NBR ANALİZİ İLE YANMIŞ ALANLARIN SINIFLANDIRILMASI (GOOGLE EARTH ENGINE)
GİRİŞ
Ormanlar çeşitli bitki , hayvan ve mikroorganizmaları içerisinde barındıran bir ekosistemdir. Bu alanların doğru ya da dolaylı yoldan tahrip ve yok edilmesi yalnızca hayvan ve bitki ekosistemini etkilemekle kalmaz uzun vadede iklim değişikliği, turizm, sanayi, sağlık gibi pek çok alanıda etkiler. Bunların yanı sıra ormanların yok edilmesi heyelan ve taşkınlar, kuraklık, hava kirliliği gibi büyük problemlerle karşı karşıya kalma olasılığını artırır. Türkiye 77.945.200 hektara üzerine kurulmuş bir ülkedir ve ülkemizin yaklaşık %27’si (20.763.248 hektar) ormanlık alanlardan oluşur. Ormanların çoğunluğu Karadeniz, Marmara, Ege ve Akdeniz bölgesinde toplanmıştır. Doğu Karadeniz ormanları nemcil karakterli türlerden oluşur. Kayın başta olmak üzere, Ladin,Meşe, Kestane, Gürgen, Ihlamur, Akçaağaç, Dişbudak kıyı ormanları içinde en yaygın türlerdir. (Efe & Sönmez, 2015) Marmara bölgesinde ise nemli orman ağaçlarından Meşe, Kayın, Gürgen, Kestane, Akçaağaç, Kavak, Ihlamur türleri görülsede bölgede yaygın olarak görülen türler Meşe, Kayın ve Göknar ağaçlarıdır. Akdeniz ve Ege bölgesinde ise sıklıkla Kızılçam’a rastlamakla birlikte Akdeniz ormanlarında Sedir ve Göknar ağaçlarına sıklıkla rastlanır. Bahsi geçen ağaç türlerinden yanmaya en müsait olan türün ise Akdeniz ve Ege bölgesinde sıklıkla rastlanan Kızılçam olduğu bilinmektedir. Orman yangınlarının sıklıkla görüldüğü ülkemizde, özellikle Akdeniz ve Ege bölgeleri iklimin de etkisi ile yangınlardan çok fazla etkilenmektedir. Her yıl yanan ormanlar bölgede ekonomik ve ekolojik büyük tahriplere yol açmaktadır. (Karabulut ve ark., 2016)
Akdeniz bölgesi ikliminin yazları kurak ve sıcak geçirmesinin yangınlara büyük etken olduğu bilinmektedir. Özellikle Temmuz – Ağustos aylarında sıcaklığın en yüksek değere ulaşmasıyla bu bölgede rüzgarında etkisiyle dallar birbirine sürterek doğal sebeplerle yangın olasılığını artırmaktadır. Buna ek olarak bu yangınlar beşeri sebeplerden dolayı da ( orman alanlarında cam şişe, plastik bırakılması, izmarit, kibrit, çakmak gibi yakıcılığı yüksek maddelerin ormana atılması vb.) çıkabilmektedir.
Orman Genel Müdürlüğü yangın türlerini Örtü Yangını (Orman toprağını örten ölü ve diri örtüyü yakan yangın) ve Tepe Yangını (Ağaç ve ağaçcıkların tepelerini de yakarak ilerleyen yangın) olarak sınıflandırmaktadır. (OGM 258 Sayılı Tebliğ)
Yangınlar sonrasında bu alanları tespit edip erken eylem planları oluşturmak büyük önem arz etmektedir ancak saha çalışması yapılarak yanan alan ve yanma şiddeti tespiti her zaman mümkün olmamaktadır. Alan tespit çalışmaları için herkesin kullanımına açık uydu görüntüleri indirilip ArcGIS ve QGIS gibi programlarda analiz edilebilir. Bu görüntüleri indirmek ve belirtilen programlar aracılığıyla analiz etmek kaynak ve maliyet yönetimi açısından pek kullanışlı değildir. Google Earth Engine, web tabanlı uzaktan algılanmış görüntülerin değerlendirildiği bir arayüzdür. Özellikle gereksiz veri depolamasının önüne geçilmesi ve veri işlem hızının bilgisayardan bağımsız olmasını sağlayan web tabanlı bu sistemler, hızlı analiz ve karar alma imkanı sağlamaktadır. (Dereli 2018)
MATERYAL VE YÖNTEM
Çalışma Alanı
Bu çalışma kapsamında Antalya’nın Manavgat ilçesinde 28 Temmuz 2021 tarihinde başlayan ve 10 gün boyunca devam eden yangın sonrası ortaya çıkan yanmış orman alanı ve çevresi belirlenmiştir.
