Research Article
BibTex RIS Cite

Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği

Year 2024, Volume: 9 Issue: 3, 348 - 360
https://doi.org/10.29128/geomatik.1481708

Abstract

Küresel ısınma, artan nüfus ve susuz topraklar, orman yangınlarının sıklığını ve şiddetini
artırmaktadır. Küresel ısınma sıcaklıkları yükseltir ve kuraklıkları uzatarak ormanları yangına
daha duyarlı hale getirir. Artan nüfus, ormanları yerleşim ve tarım için baskı altında tutar,
yangın riskini artırır. Susuz topraklar ve bitki örtüsü kolayca tutuşarak yangınların
yayılmasını hızlandırır. Yangınların ardından, hasar tespiti ve yeşillendirme çalışmaları
önemlidir. Bu çalışma, 18 Temmuz 2023'te Rodos Adası'ndaki orman yangınının bitki
örtüsüne etkisini incelemektedir. Landsat 8 uydu görüntüleriyle yapılan spektral analizlerle,
yangının bitki örtüsüne verdiği hasar tespit edilmiştir. NBR (Normalized Burn Ratio) indeksi,
yangın öncesi ve sonrası bitki örtüsündeki değişimi belirlemiştir. Yanmış alan, dNDVI ve dNBR
kullanılarak hesaplanmıştır. dNDVI, bitki örtüsünün sağlığını ölçerken, dNBR yangın öncesi ve
sonrası yanmış alanları belirler. Yanmış alan, dNDVI ile 16.037 ha ve dNBR ile 17.678 ha olarak
hesaplanmış, iki yöntem uyumlu sonuçlar vermiştir. Yanmış alan, habitat kaybı, biyolojik
çeşitliliğe olumsuz etkiler ve toprak erozyonu gibi önemli ekolojik sonuçlar doğurur. Bu
analizler, ekosistemin iyileşme sürecini planlamak ve uygun restorasyon stratejileri
geliştirmek için gereklidir.

Thanks

azarlar, çalışma sırasında kullanılan görüntülerin ücretsiz temini için ABD Jeolojik Araştırma Kurumu (USGS)’na teşekkür etmektedirler.

