Yüklüyor…
Uludağ göknarı meşcerelerinde yayılış gösteren ökse otunun multispektral kameralar entegre edilmiş iha ile haritalanması (kökez orman işletme şefliği) /
Bu yüksek lisans tezi, Bolu Aladağ Orman İşletme Müdürlüğü sınırlarındaki Kökez Orman İşletme Şefliği'nde doğal yayılış gösteren Uludağ Göknarı (Abies nordmanniana subsp. bornmülleriana) ormanlarında ökse otunun (Viscum album) mekânsal dağılımını belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Ökse o...
| Yazar: | |
|---|---|
| Müşterek Yazar: | |
| Diğer Yazarlar: | |
| Materyal Türü: | Tez |
| Dil: | Türkçe |
| Konular: | |
| Online Erişim: | OPAC'ta görüntüle |
| Özet: | Bu yüksek lisans tezi, Bolu Aladağ Orman İşletme Müdürlüğü sınırlarındaki Kökez Orman İşletme Şefliği'nde doğal yayılış gösteren Uludağ Göknarı (Abies nordmanniana subsp. bornmülleriana) ormanlarında ökse otunun (Viscum album) mekânsal dağılımını belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Ökse otu, konukçusu olduğu ağaçlardan su ve besin alarak gelişimini sürdüren parazitik bir bitki olup, ağaçların fizyolojik süreçlerini olumsuz etkilemekte, büyüme ve gelişimini sınırlandırmaktadır. Orman ekosistemlerinin sürdürülebilir yönetimi açısından, bu tür zararlıların dağılımının hassas bir şekilde belirlenmesi ve haritalanması büyük önem taşımaktadır. Geleneksel yöntemlerle ökse otunun tespiti ve izlenmesi oldukça zahmetli ve zaman alıcı olup, geniş alanlarda uygulanması güçtür. Bu bağlamda, uzaktan algılama teknikleri, orman ekosistemlerinde zararlı bitkilerin izlenmesi ve yönetimi için yenilikçi ve etkili bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışmada, ökse otunun yayılımını belirlemek için İnsansız Hava Araçları (İHA) ve multispektral kameralar kullanılmıştır. İHA olarak DJI Mavic 3M modeli tercih edilmiş ve multispektral kameralar aracılığıyla RGB görüntülerin yanında kırmızı (R), yeşil (G), kırmızı kenar (RE) ve yakın kızılötesi (NIR) bantlarında görüntüler elde edilmiştir. 100 metre irtifadan gerçekleştirilen uçuşlardan elde edilen veriler, Agisoft Metashape Professional, ArcGIS ve eCognition yazılımlarında işlenmiş ve analiz edilmiştir. Görüntü işleme süreci ortofoto üretimi, bitki indekslerinin hesaplanması ve mekânsal analizlerin gerçekleştirilmesi aşamalarını içermektedir. Çalışmada Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) gibi bitki sağlığını değerlendiren spektral indeksler kullanılarak ökse otunun dağılımı analiz edilmiştir, ancak anlamlı sonuçlara ulaşılamamıştır. Çalışma kapsamında, piksel tabanlı ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri karşılaştırılmıştır. Piksel tabanlı sınıflandırma, her pikseli bağımsız olarak değerlendirerek belirli sınıflara atamış, ancak yüksek çözünürlüklü görüntülerde gürültü (anlamsız pikseller) üretmesi nedeniyle sınırlı başarı göstermiştir. Nesne tabanlı sınıflandırma ise komşu piksellerin segmentasyon algoritmalarıyla gruplandırılarak analiz edilmesine dayanmakta olup, özellikle yüksek çözünürlüklü görüntülerde daha güvenilir sonuçlar sağlamaktadır. Çalışmanın sonuçlarına göre, piksel tabanlı sınıflandırmanın Kappa değeri 0.28-0.56 arasında değişiklik gösterirken, nesne tabanlı sınıflandırmanın Kappa değeri 0.69-0.89 olarak hesaplanmıştır. Bu veriler, nesne tabanlı sınıflandırmanın ökse otu tespitinde daha güvenilir ve bilimsel açıdan daha anlamlı sonuçlar sunduğunu göstermektedir. Bu çalışma, İHA ve multispektral kameraların, orman ekosistemlerinde parazitik bitkilerin tespiti ve mekânsal analizi sürecinde etkin bir yöntem olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Özellikle nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi, ökse otunun mekânsal dağılımını belirlemede daha yüksek doğruluk sunduğu ve geleneksel yöntemlere kıyasla daha verimli bir süreç sağladığı için öne çıkmaktadır. Çalışmadan elde edilen bulgular, orman yönetimi ve korunması açısından önemli bilgiler sunmakta olup, gelecekte yapılacak ekolojik izleme ve uzaktan algılama çalışmalarına katkı sağlayacak niteliktedir. |
|---|---|
| Fiziksel Özellikler: | 82 sayfa ; 30 cm |
| Bibliyografya: | Kaynakça : 76-81 sayfa |