Otlaklardaki biyofiziksel ve biyokimyasal özelliklerin hiperspektral uzaktan algılama verileri ile incelenmesi

Abstract

Otlaklar doğal ve antropojenik baskıların en yoğun hissedildiği ekosistemlerin başında gelmektedir. Otlaklardaki biyofiziksel ve biyokimyasal parametrenin yüksek doğrulukla tahmin edilmesi vejetasyonun bu basklılar karşısında nasıl tepkiler verdiğinin anlaşılması açısından önemlidir. Uzaktan algılama teknikleri otlaklarda bu parametrelerin tahminlerinin yapılması, haritalanması ve modellenmesi için son derece uygun araçlar sunar. Bu çalışmanın temel amacı hiperspektral uzaktan algılama tekniklerinin otlaklardaki biyofiziksel (yaş biyokütle, potansiyel kuru biyokütle, vejetasyon nem içeriği, kanopi yüksekliği) ve biyokimyasal (klorofil içeriği) parametrelerin tahminindeki potansiyelinin ortaya konulmasıdır. Bu kapsamda Kahramanmaraş'ta deniz seviyesinden yaklaşık 500 m, 1200 m ve 1400 m yükseklikte bulunan ve dolayısıyla farklı ekolojik özelliklere sahip olan 3 farklı otlakta ölçümler yapılarak veri toplanmış ve toplamda 213 örneklem analiz edilmiştir. Veri toplama süreci sırasıyla aşağıdaki prosedüre göre uygulanmıştır: (1) her örneklem alanına 50 cm X 50 cm'lik kuadratlar yerleştirilmiş, (2) el tipi spektroradyometre kullanılarak bu kuadratlardan spektral veriler toplanmış, (3) klorofil ölçümleri yapılmış (4) kanopi yüksekliği ölçümü yapılmış (5) yer seviyesinden kesilmiş ve tartılmış, (6) kurutulmuş ve yeniden tartılmıştır. Spektral veriler kullanarak vejetasyon indeksleri üretilmiş ve bu indekslerle ölçülen parametreler arasında regresyon modelleri kurularak tahminler üretilmiştir. Sonuçlar vejetasyon indeksleri ile yaş biyokütlenin %77, potansiyel kuru biyokütlenin %69, vejetasyon nem içeriğinin %84, kanopi yüksekliğinin %60 ve klorofil içeriğinin %93'lere varan açıklama gücü ile modellenebileceğini göstermiştir.

Grasslands are one of the most degraded ecosystems by the reason of climate change and human activities. Estimation of biophysical and biochemical properties of grassland with high accuracy give insight for understanding how vegetation react with constraint factors. Remote sensing techniques provide powerful tools for mapping and modelling of biophysical and biochemical parameters of grassland. The main objective of this study to explore estimating potantial of hyperspectral remote sensing techniques for green biomass, potantial dry biomass, vegetation moisture content, canopy height an chlorophyl content of grassland. 3 particular grassland was perefered to investigate at different elevation (500, 1200m and 1400 m) becouse of having diverse ecological condition in Kahramanmaraş. Data collection process have done with the procedure below: (1) 50x50 cm kuadrats put on selected canopy (2) spectral was data collected, (3) chlorophyll data was collected, (4) canpy highy was measued, (5) vegetation was cut from ground level and weighted and (6) dried and weighted again. Vegetation indices calculated by using spectral data. Then regression modelels was generate by using vegetation parameters and spectral vegetation indices. Results show that green biomass (%77), potantial dry biomass (%69), vegetation moisture content (%84), canopy height (%60) and chlorophyl content (%93) parameters succesfuly estimating by using hyperspectral vegetation indices.