Uydu verileri ve görüntü segmentasyonu yöntemi kullanılarak kızılçamda (Pinus brutia ten.) meşcere hacminin kestirilmesi

Abstract

ÖZETYüksek Lisans TeziUYDU VERİLERİ ve GÖRÜNTÜ SEGMENTASYONU YÖNTEMİKULLANILARAK KIZILÇAMDA (Pinus brutia Ten.) MEŞCEREHACMİNİN KESTİRİLMESİAhmet MERTSüleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüOrman Mühendisliği Anabilim DalıProf. Dr. Ünal ASANJuri:Yrd. Doç. Dr. Ramazan ÖZÇELİKYrd. Doç. Dr. İbrahim ÖZDEMİR (Danışman)Yersel yöntemlerle meşcere hacmini belirlemek çok zaman alıcı ve masraflıdır.Uzaktan algılama verileri ile yersel ölçmeler birleştirilerek envanter masraflarıazaltılabilir. Orman envanterinde bunu gerçekleştirmenin yollarından birisi regresyontahminidir. Bunun için uzaktan algılama verisinden kolay ölçülebilen özellikler ilehacim arasında güçlü bir istatistiksel ilişki olması gerekmektedir. Bu çalışmada,Antalya yöresinde seçilen bir Kızılçam ormanında, uydu verilerinden çıkartılanözellikler ile meşcere hacmi arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Uydu verilerindenspektral ve mekansal özelliklerin çıkartılmasında farklı görüntü segmentasyonuteknikleri kullanılmıştır. İlk olarak, segmentlerin gövde hacmi ile segmenti oluşturanpiksellerin parlaklık değerleri arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Parlaklık değerleri0,61 m çözünürlüklü Quickbird ve 30 m çözünürlüklü Landsat ETM+ görüntülerininorijinal bantları ile oluşturulan bitki indekslerinden elde edilmiştir. İkinci olaraksegmentlerin hacmi ile Quickbird görüntüsünden, ölçülen segmente ait ağaçlarınortalama gölge boyu arasındaki ilişkiler ortaya konmuştur. Regresyon analizlerinegöre; hacim ile her iki uydu verisinden çıkartılan parlaklık değerleri arasındakiilişkilerde ulaşılan en yüksek korelasyon katsayısı 0,52'dir. Öte yandan hacim ilegölge boyu arasındaki kurulan regresyon modellerinde en yüksek korelasyonkatsayısı 0,77 olarak hesaplanmıştır. Çalışmanın sonuçları; i) kullanılan uyduverilerinin spektral özelliklerinin hacim tahmininde kullanılamayacağını, ii)Quickbird uydu görüntüsünden ölçülen gölge boyunun ise hacim tahmini içingüvenilir bir yardımcı değişken olduğunu göstermiştir.

ABSTRACTM.Sc. ThesisGROWING STOCK ESTIMATION BY USING SATELLITE DATA ANDIMAGE SEGMENTATION METHOD IN CALABRIAN PINE (Pinus brutiaTen.) FORESTAhmet MERTSüleyman Demirel University Graduate School of Applied and Natural SciencesDepartment of Forestry EngineeringThesis Committee: Prof. Dr. Ünal ASANAsst. Prof. Ramazan ÖZÇELİKAsst. Prof. İbrahim ÖZDEMİR (Supervisor)Estimating growing stock by means of terrestrial method is expensive and timeconsuming. Inventory costs can be reduced by combining remotely sensed data andterrestrial measurements. One of the methods that combine these data sets isregression estimator in forest inventory. For this, there should be a statistically strongrelation between the features easily measured from remotely sensed data and volumedetermined in field. This study investigates the relationships between field measuredstem volume and the features extracted from satellite data in a Brutian pine forestselected in Antalya region. Various image segmentation techniques were used in theextraction of the features from satellite data. Firstly, the relations between stemvolume of the segments and brightness values of the pixels that compose thesesegments were investigated. The brightness values were obtained from the originalbands and vegetation indexes of Quickbird imagery with a 0.61 m resolution andLandsat ETM+ with a 30 m resolution. Secondly, the relations between stem volumeand mean shadow lengths of the segments which are measured from Quickbirdimage were also explored. According to the regression analyses, the best model forstem volume using brightness values resulted in a correlation coefficient of 0.52. Themodel for stem volume using shadow length resulted in a correlation coefficient of0.77. The results showed that i) the spectral characteristics of the satellite data used isnot an appropriate auxiliary parameter for estimating stem volume, ii) the shadowlength measured from pan-sharpened Quickbird imagery, on the other hand, can besuitable for the estimation of stem volume in Brutian pine forests.2006, 58 pagesiv