Orman ekosistemindeki ağaç boylarının, optik, radar, lazer altimetre uydu verileri ve yardımcı kaynaklar kullanılarak Google Earth Engine platformunda modellenmesi

Abstract

Ormanlar, karada biyolojik çeşitliliği korurken, bitki örtüsünde ve toprakta önemli miktarda karbon depolayarak atmosferdeki karbon dengesini düzenlemekte ve buna bağlı olarak küresel ısınmanın hafifletilmesine katkı sağlamaktadır. Ormanlardaki ağaç boylarının belirlenmesi, orman kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, sağlığı ve olası tehditlerin tespitleri için önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bulut tabanlı Google Earth Engine (GEE) platformunda, Sentinel-1 radar, Sentinel-2 optik uydu verileri, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) lazer uydu altimetrisi ve Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) verileri kullanılarak ağaç boyları Rastgele Orman (RO) algoritması ile modellenmiştir. Elde edilen ağaç yükseklikleri Bartın İli sınırlarında karaçam (Pinus nigra Arnold) ve sahil çamı (Pinus pinaster Aiton) türlerinin bulunduğu 45 adet örnekleme alanından elde edilen ağaç boyları ile karşılaştırılmıştır. Optik, radar, altimetre ve yardımcı veriler ile elde edilen model sonuçlarının istatistik analizleri yapılmış, başarılı sonuçlar elde edilmiştir: (Ortalama Mutlak Hata (OMH)= 1,42 m, Karesel Ortalama Hata (KOH)= 1,54 m ve Belirtme Katsayısı (R2) = 0,60. Ayrıca eğimin fazla olduğu örnekleme alanlarında doğruluk değerlerinin azaldığı görülmüştür

Forests play a crucial role in maintaining terrestrial biological diversity and regulating the carbon balance in the atmosphere by storing significant amounts of carbon in vegetation and soil, mitigating global warming. Determining accurate measurements of tree heights in forests is essential for the sustainable management, health, and detection of potential threats to forest resources. In this study, tree heights were modeled using the Random Forest (RF) on the cloud-based Google Earth Engine (GEE) platform, integrating Sentinel-1 radar, Sentinel-2 optical satellite data, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) laser satellite altimetry, and Digital Elevation Model (DEM) data. The obtained tree heights were compared with the measurements from 45 sample plots of black pine (Pinus nigra Arnold) and maritime pine (Pinus pinaster Aiton) species within the boundaries of Bartın Province. Statistical analyses were conducted on the model results obtained from optical, radar, altimeter, and auxiliary data, yielding successful outcomes: (Mean Absolute Error (MAE) = 1,42 m, Root Mean Square Error (RMSE) = 1,54 m, and Coefficient of Determination (R2) = 0,60). Additionally, it was observed that accuracy values decreased in sampling areas with high slopes.