The cause of damage to the environment, forest
fires have a significant role in order to give way to natural disasters in the
world. Forest fires not only affect ecosystems negatively, but also cause
serious problems in economic and social life. As a result of forest fires that
occurred between the years of 1937-2016 in Turkey 1,661,506 hectares of forest
area was burnt. It is sometimes difficult and impossible to collect data from
forests after forest fires. In addition, remote sensing techniques and algorithms
are frequently used in determining the burning areas considering the long
duration and the cost will be high. Different satellite images (Landsat, MODIS,
SPOT, etc.) in various properties are important data sets of remote sensing
technology which is frequently used in recent years to map fire intensity, fire
damage and burnt zones. In this study, forest fire that occurred and continued
4 days in Seferihisar district of İzmir province on August 9, 2009 was analyzed
by remote sensing techniques using Landsat 5 satellite images. Two Landsat
images acquired in July 2009 as pre fire and in August 2009 as post-fire. In
this study, the capacity of Normalized Burn Ratio (NBR) and Normalized
Difference Vegetation Index (NDVI) indices and differenced Normalized Difference
Vegetation Index (dNDVI) derived from Landsat 5 images have been analyzed in
order to assess the fire severity. Besides NDVI and NBR indices results,
maximum likelihood algorithm which is supervised classification method was
applied to pre and post fire satellite images. The burnt area after forest fire
was calculated as 711 ha with dNDVI, 695 ha with dNBR and 665 ha with maximum
likelihood algorithm of pixel based supervised classification method. Based on
the three different methods of results are compatible, rational and consistent
with the results of the General Directorate of Forestry.
Çevreye
verdiği zararlar nedeni ile orman yangınları dünyada doğal afetler içinde
önemli bir yere sahiptir. Orman yangınları sadece ekosistemleri olumsuz
etkilemekle kalmayıp, aynı zamanda ekonomik ve sosyal yaşamda da ciddi
sorunlara neden olmaktadır. Türkiye’de 1937-2016 yılları arasında meydana gelen
orman yangınları sonucu 1.661.506 hektarlık orman alanı yanarak tahrip
olmuştur. Orman yangınları sonrası araziden veri toplamak zaman zaman zor ve imkânsız
olabilmektedir. Ayrıca yaşanan afet sonrası arazi çalışmaları uzun süreceği ve
maliyetinin fazla olacağı göz önüne alınarak yanan alanların belirlenmesinde
günümüzde uzaktan algılama teknolojilerine ve bu alanda kullanılan algoritmalarına
sıklıkla başvurulmaktadır. Çeşitli özelliklere sahip farklı uydu görüntüleri
(Landsat, MODIS, SPOT, vb.), yangın şiddetini, yangın hasarlarını ve yanmış
bölgeleri haritalamak için son yıllarda sıklıkla kullanılan uzaktan algılama
teknolojisinin önemli veri setleridir. Bu çalışmada 9 Ağustos 2009 tarihinde
İzmir ili Seferihisar ilçesinde meydana gelen ve 4 gün süren orman yangını,
Landsat 5 uydu görüntüleri kullanılarak uzaktan algılama teknikleri ile analiz
edilmiştir. Çalışma bölgesine ait orman yangını öncesi Temmuz 2009 ve orman
yangını sonrası Ağustos 2009 tarihli görüntüler alınarak Normalize Edilmiş
Yanma Şiddeti (Normalized Burned Ratio-NBR) ve Normalize Edilmiş Vejetasyon
İndeksi (Normalized Differenced Vegetation Index - NDVI) indeksleri ile bu
indekslerin farkları kullanılarak elde edilen Fark Normalize Edilmiş Yanma
Şiddeti (Difference Normalized Burned Ratio-Dnbr) ve Fark Normalize Edilmiş
Vejetasyon İndeksleri kullanılarak yanarak tahrip olmuş alanlar tespit
edilmiştir. Veri setine ayrıca piksel tabanlı kontrollü sınıflandırmanın
maksimum benzerlik algoritması uygulanmıştır. Orman yangını sonrası yanarak
tahrip olan alan dNDVI ile 711 ha, dNBR ile 695 ha, piksel tabanlı kontrollü sınıflandırma
yönteminin maksimum benzerlik algoritması ile de 665 ha olarak hesaplanmıştır.
Üç farklı yöntemin sonuçları Orman Genel Müdürlüğü sonuçları ile uyumlu ve
tutarlı olduğu sonucuna varılmıştır.
Piksel Tabanlı Sınıflandırma Uzaktan Algılama İzmir-Seferihisar Orman Yangını NBR-dNBR NDVI
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | July 31, 2019 |
Submission Date | January 11, 2019 |
Acceptance Date | April 8, 2019 |
Published in Issue | Year 2019Volume: 5 Issue: 2 |
This journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.