Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)

{"title":"Saf Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Aktif ve Pasif Uydu Görüntüleri Kullanılarak Topraküstü Biyokütlenin Tahmin Edilmesi (Anamur Orman İşletme Şefliği Örneği)","authors":"","doi":"10.24011/barofd.1261299","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışmanın amacı; saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcrelerinde aktif (Sentinel-1A) ve pasif (Landsat 8 OLI) uydu görüntüleri ile bazı topoğrafik veriler kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmin edilmesidir. Çalışmada toplam 404 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Bu örnek alan verilerinin 323 (%80) modellerin oluşturulmasında ve 81 (%20) ise modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Her bir örnek alana ilişkin topraküstü biyokütle değerleri allometrik denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Ayrıca her bir örnek alana ilişkin Landsat 8 OLI uydu görüntüsünden bant reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün her iki polarizasyonu (VV ve VH) için parlaklık ve geri yansıtım değerleri ile Alos-Palsar uydu görüntüsünden üretilen Sayısal Yükseklik Model (SYM) verisinden yükselti, eğim ve bakı değerleri hesaplanmıştır. Topraküstü biyokütle ile Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve SAM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 22 farklı regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller arasında en iyi ilişki (R2= 0,509 ; Sy.x= 28,39), Landsat 8 OLI uydu görüntüsünün bant reflektans değerleri, vejetasyon indisleri, tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün iki polarizasyona ilişkin parlaklık değerleri ile yükselti ve bakının bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelle elde edilmiştir.","PeriodicalId":55736,"journal":{"name":"Bartin Orman Fakultesi Dergisi","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bartin Orman Fakultesi Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24011/barofd.1261299","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bu çalışmanın amacı; saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcrelerinde aktif (Sentinel-1A) ve pasif (Landsat 8 OLI) uydu görüntüleri ile bazı topoğrafik veriler kullanılarak topraküstü biyokütlenin tahmin edilmesidir. Çalışmada toplam 404 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Bu örnek alan verilerinin 323 (%80) modellerin oluşturulmasında ve 81 (%20) ise modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Her bir örnek alana ilişkin topraküstü biyokütle değerleri allometrik denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Ayrıca her bir örnek alana ilişkin Landsat 8 OLI uydu görüntüsünden bant reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün her iki polarizasyonu (VV ve VH) için parlaklık ve geri yansıtım değerleri ile Alos-Palsar uydu görüntüsünden üretilen Sayısal Yükseklik Model (SYM) verisinden yükselti, eğim ve bakı değerleri hesaplanmıştır. Topraküstü biyokütle ile Landsat 8 OLI, Sentinel-1A ve SAM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler regresyon analizi ile modellenmiştir. Toplam 22 farklı regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller arasında en iyi ilişki (R2= 0,509 ; Sy.x= 28,39), Landsat 8 OLI uydu görüntüsünün bant reflektans değerleri, vejetasyon indisleri, tekstür değerleri, Sentinel-1A uydu görüntüsünün iki polarizasyona ilişkin parlaklık değerleri ile yükselti ve bakının bağımsız değişkenler olarak yer aldığı modelle elde edilmiştir.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
在松十城市名人堂和帕西夫飞机图像(例如:缅甸森林烟花)
这项工作的目的是在纯红色(Pinus brutia Ten)森林中,通过活动(Sentinel-1A)和pasif(Landsat 8 OLI)的卫星图像估计,一些地形数据在地面上具有生物累积性。工作中总共使用了404个样本数据。该样本数据源用于生成323(%80)个模型,并对81(%20)个进行测试。对于每个例子,与地球相关的值都是使用异速测量方程计算的。此外,每个样本区域,Landsat 8 OLI卫星图像的带宽反射、矢量分解和纹理值,都是从Alos Palsar卫星图像产生的数值高模型(SYM)数据中增加的,具有Sentinel-1A偏振(VV和VH)卫星图像的亮度和反向反射值。Topraküstübiyokütle ile Landsat 8 OLI,Sentinel-1A ve SAM verisinden elde edilen değişkenler arasındaki ilişkiler regresyon analizi ile modellenmiştir。总共开发了22个不同的回归模型。所开发的模型之间的最佳关系(R2=0.509;Sy.x=28.39),Landsat 8.OLI卫星图像增加了带宽反射值、矢量指数、纹理值,卫星-1A图像具有两个与偏振相关的亮度值,并在放置为独立变化的模型中获得。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
46
审稿时长
12 weeks
期刊最新文献
Gıda Endüstrisinde Kâğıt Ambalajların Fiziksel ve Mekanik Özellikleri Dikimle Yetiştirilmiş Kayın Meşçerelerinde, Aralamanın Mikrobiyal Biyokütle Karbon ve Toprak Solunumuna Etkileri Variation in Soil Properties and Nutrient Stocks Under Different Forest Tree Species with Altitude, Aspect and Soil Depths Determination of Suitable Areas for Chestnut (Castanea sativa Mill.) Afforestation with Analytic Hierarchy Process Kuarternize Karboksimetil Selüloz Esaslı Farklı Ahşap Kaplamaların Antimikrobiyal ve Yüzey Özelliklerinin İncelenmesi
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1