ÇAMKORU SARIÇAM MEŞCERELERİ İÇİN ÇEŞİTLİ BÜYÜME MODELLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ VE BAZI TEK AĞAÇ ÖZELLİKLERİNİN LiDAR TABANLI YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUSTAFA KAĞAN ÖZKAL

Danışman: Ramazan ÖZÇELİK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Sürdürülebilir orman yönetimi, tür ve yetişme ortamına özgü gelişim modellerini gerektirmekte olup, bu bileşenlerinden bazıları gövde çapı, çap-boy, çap dağılım ve biyokütle modelleridir. Bu çalışmada, Çamkoru Araştırma Ormanı doğal sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcereleri için gövde çapı, çap-boy, toprak üstü taze biyokütle ve çap dağılımının modelleri geliştirilmiştir. Gövde çapı modelleri arasında Jiang vd. (2005) formülasyonu en yüksek uyumu göstermiştir (R² = 0.9708; RMSE = 1.6735 cm), en düşük performans ise Biging (1984) modelinde gözlenmiştir. Çap-boy ilişkilerinde çeşitli fonksiyonel formlar denenmiş, karışık etkili Gompertz modeli en başarılı sonucu vermiştir; özellikle her deneme alanından dört örnek ağacın kalibrasyonu ile en yüksek doğruluk elde edilmiştir. Meşcere yapısı Weibull dağılımı ile modellenmiş, dokuz alternatif arasından yüzdeliklere dayalı parametre tahminleri ile kurulan SUR yaklaşımı en iyi sonuçları sağlamıştır. Bütün ağaç ve bileşenlerine ait biyokütle tahminlerinde toplamsallığın korunması için doğrusal olmayan SUR (NSUR) ve Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) birlikte uygulanmıştır. Uzaktan algılama entegrasyonunda, hava LiDAR verilerinden elde edilen taç çapı ve boy göstergeleri kullanılarak DBH tahmini yapan bilgi damıtmalı yapay zekâ modeli yüksek başarı göstermiştir (R² = 0.891; RMSE = 2.7456 cm). Tür sınıflandırmasında, İHA tabanlı multispektral görüntülerde LightGBM algoritmasının doğruluğu hiperparametre optimizasyonu sonrası %85,5'ten %93,5'e yükselmiştir. Ayrıca mobil LiDAR, çap, boy ve hacim tahminlerinde yüksek hassasiyet sağlamıştır. Sonuç olarak, arazi ölçümlerinin LiDAR ve multispektral verilerle entegrasyonu, sarıçam meşcerelerinde çap dağılımı, büyüme modelleri ve biyokütle tahmininde güçlü ve aktarılabilir bir çerçeve sunmaktadır.