Page 15 - E-Tez Bülteni Eylül 2025, SAYI 3

YÜKSEK LİSANS TEZİ
Harita Mühendisliği Anabilim Dalı

İnsansız Hava Araçları ile Temin Edilen Çok Bantlı Görüntüler ve
Lidar Verileri Kullanılarak Ağaç Sağlıklarının Otomatik Tespiti

Batuhan GÜMRÜKÇÜ

Tez Danışmanı: Dr. Öğr. Üyesi Hayrettin ACAR
Tez Özeti

Bu çalışmada, çok bantlı görüntüler ve LiDAR nokta bulutu birlikte kullanılarak ağaç sağlıklarının otomatik tespiti gerçekleştirilmiştir.
Sınıflandırma çalışmalarında hedeflenen objelerin metrik özelliklerine uyarlanabilen pencere tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir.
Çalışmada veri seti olarak Gümüşhane ili Şiran ilçesi Kozağaç köyü mevkiinde sarıçam orman alanın havadan LiDAR verisi ve
çok bantlı görüntüler kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım, her bir ağaç taç alanı için dinamik olarak oluşturulan analiz pencereleri
içinde spektral, konumsal, metrik özellikleri birlikte kullanarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirmektedir. Bu çerçevede, normalize
edilmiş vejetasyon indeksi (NDVI), normalize edilmiş fark kırmızı kenar indeksi (NDRE) spektral analiz yöntemleri, ağaç taç genişliği
ve taç alanı metrikleri ile konumsal nicelikler birlikte değerlendirilmiştir. Önerilen akış şeması kapsamında, MATLAB yazılım
ortamındaki tamamen otomatik süreç, Kanopi Yükseklik Modeli (CHM) kullanılarak bireysel ağaçlar tespit edilmesinin sonrasında
her bir ağaç için ilgili metriklerin belirlenerek uygun ilgi alanı pencereleri oluşturulmaktadır. Elde edilen ilgi alanı pencerelerinde
spektral analizler uygulanarak odak objeye yönelik sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Nesne tabanlı doğruluk analizine göre en
yüksek sınıflandırma doğruluğu NDVI analizi için ortalama %80, NDRE analizi için %65 olarak hesaplanmıştır.

Anahtar kelimeler: Bitki Sağlığı, LiDAR Nokta Bulutu, Çok Bantlı Görüntü, Ağaç Taç Sınıflandırma