Dergiler / Forestist / 2015 / Cilt: 65 Sayı: 1
Türkiye'de uygun ağaçlandırma alanlarının belirlenmesinde uzaktan algılama ve CBS uygulamaları
- Dergi
- Forestist
- Sayfa
- 53–59
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı, uzaktan algılama verileri yardımıyla coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak potansiyel ağaçlandırma alanlarını tespit etmektir. Çalışmada, topografik, bitki ve arazi kullanım durumları farklı olan Arıt ve Eşme-Güre orman işletme şefliği sınırları seçilmiştir. Her iki alana ait Landsat TM uydu görüntü verilerine kontrollü sınıflandırma metodu maksimum benzerlik algoritması uygulanmıştır. Öncelikle potansiyel olan ağaçlandırma alanlarına ilişkin kriterler belirlenerek uzaktan algılama yazılı ile kontrollü sınıflandırma metodu için bu alanlardan kontrol alanları seçilmiştir. Kontrollü sınıflandırmaya ilişkin her iki alan için doğruluk değerlendirmeleri yapılmıştır. 2032 ha toplam alanı bulunan Arıt Orman İşletme Şefliğine ilişkin genel doğruluk %81, 38447 ha Eşme –Güre Orman İşletme Şefliğine ilişkin genel doğruluk % 89 oranında gerçekleşmiştir. Bu çalışma uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle potansiyel ağaçlandırma alanlarının tespit edilebilirliğini ispatlamıştır.
Abstract
Remote sensing and GIS applications for suitable afforestation area selection in TurkeyAbstract: The aim of the study, the potential afforestation areas locate using remote sensing data and geographic information system. In this study, Arit and Esme-Gure forest district areas that have different site conditions, vegetation and topographic conditions was chosen. Landsat TM image was used do pixel based supervised classification and maximum likelihood classification strategy were applied. At first, the criteria that will be potential afforestation area were determined, then the training areas selected on the remote sensing images using on maps to the best classification of potential afforestation areas. Accuracy assessment was evaluated of supervised classification and the result images generated vector. The study revealed that 2032 ha is total potential afforestation forest area for Arit Forest district (overall accuracy; 81%) and 38447 ha is total potential afforestation forest area for Esme-Gure Forest district (overall accuracy; 89%). The study has demonstrated a method that can be used due to the fact that higher accuracy.Keywords: Afforestation, classification, remote sensing, TurkeyTürkiye'de uygun ağaçlandırma alanlarının belirlenmesinde uzaktan algılama ve CBS uygulamalarıÖzet: Bu çalışmanın amacı, uzaktan algılama verileri yardımıyla coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak potansiyel ağaçlandırma alanlarını tespit etmektir. Çalışmada, topografik, bitki ve arazi kullanım durumları farklı olan Arıt ve Eşme-Güre orman işletme şefliği sınırları seçilmiştir. Her iki alana ait Landsat TM uydu görüntü verilerine kontrollü sınıflandırma metodu maksimum benzerlik algoritması uygulanmıştır. Öncelikle potansiyel olan ağaçlandırma alanlarına ilişkin kriterler belirlenerek uzaktan algılama yazılı ile kontrollü sınıflandırma metodu için bu alanlardan kontrol alanları seçilmiştir. Kontrollü sınıflandırmaya ilişkin her iki alan için doğruluk değerlendirmeleri yapılmıştır. 2032 ha toplam alanı bulunan Arıt Orman İşletme Şefliğine ilişkin genel doğruluk %81, 38447 ha Eşme –Güre Orman İşletme Şefliğine ilişkin genel doğruluk % 89 oranında gerçekleşmiştir. Bu çalışma uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle potansiyel ağaçlandırma alanlarının tespit edilebilirliğini ispatlamıştır.Anahtar Kelimeler: Ağaçlandırma, sınıflandırma, uzaktan algılama, Türkiye Received: 15 August 2014 - Accepted: 11 September 2014 To cite this article: Ateşoğlu, A., 2015. Remote sensing and GIS applications for suitable afforestation area selection in Turkey. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 65(1): 53-59. DOI: 10.17099/jffiu.00032