Bilgisayar ortamında uzaktan algılama uydu verileri ile değişim analizleri: Gelibolu Tarihi Milli Parkı`ndaki orman yangınlarına uygulamaları

Abstract

Bu tez çalışmasında, uzaktan algılamada kullanılan çeşitli değişim analiz metotları (görüntü farkı alma, parlaklık-yeşillik-nemlilik dönüşümü, değişim vektör analizi ve temel bileşenler analizi) araştırılmış ve bu metotlar 1987, 2000, 2001 ve 2007 Landsat TM/ETM uydu görüntüleri kullanılarak Gelibolu Tarihi Milli Park'ı alanına karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır. Çalışma alanında en çok değişim gösteren bölgenin, 1986 yılında büyük bir orman yangınına maruz kalan ?Havuzlar Bölgesi? olduğu tespit edilmiştir. Kullanılan değişim analiz metotlarının karşılaştırılması amacıyla yapılan doğruluk analizleri sonucunda en yüksek oranda doğruluk veren metodun, `değişim vektör analizi' ve `parlaklık-yeşillik-nemlilik dönüşümünün' birlikte kullanıldığı metot olduğu görülmüştür.Havuzlar Bölgesi'nde gözlenen değişimler, 1982- 2007 yılları arasındaki 25 yıllık dönem boyunca, değişim vektörü analizi ile parlaklık-yeşillik-nemlilik dönüşüm metotları kullanılarak araştırılmış, bu sırada, bir orman yangınının ve ağaçlandırma çabalarının takibi gerçekleştirilmiştir. Aynı analizler, orman yangınları ile ilgisiz olarak, büyük olasılıkla tarım arazisi açma girişimleri nedeniyle orman arazisinde ortaya çıkan biyokütle kayıplarının da izlerini vermiştir.Analizler sırasında, orman yangını alanı ile ağaçlandırma hazırlığı yapılan alanların birbirine karıştığı ve kullanılan yöntemlerle birbirinden ayırt edilemediği gözlenmiştir. Bu sorunun çözümü için de, ?Normalize Edilmiş Sürülmüş-Alan İndisi? yoluyla bir çözüm getirilmiştir ve orman yangınları ile en çok karışan bir sınıfın ayırt edilmesi sağlanmıştır.Anahtar sözcükler : Uzaktan Algılama, Zamansal Değişim Analizi, Görüntü Farkı Alma Metodu, Değişim Vektörü Analizi, Beklenti Eniyileme Algoritması, Parlaklık-Yeşillik-Nemlilik Dönüşümü, Temel Bileşenler Analizi, Sürülmüş-Alan İndisi

In this work different change analysis methods like Image Differencing, Change Vector Analysis, Tasseled Cap, and Principal Component Analysis were investigated and applied to Gallipoli Peninsula National Historical Park (GHP) area by using 1987, 2000 and 2007 Landsat (TM/ETM) satellite images. It was found that GHP was the main region that changed most and it was due to a forest fire in 1986. We applied the Change Vector Analysis and Tasseled Cap Transformations in order to determine level of the changes in the amount of vegetation cover in the forest-fire area.We studied the changes in Havuzlar region due to the forest fire and follow up reforestation efforts by various image analysis methods for an interval of 25 years between 1982 and 2007. We have also found signatures for biomass losses unrelated to forest fires, most probably being due to forest cleaning for agricultural purposes.At one stage of analyses, it was quite difficult to distinguish between a forest fires area and a reforestation area, in order to differentiate these two classes, it was found that ?Normalize Difference Tillage Index? was successful in this respect.Keywords: Remote Sensing, Change Analysis, Image Differencing, Change Vector Analysis, Expectation Maximization Algorithm, Tasseled Cap Transformation, Principal Component Analysis, Normalize Difference Tillage Index