Journals / Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2021 / Cilt: 11 - Sayı: 2

Analysis of Forest Fire Severity Using The Google Earth Engine and Geographical Information Systems: Hatay-Belen Case Study

Orman Yangın Şiddetinin Google Earth Engine ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Analizi: Hatay-Belen Örneği

Pages
1519–1532
Publication Date
2021-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result of the analysis, the area with high burning severity in the study area has been calculated as 90.94 ha in total.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The causes of forest fires in Turkey can be grouped under four main groups such as arson (intentional), carelessness and negligence, natural and unknown fires.
📊
Key Findings & Data:According to the data obtained from the General Directorate of Forestry (OGM), between 1988 and 2019, 4.91 ha forest area was burned per fire only in Hatay.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the analysis, the area with high burning severity in the study area has been calculated as 90.94 ha in total.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2019 Verileri
⚙️Variables:Hatay · uzaktan algılama · coğrafi bilgi sistemleri

Abstract

The causes of forest fires in Turkey can be grouped under four main groups such as arson (intentional), carelessness and negligence, natural and unknown fires. Especially the Mediterranean and Aegean regions are the places most affected by these fires. According to the data obtained from the General Directorate of Forestry (OGM), between 1988 and 2019, 4.91 ha forest area was burned per fire only in Hatay. Especially satellite technologies developed in recent years and Remote Sensing (UA) techniques are widely used in the detection of forest fires. In this study, fire severity maps were produced on the Google Earth Engine Platform (GEE) by using the UA method for the forest fire that broke out in the Belen district of Hatay on 09.10.2020. For this purpose, Sentinel-2A (L2A) satellite images dated 04.07.2020 before the fire and 12.10.2020 after the fire were used. The burning severity was graded using the Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI), Normalized Burned Ratio (NBR) and NBR differences, Difference Normalized Burned Ratio (dNBR). In addition, elevation, slope, and aspect maps were produced with Geographical Information Systems (GIS) and forest fire was analysed in terms of topographic factors. High burning severity was observed in 50 ha area where the altitude was between 200 - 300 m, in 36 ha area where the slope is more than 30% and in 35 ha area in the eastward. As a result of the analysis, the area with high burning severity in the study area has been calculated as 90.94 ha in total.

Özet

Türkiye'de orman yangınlarının nedenlerini kundaklama (bilerek yangın çıkarma), dikkatsizlik ve ihmal, doğal ve faili meçhul olmak üzere dört ana grup altında toplamak mümkündür. Özellikle Akdeniz ve Ege bölgelerimiz bu yangınlardan en çok etkilenen bölgelerdir. Orman Genel Müdürlüğü’nden (OGM) alınan verilere göre 1988 – 2019 yılları arasında sadece Hatay'da yangın başına 4.91 ha ormanlık alan yanmıştır. Orman yangınları tespitinde özellikle son yıllarda gelişen uydu teknolojileri ile Uzaktan Algılama (UA) teknikleri oldukça yaygın kullanılmaktadır. Bu çalışmada Sentinel-2A 09.10.2020 tarihinde Hatay’ın Belen ilçesinde çıkan orman yangını için UA yöntemi kullanılarak Google Earth Engine Platformunda (GEE) yangın şiddeti haritaları üretilmiştir. Bu amaçla yangın öncesi 04.07.2020 ve yangın sonrası 12.10.2020 tarihli Sentinle-2A (L2A) uydu görüntüleri kullanılmıştır. Normalize Edilmiş Vejetasyon İndeksi (Normalized Differenced Vegetation Index, NDVI), Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (Normalized Burned Ratio, NBR) ve NBR farklarından Fark Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (Difference Normalized Burned Ratio, dNBR) kullanılarak yanma şiddeti derecelendirilmiştir. Ayrıca Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile yükselti, eğim ve bakı haritaları üretilerek orman yangını topografik faktörler yönünden analiz edilmiştir. Yüksekliğin 200 – 300 m arasında olduğu 50 ha alanda, eğimin %30’dan fazla olduğu 36 ha alanda ve doğu bakıda 35 ha alanda yüksek yanma şiddeti görülmüştür. Analizler sonucu çalışma alanında, yüksek yanma şiddeti bulunan toplam alan 90.94 ha olarak hesaplanmıştır.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, O. S., ORUÇ, M. S., ATEŞ, A. M., GÜLGEN, F. (2021). Analysis of Forest Fire Severity Using The Google Earth Engine and Geographical Information Systems: Hatay-Belen Case Study. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 1519–1532. https://ajindex.com/articles/256529

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Anonim, 2020a. Bitki örtüsü, https://www.belen.bel.tr/bitki-ortusu/ (Erişim Tarihi: 29.01.2021). Anonim, 2020b. https://earthengine.google.com (Erişim Tarihi: 22.01.2021). Anonim, 2021. https://www.earthdatascience.org/images/courses/earth-analytics/remote-sensing/barc_spectral_response_US_forest_service.png (Erişim Tarihi: 22.01.2021).
  2. Arekhi M, Goksel C, Balik Sanli F, Senel G, 2019. Comparative Evaluation of the Spectral and Spatial Consistency of Sentinel-2 and Landsat-8 OLI Data for Igneada Longos Forest. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(2): 56. Arıcak B, Enez K, Küçük Ö, 2011. Uydu Görüntüsü Kullanarak Yangın Potansiyelinin Belirlenmesi. I. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu, 26-28
  3. Ekim, Kahramanmaraş. Atun R, Kalkan K, Gürsoy Ö, 2020. Determining The Forest Fire Risk with Sentinel-2 Images. Turkish Journal of Geosciences, 1(1): 22–26.
  4. Bar S, Parida BR, Pandey AC, 2020. Landsat-8 and Sentinel-2 Based Forest Fire Burn Area Mapping Using Machine Learning Algorithms on GEE Cloud Platform over Uttarakhand, Western Himalaya. Remote Sensing Aplications: Society and Environment, 18: 100324. Beşli N, Tenekeci E, 2020. Uydu verilerinden karar ağaçları kullanarak orman yangını tahmini. DÜMF Mühendislik Dergisi, 11(3): 899–906. Bilgili E, 2014. Orman Koruma Dersi Geçici Ders Notları. Trabzon, 155s. https://teyit.org/wp-content/uploads/2017/01/bilgili-ders-notu-2014.pdf (Erişim Tarihi: 23.01.2021).
  5. Butt A, Shabbir R, Ahmad SS, Aziz, N, 2015. Land use change mapping and analysis using Remote Sensing and GIS: A case study of Simly watershed, Islamabad, Pakistan. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(2): 251–259. Çanakçıoğlu H, 1985. Orman Koruma. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, İ.Ü. Yayın No: 3315, O.F. Yayın No: 376, s. 486, İstanbul-Türkiye. Dong J, Xiao X, Menarguez MA, Zhang G, Qin Y, Thau D, Biradar C, Moore B, 2016. Mapping Paddy Rice Planting Area in Northeastern Asia with Landsat 8 İmages, Phenology-Based Algorithm and Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 185:142-154.
  6. Escuin S, Navarro R, Fernández P, 2008. Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images. International Journal of Remote Sensing, 29(4): 1053–1073.
  7. Gorelick N, Hancher M, Dixon M, Ilyushchenko S, Thau D, Moore R, 2017. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202