Page 20 - E-Tez Bülteni Mart 2025, SAYI 2

Tez Özeti

Gelişen uzaktan algılama teknolojileri, orman ekosistemlerinin izlenmesi ve yönetimini daha hassas ve verimli hale getirmiştir. Bu
bağlamda, LiDAR teknolojisi, ağaçların üç boyutlu konumunu ve yapısal özelliklerini güvenilir biçimde belirleme olanağı
sunmaktadır. Ancak, ağaç türü tespitinde LiDAR verilerinin sınırlı olduğu ve genellikle ek veri ya da yöntemlerle desteklenmesi
gerektiği bilinmektedir. Bu çalışmada, hava LiDAR verileri kullanılarak meşçere parametreleri (ağaç boyu, gövde çapı, tepe çapı,
tepe alanı, gövde hacmi ve tepe hacmi) belirlenmiş ve optik veri kullanılmadan ağaç türü sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Ladin
(Picea orientalis), Kayın (Fagus orientalis) ve kuru ladin bireyleri üzerinde odaklanılmış; PointNet, PointNet++ ve DGCNN
algoritmaları sırasıyla %86, %94 ve %89 doğrulukla tür sınıflandırması yapmıştır. Ayrıca, birinci kapalılık düzeyinden elde edilen
referans verilerle kurulan Rastgele Orman (R2=0.95) ve Aşırı Gradyan Artırma (R2=0.92) modelleriyle diğer kapalılık sınıfındaki
bireylerin gövde çapları 3–5 cm hata payıyla tahmin edilmiştir. Segmentasyon başarısı ladin bireylerinde yüksek çıkarken, yayvan
taç yapısına sahip kayın ağaçlarında daha düşük doğruluk elde edilmiştir. Tepe kapalılığı yüksek alanlarda bireysel ayrıştırma
zorlaşsa da, farklı kapalılık sınıfından elde edilen verilerle güvenilir meşçere parametreleri ve ağaç türü tahmini yapılabildiği
gösterilmiştir.
Anahtar kelimeler: Nokta bulutu, Havadan LiDAR, Meşçere parametreleri, Ağaç türü