Bartın’daki Sahil Çamı (Pinus pinaster Ait.) ağaçlandırma alanlarında sentinel-1 ve sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak toprak üstü biyokütlenin kestirilmesi

Abstract

Ormanlar, yaklaşık olarak yeryüzünün üçte birini kaplayan, gezegendeki biyoçeşitliliğin yarısından fazlasına ev sahipliği yapan, atmosfere salınan karbonun önemli bir miktarını tutan, iklim değişimi konusunda da güçlü bir etkiye sahip dünya ekosistemindeki çok önemli bir bileşendir. Ormanlık alanların biyokütlesinin doğru bir şekilde kestirilmesi, karbon salınımlarının azaltılması ve karbon yutak alanlarının artırılması kapsamında büyük önem taşımaktadır. Uydu teknolojilerinin ve uzaktan algılama sistemlerinin gelişmesiyle birlikte aktif ve pasif sistemler ile Toprak Üstü Biyokütlenin (TÜB) kestiriminin yapılması mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada, Bartın’daki sahil çamı (Pinus pinaster Ait.) ağaçlandırmalarında, Avrupa Uzay Ajansı (ESA) tarafından araştırmacılara ücretsiz sunulan Sentinel-1 radar, Sentinel-2 optik uydu verileri ile Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) ve Rastgele Orman (RO) yöntemlerinden yararlanılarak bant ve bitki örtüsü indeksi değerlerinin TÜB kestirimine etkileri ve yersel örnekleme alan verilerinden elde edilen TÜB değerleri ile ilişkileri araştırılmaktadır. 16 modelin geliştirildiği çalışmada, Sentinel-1 VH geri saçılım değeri, Sentinel-2’den türetilmiş normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi değeri (NDVI) füzyonu ve RO yöntemi kullanıldığı model ile TÜB kestiriminde en iyi sonuç elde edilmiştir (R2=0.61, RMSE= 49.412 t/ha).

Forests are a crucial component in the world ecosystem, covering approximately one-third of the earth's surface, hosting more than half of the biodiversity on the planet, holding a significant amount of carbon released into the atmosphere, and strongly impacting climate change. Accurate forest biomass estimation is essential in reducing carbon emissions and increasing carbon sink areas. With the development of satellite technologies and remote sensing systems, estimating the Above Ground Biomass (AGB) with active and passive systems has become possible. In this study, the effects of band and vegetation index values on Above Ground Biomass (AGB) estimation were investigated in Maritime pine (Pinus pinaster Ait.) reforestation areas in Bartın using data from the Sentinel-1 radar and Sentinel-2 optical satellite provided free of charge to researchers by the European Space Agency (ESA), along with the Multiple Linear Regression (MLR) and Random Forest (RF) methods. The relationships between AGB values obtained from ground sample plot data and the satellite data were examined, and 16 models were developed. The best results for AGB estimation were achieved using the model that incorporated the Sentinel-1 VH backscatter value, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Sentinel-2, and the RF method (R2=0.61, RMSE= 49.412 t/ha).