AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccording to the results obtained from the study, changes in various directions and sizes were detected in 34% of the general area.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, it was aimed to determine the changes in forest areas by using Geographical Information System. Forest changes were examined between 1990-2019 in Çamsu Forest Sub-district under Uşak Forest Management Directorate, Denizli Regional Directorate of Forestry selected as the study area. Forest management plans and stand maps made in 1990 and 2013 were used for the study. The printed stand maps of 1990 were digitized and a raster-vector conversion process was applied. After organizing the land cover type characteristics in the geographical database, the stand maps of 1990 and 2013 were compared with the overlay analysis by Geographic Information System software and a change layer was obtained. Change matrices were produced and the changes were calculated from geodatabase of the change layer. In addition, silvicultural applications made in 2014-2019 were saved and mapped in this geodatabase. According to the results obtained from the study, changes in various directions and sizes were detected in 34% of the general area. In 2013, it was determined that forest areas increased by 484.05 hectares, approximately half of the stands below 10% crown closure turned into normal closed stands, and agricultural areas decreased by approximately 5%. In silvicultural applications between 2014-2019, it was revealed that seed-tree, release and removal cuts were made in a total of 340 hectares of black pine stands. The data obtained from this study shows that the Geographic Information System is a powerful tool that can be used to determine the temporal changes in forest areas. We emphasize that these systems, which can provide important decision support to the practitioners in forestry studies, can be transformed into an efficient forest information system by supporting the data of forestry activities that are entered to the geographical database daily and remote sensing data such as unmanned aerial vehicles, aerial photographs and satellite images.
Özet
Bu çalışmada Coğrafi Bilgi Sistemi yardımıyla orman alanlarındaki değişimlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Denizli Orman Bölge Müdürlüğü, Uşak Orman İşletme Müdürlüğü’ne bağlı Çamsu Orman İşletme Şefliği olarak belirlenen çalışma alanındaki ormanlarda 1990-2019 yılları arasında meydana gelen değişimler incelenmiştir. Çalışmada 1990 ve 2013 yıllarında yapılan orman amenajman planları ve meşcere haritalarından yararlanılmıştır. Basılı olarak elde edilen 1990 yılı meşcere haritaları sayısallaştırılmış ve raster-vektör dönüşümü işlemi uygulanmıştır. Coğrafi veri tabanında arazi örtüsü tipi öz nitelikleri düzenlendikten sonra 1990 ve 2013 yılı meşcere haritaları Coğrafi Bilgi Sistemi yazılımında bindirme analizi ile karşılaştırılmış ve değişim katmanı elde edilmiştir. Bu katmana ait coğrafi veri tabanı yardımıyla değişim matrisleri üretilmiş ve değişimler hesaplanmıştır. Ayrıca 2014-2019 yıllarında yapılan silvikültürel uygulamalar da coğrafi veri tabanına girilerek haritalanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, genel alanın %34’ünde çeşitli yön ve büyüklükte değişimler tespit edilmiştir. 2013 yılında orman alanlarının 484 hektar arttığı, kapalılığı %10’un altındaki meşcerelerin yaklaşık yarısının normal kapalılıktaki meşcerelere dönüştüğü ve tarım alanlarının yaklaşık %5 oranında azaldığı belirlenmiştir. 2014-2019 yılları arasındaki silvikültür uygulamalarda toplam 340 hektar karaçam meşceresinde tohumlama, ışık ve boşaltma kesimlerinin yapıldığı ortaya konulmuştur. Bu çalışmadan edinilen veriler, Coğrafi Bilgi Sisteminin orman alanlarındaki zamansal değişimlerin belirlenmesinde kullanılabilecek güçlü bir araç olduğunu göstermektedir. Ormancılık çalışmalarında uygulamacılara önemli bir karar desteği sağlayabilecek bu sistemler, coğrafi veri tabanına günübirlik aktarılan ormancılık aktivitelerine ait veriler ve insansız hava araçlarından alınan fotoğraflar, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri gibi uzaktan algılama verileri ile desteklenerek verimli bir orman bilgi sistemi haline dönüşebilecektir.