Landsat-8 ve Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak orman yangın alanı tespiti: Muğla örneği

Abstract

Ağaç, bitki ve çalıların geniş bir alana yayılarak oluştukları topluluğa orman ismi verilir. Ormanlar sağladığı faydalar ile en önemli doğal kaynaklar arasında gelmektedirler. Ayrıca ormanlar ekosistem içinde, sosyal ve çevresel dengenin sağlanması yönünden son derece önemli bir yere sahiptirler. Orman yangınlarıyla mücadele açısından yangınlarının oluşum ve davranış özeliklerinin tahmin edilebilmesi son derece önemlidir. Bu amaç doğrultusunda gelişen teknolojiyle elde edilen uydu görüntülerini kullanmak, yangından etkilenen yangın alanlarının ve yanma şiddetinin tespit edilmesinde büyük kolaylık sağlamaktadır.Bu çalışmada Muğla iline ait Zeytinköy bölgesinde meydana gelen orman yangını ele alınmıştır. Sentinel-2 ve Landsat-8 uydu görüntülerine dNDVI, dGNDVI, dNBR, RdNBR, RBR VE dNBRn fark indeksleri uygulanarak yanma şiddeti haritaları oluşturularak yangından etkilenen alanlar belirlenmiştir. Ayrıca yapılan literatür çalışması kapsamında orta ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde daha yüksek doğruluklu sonuçlar veren nesne tabanlı sınıflandırma tekniğiyle de orman yangın alanları belirlenmiştir.Bu amaç doğrultusunda Denizova Orman İşletme Şefliğinden temin edilen yangın sicil fişi incelendiğinde 225 ha orman alanı ve 200 ha tarım arazisi olmak üzere toplamda 425 ha'lık bir alanın çıkan yangın sonucu tahrip olduğu tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda Landsat-8 uydu görüntüsüne uygulana dNDVI indeksi sonucu 494.21 ha, dGNDVI indeksi sonucu 553.22 ha, dNBR indeksi sonucu 525.60ha, RdNBR indeksi sonucu 524.32 ha, RBR indeksi sonucu 547.71 ha ve nesne tabanlı sınıflandırma tekniğine göre 513.15 ha'lık bir alanın yangından etkilendiği tespit edilmiştir. Yine çalışmada kullanılan bir diğer uydu olan Sentinel 2 uydu görüntüsüne uygulanan dNDVI indeksi sonucu 419.40 ha, dGNDVI indeksi sonucu 229.16 ha, dNBR indeksi sonucu 490.16 ha, RdNBR indeksi sonucu 481.65 ha, RBR indeksi sonucu 536.44 ha, dNBRn indeksi sonucu 503.77 ha ve nesne tabanlı sınıflandırma tekniğine göre 431.57 ha'lık bir alanın yangında tahrip olduğu tespit edilmiştir.Elde edilen sonuçlar Orman İşletme Şefliğinden alınan değerlerle kıyaslandığında iki uydu görüntüsü için de en yüksek doğruluklu sonucu veren indeksin dNDVI olduğu belirlenmiştir. Sentinel-2 uydu görüntüsüne uygulanan fark indekslerinden ve nesne tabanlı sınıflandırma yönteminden elde veriler gerçek değerlerle kıyaslandığında, bu uydu görüntülerinin orman yangın alanlarının tespit edilmesine yönelik çalışmalar için Landsat-8 uydu görüntülerinden daha uygun olduğu belirlenmiştir.

The areas which include spreading trees, plants and bushes are called forests. Forests are among the most important natural resources with their benefits. In addition, they have an important place in the ecosystem in terms of social and environmental balance.Prediction of the formation and behavioural characteristics of fires is extremely important in terms of combating forest fires. For this purpose, using satellite images obtained by means of the developing technology provides great convenience in determining the size of a fire area and the intensity of a fire.In the present study, a forest fire occurred in Zeytinköy region of Muğla province is analysed. The areas affected by the fire are determined through creating fire intensity maps by applying dNDVI, dGNDVI, dNBR, RdNBR, RBR and dNBRn difference indexes to Sentinel-2 and Landsat-8 satellite images. Forest fire areas are also determined by object-based classification technique which is claimed to give higher accuracy results in medium and high resolution satellite images. For this purpose, when the fire data sheet obtained from the Denizova Forest Sub-District Directorate was examined, it was found that a total area of 425 ha, including 225 ha forest area and 200 ha agricultural land, was destroyed by fire. At the end of the study, the size of the area affected by the fire is found to be 494.21 ha by dNDVI index, 553.22 ha by dGNDVI index, 525.60 ha by dNBR index, 524.32 ha by RdNBR index, 547.71 ha by RBR index applied to Landsat-8 satellite image, and 513.15 ha by object-based classification method. Also, the size of the area destroyed by the fire is found to be 419.40 ha by dNDVI index, 229.16 ha by dGNDVI index, 490.16 ha by dNBR index, 481.65 ha by RdNBR index, 536.44 ha by RBR index applied to Sentinel-2 satellite image, and 431.57 ha by object-based classification method. When the results obtained are compared with the data obtained from the Forest Sub-District Directorate, it is determined that the index with the highest accuracy is dNDVI for both satellite images. When the data obtained from the difference indexes applied to Sentinel-2 satellite image and the object-based classification method are compared with the actual values, these satellite images are found to be more suitable than Landsat-8 satellite images for the studies to determine forest fire areas.