References

  • Nellas, D. (2023). Greek wildfires: Thousands of tourists evacuated as wildfire rages on island of Rhodes. The New Zealand Herald: https://www.nzherald.co.nz/world/greek-wildfires-thousands-of-tourists-evacuated-as-a-wildfire-rages-on-the-greek-island-of-rhodes/UC4DANXBVNCG7CZXFSBK2M3ORU/ adresinden alındı.
  • Alevkayalı, Ç., Yayla, O., & Atayeter, Y. (2023). Monitoring and Classification of Karst Rocky Desertification with Landsat 8 OLI Images Using Spectral Indices, Multi-Endmember Spectral Mixture Analysis and Support Vector Machine. International Journal of Engineering and Geosciences(IJEG).
  • Alkayış, M. H., Karslıoğlu, A., & Onur, M. İ. (2022). Muğla İli Menteşe Yöresi Orman Yangını Risk Potansiyeli Haritasının Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Belirlenmesi. Geomatik Dergisi.
  • Avestisyan, D., Stankova, N., & Dimitrov, Z. (2023). Assessment of Spectral Vegetation Indices Performance for Post-Fire Monitoring of Different Forest Environments. MDPI.
  • Avetisyan, D., Velizarova, E., & Filchev, L. (2022). Post-Fire Forest Vegetation State Monitoring through Satellite Remote Sensing and In Situ Data. MDPI.
  • Barmpoutis, P., Papaioannou, P., Dimitropoulos, K., & Grammalidis, N. (2020). A Review on Early Forest Fire Detection Systems Using Optical Remote Sensing. Sensors.
  • Brumby, S. P., Harvey, N. R., & Joseph , J. (2001). Evolving Forest Fire Burn Severity Classification Algorithms for Multi-Spectral Imagery. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering.
  • Chuvieco, E., Mart, M. P., & Palacios-Orueta, A. (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. International Journal of Remote Sensing.
  • Climate Change (2022). Mitigation of Climate Change. IPCC.
  • Çoşkun, M., & Toprak, F. (2023). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Orman Yangını Risk Analizi: Bartın İli Örneği. Geomatik Dergisi.
  • Çömert, R., Küçük Matcı, D., & Avdan, U. (2019). Object based burned area mapping with random forest algorithm. International Journal of Engineering and Geosciences (IJEG).
  • Dalmau, E. (2023). Haritaların Dili. İstanbul: Yeditepe Yayınevi.
  • Dilekçi, S., Marangoz, A. M., & Ateşoğlu, A. (2021). Zonguldak ve Ereğli Orman İşletme Müdürlükleri Orman Yangını Risk Alanlarının Belirlenmesi. Geomatik Dergisi.
  • Esendal Bozkurt, N., Zontul, M., & Aslan, Z. (2018). Uydu Verilerine Dayalı Olarak Bitki Örtüsü Analizi. Aurum Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, 2(1).
  • FAO. (2022). The State of the World's Forests. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
  • Flasse, S. P., & TRIGG, S. (2001). An Evaluation of Diverent Bi-Spectral Spaces for Discriminating Burned Shrub-Savannah. International Journal of Remote Sensing.
  • Gitas, İ., Mitri, G., Veraverbeke, S., & Polychronaki, A. (2012). Advances in Remote Sensing of Post-Fire Vegetation Recovery Monitoring. Remote Sensing of Biomass - Principles and Applications.
  • Holden, Z. A., Swanson, J. A., Luce, C. H., & Jolly, W. M. (2005). The Influence of Roads on Fire Severity: An Example from The Angora Fire in The Lake Tahoe Basin. Forest Ecology and Management.
  • Key, C. H., & Benson, N. (2006). Landscape Assessment: Ground Measure of Severity, The Composite Burn Index; and Remote Sensing of Severity, The Normalized Burn Ratio. FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System.
  • Koutsias, N., & Karteris, M. (2000). Burned Area Mapping Using Logistic Regression Modeling of a Single Post-Fire Landsat-5 Thematic Mapper İmage. International Journal of Remote Sensing.
  • Lentile, L. B., Holden, Z. A., Smith, A. M., Falkowski, M. J., & Hudak, A. T. (2006). Remote sensing techniques to assess active fire characteristics. International Journal of Wildland Fire.
  • Öztürk, M. Y., Tonbul, H., Colkesen , İ., & Kavzoğlu, T. (2021). Uzaktan Algılama Teknolojileri ile Orman Yangınlarının Zamansal Analizi: 2021 Yılı Akdeniz ve Ege Yangınları(Temporal Analysis of Forest Fires with Remote Sensing Technologies: Mediterranean and Aegan Fires in 2021). Turkish Academy of Sciences.
  • Pausas, J., & Vallejo, R. V. (1999). The role of fire in European Mediterranean. (E. Chuvieco, Dü.) Springer, 3-16.
  • Polat, N., & Kaya, Y. (2021). Çok Bantlı Uydu Görüntüleriyle Orman Yangınlarında Hasar Tespiti. Bartın Orman Fakültesi Dergisi.
  • Sabuncu, A., & Özener , H. (2019). Uzaktan Algılama Teknikleri ile Yanmış Alanların Tespiti: İzmir. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi.
  • Snyder, A. E., Fulé, P. Z., & Crouse, J. E. (2005). Comparison of Burn Severity Assessments. International Journal of Wildland Fire.
  • Sunar, F., & Özkan, Ç. (2010). Forest Fire Analysis with Remote Sensing Data. International Journal of Remote Sensing, 2265-2277.
  • Tucker, C. J. (1979). Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment.
  • Turco, M., Llasat, M. C., & Herdenberg, J. (2014). Climate Change Impacts on Wildfires in a Mediterranean Environment. Springer Science+Business Media Dordrecht.
  • Turoğlu, H. (2020). H. Turoğlu içinde, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Temel Esasları. İstanbul: Çantay Kitapevi.
  • URL-1: https://www.nzherald.co.nz/world/greek-wildfires-thousands-of-tourists-evacuated-as-a-wildfire-rages-on-the-greek-island-of-rhodes/UC4DANXBVNCG7CZXFSBK2M3ORU/
  • URL-2: http://www.hnms.gr/english/climatology Accesed date: 17 Mart 2024
  • URL-3: http://www.aegeanislands.gr/islands-aigaio/geographic-information Accesed date: 17 Mart 2024
  • URL-4 https://earthexplorer.usgs.gov Accesed date: 7 Kasım 2023
  • URL-5: https:// kardelennerdem.com/2022/02/08/nbr-analizi-ile-yanmis-alanlarin-siniflandirilmasi-google-earth-engine/ Accesed date: 14 Mart 2024
  • White, J. D., Ryan, K. C., Key, C. C., & Running, S. W. (1996). Remote Sensing of Forest Fire Severity and Vegetation Recovery. International Association of Wildland Fire (IAWF).
  • Xiao-rui, T., Mcrae, D. J., Li-fu, S., Ming-yu, W., & Hong, L. (2005). Satellite Remote-Sensing Technologies Used in Forest Fire Management. Springer, 73-78.
  • Yılmaz, E., Aydın, O., & Çiçek, i. (2021). Klimatoloji Çalışmalarında CBS Kullanımı. M. F. Ebru Akköprü (Dü.) içinde, Coğrafi Bilgi Sistemleri Uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
  • Yüksel, K. (2022). Yanan Orman Alanı Tespitinde Farklı Uzaktan Algılama İndislerinin Değerlendirilmesi: 2022 Yılı Mersin (Gülnar) Orman Yangını Örneği. Journal of Architecture, Engineering & Fine Arts.
  • Zabcı, C. (2021). Çok bantlı Landsat 8-OLI ve Sentinel-2A MSI uydu görüntülerinin karşılaştırmalı jeoloji. Geomatik Dergisi.
Year 2024, Volume: 9 Issue: 3, 348 - 360
https://doi.org/10.29128/geomatik.1481708

Abstract

References

  • Nellas, D. (2023). Greek wildfires: Thousands of tourists evacuated as wildfire rages on island of Rhodes. The New Zealand Herald: https://www.nzherald.co.nz/world/greek-wildfires-thousands-of-tourists-evacuated-as-a-wildfire-rages-on-the-greek-island-of-rhodes/UC4DANXBVNCG7CZXFSBK2M3ORU/ adresinden alındı.
  • Alevkayalı, Ç., Yayla, O., & Atayeter, Y. (2023). Monitoring and Classification of Karst Rocky Desertification with Landsat 8 OLI Images Using Spectral Indices, Multi-Endmember Spectral Mixture Analysis and Support Vector Machine. International Journal of Engineering and Geosciences(IJEG).
  • Alkayış, M. H., Karslıoğlu, A., & Onur, M. İ. (2022). Muğla İli Menteşe Yöresi Orman Yangını Risk Potansiyeli Haritasının Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Belirlenmesi. Geomatik Dergisi.
  • Avestisyan, D., Stankova, N., & Dimitrov, Z. (2023). Assessment of Spectral Vegetation Indices Performance for Post-Fire Monitoring of Different Forest Environments. MDPI.
  • Avetisyan, D., Velizarova, E., & Filchev, L. (2022). Post-Fire Forest Vegetation State Monitoring through Satellite Remote Sensing and In Situ Data. MDPI.
  • Barmpoutis, P., Papaioannou, P., Dimitropoulos, K., & Grammalidis, N. (2020). A Review on Early Forest Fire Detection Systems Using Optical Remote Sensing. Sensors.
  • Brumby, S. P., Harvey, N. R., & Joseph , J. (2001). Evolving Forest Fire Burn Severity Classification Algorithms for Multi-Spectral Imagery. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering.
  • Chuvieco, E., Mart, M. P., & Palacios-Orueta, A. (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. International Journal of Remote Sensing.
  • Climate Change (2022). Mitigation of Climate Change. IPCC.
  • Çoşkun, M., & Toprak, F. (2023). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Orman Yangını Risk Analizi: Bartın İli Örneği. Geomatik Dergisi.
  • Çömert, R., Küçük Matcı, D., & Avdan, U. (2019). Object based burned area mapping with random forest algorithm. International Journal of Engineering and Geosciences (IJEG).
  • Dalmau, E. (2023). Haritaların Dili. İstanbul: Yeditepe Yayınevi.
  • Dilekçi, S., Marangoz, A. M., & Ateşoğlu, A. (2021). Zonguldak ve Ereğli Orman İşletme Müdürlükleri Orman Yangını Risk Alanlarının Belirlenmesi. Geomatik Dergisi.
  • Esendal Bozkurt, N., Zontul, M., & Aslan, Z. (2018). Uydu Verilerine Dayalı Olarak Bitki Örtüsü Analizi. Aurum Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi, 2(1).
  • FAO. (2022). The State of the World's Forests. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
  • Flasse, S. P., & TRIGG, S. (2001). An Evaluation of Diverent Bi-Spectral Spaces for Discriminating Burned Shrub-Savannah. International Journal of Remote Sensing.
  • Gitas, İ., Mitri, G., Veraverbeke, S., & Polychronaki, A. (2012). Advances in Remote Sensing of Post-Fire Vegetation Recovery Monitoring. Remote Sensing of Biomass - Principles and Applications.
  • Holden, Z. A., Swanson, J. A., Luce, C. H., & Jolly, W. M. (2005). The Influence of Roads on Fire Severity: An Example from The Angora Fire in The Lake Tahoe Basin. Forest Ecology and Management.
  • Key, C. H., & Benson, N. (2006). Landscape Assessment: Ground Measure of Severity, The Composite Burn Index; and Remote Sensing of Severity, The Normalized Burn Ratio. FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System.
  • Koutsias, N., & Karteris, M. (2000). Burned Area Mapping Using Logistic Regression Modeling of a Single Post-Fire Landsat-5 Thematic Mapper İmage. International Journal of Remote Sensing.
  • Lentile, L. B., Holden, Z. A., Smith, A. M., Falkowski, M. J., & Hudak, A. T. (2006). Remote sensing techniques to assess active fire characteristics. International Journal of Wildland Fire.
  • Öztürk, M. Y., Tonbul, H., Colkesen , İ., & Kavzoğlu, T. (2021). Uzaktan Algılama Teknolojileri ile Orman Yangınlarının Zamansal Analizi: 2021 Yılı Akdeniz ve Ege Yangınları(Temporal Analysis of Forest Fires with Remote Sensing Technologies: Mediterranean and Aegan Fires in 2021). Turkish Academy of Sciences.
  • Pausas, J., & Vallejo, R. V. (1999). The role of fire in European Mediterranean. (E. Chuvieco, Dü.) Springer, 3-16.
  • Polat, N., & Kaya, Y. (2021). Çok Bantlı Uydu Görüntüleriyle Orman Yangınlarında Hasar Tespiti. Bartın Orman Fakültesi Dergisi.
  • Sabuncu, A., & Özener , H. (2019). Uzaktan Algılama Teknikleri ile Yanmış Alanların Tespiti: İzmir. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi.
  • Snyder, A. E., Fulé, P. Z., & Crouse, J. E. (2005). Comparison of Burn Severity Assessments. International Journal of Wildland Fire.
  • Sunar, F., & Özkan, Ç. (2010). Forest Fire Analysis with Remote Sensing Data. International Journal of Remote Sensing, 2265-2277.
  • Tucker, C. J. (1979). Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment.
  • Turco, M., Llasat, M. C., & Herdenberg, J. (2014). Climate Change Impacts on Wildfires in a Mediterranean Environment. Springer Science+Business Media Dordrecht.
  • Turoğlu, H. (2020). H. Turoğlu içinde, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Temel Esasları. İstanbul: Çantay Kitapevi.
  • URL-1: https://www.nzherald.co.nz/world/greek-wildfires-thousands-of-tourists-evacuated-as-a-wildfire-rages-on-the-greek-island-of-rhodes/UC4DANXBVNCG7CZXFSBK2M3ORU/
  • URL-2: http://www.hnms.gr/english/climatology Accesed date: 17 Mart 2024
  • URL-3: http://www.aegeanislands.gr/islands-aigaio/geographic-information Accesed date: 17 Mart 2024
  • URL-4 https://earthexplorer.usgs.gov Accesed date: 7 Kasım 2023
  • URL-5: https:// kardelennerdem.com/2022/02/08/nbr-analizi-ile-yanmis-alanlarin-siniflandirilmasi-google-earth-engine/ Accesed date: 14 Mart 2024
  • White, J. D., Ryan, K. C., Key, C. C., & Running, S. W. (1996). Remote Sensing of Forest Fire Severity and Vegetation Recovery. International Association of Wildland Fire (IAWF).
  • Xiao-rui, T., Mcrae, D. J., Li-fu, S., Ming-yu, W., & Hong, L. (2005). Satellite Remote-Sensing Technologies Used in Forest Fire Management. Springer, 73-78.
  • Yılmaz, E., Aydın, O., & Çiçek, i. (2021). Klimatoloji Çalışmalarında CBS Kullanımı. M. F. Ebru Akköprü (Dü.) içinde, Coğrafi Bilgi Sistemleri Uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
  • Yüksel, K. (2022). Yanan Orman Alanı Tespitinde Farklı Uzaktan Algılama İndislerinin Değerlendirilmesi: 2022 Yılı Mersin (Gülnar) Orman Yangını Örneği. Journal of Architecture, Engineering & Fine Arts.
  • Zabcı, C. (2021). Çok bantlı Landsat 8-OLI ve Sentinel-2A MSI uydu görüntülerinin karşılaştırmalı jeoloji. Geomatik Dergisi.
There are 40 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Geospatial Information Systems and Geospatial Data Modelling, Photogrammetry and Remote Sensing
Journal Section Araştırma Makalesi
Authors

Gizem Eyi 0009-0009-9905-2057

İlkay Buğdaycı 0000-0001-8361-1306

Early Pub Date October 18, 2024
Publication Date
Submission Date May 10, 2024
Acceptance Date July 15, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 9 Issue: 3

Cite

APA Eyi, G., & Buğdaycı, İ. (2024). Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği. Geomatik, 9(3), 348-360. https://doi.org/10.29128/geomatik.1481708
AMA Eyi G, Buğdaycı İ. Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği. Geomatik. October 2024;9(3):348-360. doi:10.29128/geomatik.1481708
Chicago Eyi, Gizem, and İlkay Buğdaycı. “Uzaktan algılama yöntemleri Ile yangın şiddetinin Tespiti: Yunanistan Rodos Adası Orman yangını örneği”. Geomatik 9, no. 3 (October 2024): 348-60. https://doi.org/10.29128/geomatik.1481708.
EndNote Eyi G, Buğdaycı İ (October 1, 2024) Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği. Geomatik 9 3 348–360.
IEEE G. Eyi and İ. Buğdaycı, “Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği”, Geomatik, vol. 9, no. 3, pp. 348–360, 2024, doi: 10.29128/geomatik.1481708.
ISNAD Eyi, Gizem - Buğdaycı, İlkay. “Uzaktan algılama yöntemleri Ile yangın şiddetinin Tespiti: Yunanistan Rodos Adası Orman yangını örneği”. Geomatik 9/3 (October 2024), 348-360. https://doi.org/10.29128/geomatik.1481708.
JAMA Eyi G, Buğdaycı İ. Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği. Geomatik. 2024;9:348–360.
MLA Eyi, Gizem and İlkay Buğdaycı. “Uzaktan algılama yöntemleri Ile yangın şiddetinin Tespiti: Yunanistan Rodos Adası Orman yangını örneği”. Geomatik, vol. 9, no. 3, 2024, pp. 348-60, doi:10.29128/geomatik.1481708.
Vancouver Eyi G, Buğdaycı İ. Uzaktan algılama yöntemleri ile yangın şiddetinin tespiti: Yunanistan Rodos Adası orman yangını örneği. Geomatik. 2024;9(3):348-60.