventory which is planed to be made in Turkey. In addition, the data from high-resolution satellites such as IKONOS and QUICKBIRD are considered as an alternative source of information which may be used instead of aerial photography in identifing types of stands.In the study conducted for this purpose, usage opportunities of 4x4 m resolution IKONOS and 1x1 m resolution IKONOS PAN-SHARPENED satellite images were investigated for determining area and growing stock values concerning wide forest parts that will be divided in the inventory studies made on national base. In addition, which level of detail can be obtained by using IKONOS and IKONOS PAN-SHARPENED satellite images in arranging stand types maps that constitute the basis of management plans is examined.In this context, satellite image is divided into image sections according to different scale parameters by using eCognition program. After image sections suitable for the purpose of the study were formed, the image was hierarchically classified according to ?object-orientation classification? method. ?Standard nearest-neighbor? method was used as classification algorithm.Overall accuracies for concerning classification results obtained at the stand level (third stage) of hierarchical classification heve been computed with a fairly low value as 55% (Kappa=0.52) for IKONOS satellite image and 59% (Kappa=0.53) for IKONOS PAN-SHARPENED satellite image. At the end of study, Maps that are as accurate as the stand type maps obtained by manually interpereting aerial phtographs, could not be generated by classification of IKONOS satellite images. But, it is seen that some significant vegetation cover classes can be extracted. Also it is understood that there is not crucial difference between original and pan-sharpened satellite images in separating land cover class.It seemed that there is not any significant difference between inventories carried out in large areas which are based on only ground measurements and two phase sampling by combining of ground measurement and satellite image.