İnsansız hava aracıyla elde edilen hava fotoğraflarından kızılçam ağaçlarının çap ve boylarının ölçümü ve gövde hacminin tahmini

Autor: Mehmet EKER, Hakan DURGUN, H. Oğuz ÇOBAN
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Volume: 23, Issue: 4 255-267
Turkish Journal of Forestry
Türkiye Ormancılık Dergisi
ISSN: 2149-3898
Popis: Modern ormancılık çalışmalarında uzaktan algılama veri ve yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Günümüzde insansız hava araçlarındaki (İHA) algılayıcı sistemlerle alınan hava fotoğrafları, yazılım fotogrametrisiyle işlenerek nokta bulutu ve ortomozaik gibi veriler üretilebilmektedir. Böylece orman ekosistemlerinde bazı ölçümlerin uzaktan yapılması mümkün olabilmektedir. Bir ormanlık alanda kesilen ya da herhangi bir nedenle devrilen ağaçların pratik bir şekilde kabuklu gövde hacimlerinin tahmini gerekebilir. Bu çalışmada İHA fotoğraflarından üretilen ortomozaik ve nokta bulutu verilerinden kesilmiş kızılçam ağaçlarının (Pinus brutia Ten.) çap ve boy ölçümleri yapılarak kabuklu gövde hacimlerinin tahmini amaçlanmıştır. Çalışma, Isparta Orman Bölge Müdürlüğü’ne bağlı Sütçüler Orman İşletme Müdürlüğü, Çandır Orman İşletme Şefliği sınırlarında bulunan 2 farklı kızılçam meşceresinde gerçekleştirilmiştir. Bu alanlarda İHA fotoğraflarından üretilen nokta bulutu ve ortomozaikler üzerinde toplam 175 adet kesilmiş kızılçam ağacının göğüs çapı (d1.3) ve boyu ölçülmüş, elde edilen değerlerden çeşitli yöntemlerle hacim tahminleri yapılmış ve sonuçlar arazi ölçümleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışmada hava fotoğraflarının yer örnekleme aralığına bağlı olarak hesaplanan çap ve boy ölçüm sonuçları da kıyaslanmıştır. Elde edilen bulgulara göre, İHA fotogrametrisi ve referans veriler arasında çap ölçümünde en düşük 0.78, en yüksek 0.92, boy ölçümünde en düşük 0.96, en yüksek 0.99, hacim tahmininde de en düşük 0.70 ve en yüksek 0.93 korelasyon değeri bulunmuştur. Sonuç olarak, günümüzde pratik bir uzaktan algılama aracı olarak tercih edilen İHA’ların yerde yatık haldeki kızılçam ağaçlarının çap ve boy ölçümlerinde kullanılabileceği ve bu ölçümler sonucunda gövde hacimlerinin İHA fotogrametrisiyle başarılı bir şekilde tahmin edilebileceği ortaya konulmuştur.
Remote sensing data and techniques are widely used in modern forestry studies. Today, aerial photographs taken with remote sensors on Unmanned Aerial Vehicles (UAV) can be processed by using softcopy photogrammetry to produce data such as point cloud and orthomosaic. Therefore, it is possible to make some remote measurements in forest ecosystems. It may be necessary to predict stem volumes of trees cut down in a forest area or felled for any reason in a practical way. In this study, it is aimed to predict the over-bark stem volumes by measuring the diameter and height of cut brutian pine trees (Pinus brutia Ten.) in orthomosaic and point cloud data produced from UAV photographs. The study was carried out in 2 different brutian pine stands located within the borders of Çandır Forestry Chief of Sütçüler Forestry Directorate in Isparta Regional Directorate of Forestry. In these areas, the diameter at breast height (d1.3) and total height of 175 cut brutian pine trees were measured on the point cloud and orthomosaics, tree volume predictions were made from these values obtained by various methods and the results were compared with the references data based on field measurements. In the study, the diameter and height measurement results calculated depending on the ground sampling distance of the aerial photographs were also compared. According to the findings, the lowest correlation value of 0.78 and the highest 0.92 for diameter measurements, the lowest 0.96 and highest 0.99 correlation values in height measurements, the lowest 0.70 and the highest 0.93 correlation values in stem volume predictions were obtained between UAV photogrammetry and reference data. As a result, it has been understood that UAVs, which are preferred as a practical remote sensing tool today, can be used to measure the diameter and height of pine trees lying on the ground and stem volumes can be successfully predicted by UAV photogrammetry.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: