Forest fires are the leading natural disasters that endanger the living and lifeless environment in forest ecosystem. Every year, millions of forested areas burn out and Turkey is one of the countries most affected by the forest fires. In this study, forest fire started near Karabaglar was investigated. Using Landsat 8 satellite images, fire area was detected by using five different remote sensing indexing methods (dNDVI, dNBR, dNBRT, dBAI, RBR) were used and the fire area is mapped. Fire intensity was calculated and related map is then obtained. Thus, burn severity distribution in the region was estimated and shown as the burn severity map. As a result of the analysis, it is found that the most convenient results come from the RBR analyses with a 99% of consistency when they are compared with the burn severity data obtained in the field by the General Directorate of Forestry. The remote sensing technique has also demonstrated its ability to distinguish damage severity levels, even including undamaged sections in an entire forest fire damage zone, in a way that cannot be completely done in a field work.
Orman ekosistemindeki canlı ve cansız çevreyi tehlikeye sokan doğal afetlerin başında orman yangınları gelmektedir. Her yıl milyonlarca ormanlık alan yanmakta ve Türkiye orman yangınlarından en çok etkilenen ülkelerin başında gelmektedir. Bu çalışmada Karabağlar yakınlarında çıkan orman yangını incelenmiştir. Landsat 8 uydu görüntüleri kullanılarak beş farklı uzaktan algılama indeksleme yöntemi (dNDVI, dNBR, dNBRT, dBAI, RBR) kullanılarak yangın alanı tespit edilmiş ve yangın alanı haritalanmıştır. Yangın şiddeti hesaplanarak ilgili harita elde edilmiştir. Böylece bölgedeki yangın şiddet dağılımı tahmin edilmiş ve yangın şiddet haritası oluşturulmuştur. Analiz sonuçları, Orman Genel Müdürlüğü tarafından sahada elde edilen yangın şiddet verileri ile karşılaştırıldığında en uygun sonuçların %99 tutarlılık ile RBR analizlerinden geldiği tespit edilmiştir. Çalışmada, Uzaktan algılama tekniği, bir orman yangını hasar bölgesinde hasar görmemiş bölümler de dahil olmak üzere, hasar ciddiyet seviyelerinin, bir saha çalışmasında elde edilemeyecek şekilde kısa bir sürede ve yüksek bir doğrulukla belirlenebileceğini de göstermiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Photogrammetry and Remote Sensing |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 15, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 10 Issue: 2 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.