İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2022 · article

El-tipi mobil LiDAR teknolojisinin orman envanterlerinde kullanımı: Artvin-Şavşat örneği

Dergi Ormancılık Araştırma Dergisi
ISSN2149-0783
YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond TR Index
Yıl2022
Atıf6OpenAlex
Yüzdelik%50,8
FWCI0,311,00 = dünya ortalaması

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıOrmancılık Araştırma Dergisi
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
  • Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)

Özet

OpenAlex Türkçe

Bu çalışmanın amacı; (i) orman envanterlerinde mobil lazer tarama (LiDAR) teknolojisinden yararlanma olanaklarını araştırmak ve (ii) meşcere parametrelerine ilişkin LiDAR verilerini, uygulamada tespit edilen değerlerle karşılaştırmaktır. Bu doğrultuda, Şavşat’ta arazi ölçümleri gerçekleştirilen örnek alanlar el tipi LiDAR cihazı ile taranmıştır. Daha sonra örnek alanlardan elde edilen veri setleri birbiriyle karşılaştırılarak LiDAR’ın hassasiyeti sınanmıştır. Yapılan istatistik testler sonucunda, LiDAR ve çapölçer ile ölçülen ağaçların çapları arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır (p>0,05). Yersel ölçümler referans kabul edilirse; göğüs çapı, ağaç sayısı, meşcere üst boyu ve meşcere hacmi parametreleri LiDAR cihazıyla sırasıyla; ort. 0,68 cm (%2,2), 14 ad/ha (%2,0), 0,8 m (%3,4) ve 155,7 m3/ha (%24,6) hata ile tahmin edilebilmiştir. Hacimde gözlenen yüksek hata üzerine, arazideki altı adet ağaç önce LiDAR ile dikili halde taranmış ve sonra kesilerek, bölümleme yöntemiyle hacimlendirilmiştir. Yerde ölçülen gövde hacimlerinin LiDAR ile ort. 0,061 m3 (%5,1) hata ile tespit edilebildiği görülmüştür. Dolayısıyla, meşcere hacimlerindeki yüksek hata oranlarının LiDAR yönteminden değil, envanterde kullanılan tek girişli hacim tablolarından kaynaklandığı anlaşılmıştır. Buna karşılık, LiDAR nokta bulutları üzerinden ağaç türü ve meşcere tipleri belirlenememiştir. Çalışmanın sonunda, amenajman planlarındaki birçok meşcere parametresine ait değerlerin mobil LiDAR teknolojisiyle arazide daha az vakit harcanarak kabul edilebilir doğruluk düzeylerinde hesaplanabildiği sonucuna ulaşılmıştır.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

6atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 11 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. 2023 Comparative performance analysis of the iPad Pro LiDAR sensor with a professional terrestrial laser scannerAtıf 13 · OpenAlex
  2. 2023 iPad Pro LiDAR sensörünün profesyonel bir yersel lazer tarayıcı ile karşılaştırmalı performans analiziAtıf 13 · OpenAlex
  3. 2022 iPad Pro LiDAR sensörünün profesyonel bir yersel lazer tarayıcı ile karşılaştırmalı performans analiziAtıf 12 · OpenAlex
  4. 2022 The Effect of Sampling Design on Data Precision and Practicality in Mobile-LiDAR-based Forest Inventories: Case Study from Rize SenyuvaAtıf 3 · OpenAlex
  5. 2022 Mobil LiDAR ile Orman Envanterlerinde Farklı Örnekleme Tasarımlarının Veri Hassasiyeti ve İş Verimliliğine Etkisi: Rize Şenyuva ÖrneğiAtıf 3 · OpenAlex
  6. 2024 Comparative analysis of forestry systems in the United States and Turkey: Practices, technologies, and challengesAtıf 1 · OpenAlex
  7. 2026 Comparative evaluation of automated tree trunk segmentation and DBH estimation in forest environments using TLS, WMLS and iPLS point cloudsAtıf 0 · OpenAlex
  8. 2025 Mobil LiDAR ile sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcerelerinde tek ağaç düzeyinde toprak üstü biyokütle tahminiAtıf 0 · OpenAlex
  9. 2023 3 Boyutlu görüntüleme kullanılarak bir ağaç gövde çap ölçüm uygulamasının geliştirilmesiAtıf 0 · OpenAlex
  10. 2023 Development of a tree trunk diameter measurement system using 3D imagingAtıf 0 · OpenAlex

Yazarlar

8
  1. CAN VATANDAŞLAR ARTVİN ÇORUH ÜNİVERSİTESİ 1
  2. MUSTAFA ZEYBEK SELÇUK ÜNİVERSİTESİ 2
  3. Ergin Çağatay ÇANKAYA 3
  4. Tugay DEMİRASLAN 4
  5. Cahit ŞAHİN 5
  6. Yasin GÜNDÜZ 6
  7. Ümit KORKMAZ 7
  8. Mehmet Latif AVCI 8