Antalya orman yangınları bakımından yüksek riskli sayılan bir il olmakla beraber Maki bitki örtüsüne sahiptir ve bölgenin %60’ı Kızılçam ormanları ile kaplıdır.
Figure 1 Çalışma Alanının Belirlenmesi
Çalışma Platformu
Earth Engine platformu Google’ın bulut alt yapısını kullanarak yüksek boyutlu coğrafi verileri JavaScript diliyle kodlayıp hızlı bir şekilde görüntülemeye ve analiz etmeye imkan sağlayan bir platformdur. Geliştirilen bulut sistem sayesinde yer yüzeyine ilişkin arazi kullanımı ve örtüsü değişimi, zaman serisi analizleri, gece ışıklanma
görüntüleri, vb. gibi analizler gerçekleşebilmektedir. (Dereli, 2018). GEE’ de bulunan veri setleri tüm dünyayı kapsamakla birlikte herkesin kullanımına ücretsiz olarak sunulmaktadır. Geçmiş 40 yılı kapsayan bu veri setlerini kullanarak iklim değişimi, ormansızlaşma takibi, arazi sınıflandırması, su kaynaklarının incelenmesi, yangın alanlarının tespiti gibi çeşitli analizler yapılabilir.
Figure 2 GEE Platform Arayüzü
Veri Seti
Analizde Avrupa Uzay Ajansı (ESA (Europen Space Agency)) Sentinel – 2A MSI (MultiSpectral Instrument) görüntüleri kullanılmıştır. Sentinel 2A uydusu 5 günde bir yeryüzünden veri toplamaktadır. GEE platformunda veri seti kullanılabilirliği 28/03/2017 – 22/08/2021 olarak belirtilmiştir. Analizde ise 27/07/2020 – 12/08/2020 ile 27/07/2021 – 12/08/2021 zaman aralığı kullanılmıştır. Kullanılan uydu görüntüsüne ait bant ve çözünürlükler aşağıdaki tabloda detaylandırılmıştır.
Table 1 Sentinel – 2A Uydu Görüntüsü Bilgileri
| Bant | Çözünürlük (m) | Merkezi Dalga Boyu (μm) |
| Bant 1 – Aerosol | 60 | 0.443 |
| Bant 2 – Mavi | 10 | 0.490 |
| Bant 3 – Yeşil | 10 | 0.560 |
| Bant 4 – Kırmızı | 10 | 0.665 |
| Bant 5 – Kırmızı Kenar | 20 | 0.705 |
| Bant 6 – Kırmızı Kenar | 20 | 0.740 |
| Bant 7 – Kırmızı Kenar | 20 | 0.783 |
| Bant 8 – NIR | 10 | 0.842 |
| Bant 8A – Kırmızı Kenar | 20 | 0.865 |
| Bant 9 – Su Buharı | 60 | 0.945 |
| Bant 10 – SWIR- Sirus | 60 | 1.375 |
| Bant 11 – SWIR | 20 | 1.610 |
| Bant 12 – SWIR | 20 | 2.190 |
Yöntem
Bu çalışma Sentinel – 2A görüntü koleksiyonu kullanılarak GEE platformunda gerçekleştirilmiştir. Çalışma adımları aşağıdaki gibidir.
- 01/01/2020 – 20/08/2021 tarih aralığındaki ana görüntülerin alınması.
- Çalışma alanının görüntü üzerinde sınırlandırılması.
- Görüntüde bulutluluk oranının %10 olarak ayarlanması.
- Alınan görüntüler üzerinden NBR (Normalized Burn Ratio) hesaplanması.
- Yangın öncesi ve yangın sonrası NBR hesaplarının karşılaştırılması ve görselleştirilmesi.
- Yangın öncesi ve yangın sonrası NBR değerlerinden dNBR hesaplanması.
- Threshold belirlenip dNBR’a göre alanların sınıflandırılması.
- Sınıflandırılmış alanların hesaplanması.
Normalize Edilmiş Yanma Oranı (Normalized Burn Ratio)
NBR yanmış alanları tespit etmek için kullanılan indekstir. NBR hesabı yapılırken Yakın kızılötesi (NIR) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR) dalga boyları kullanılır. Yangından önce ve yangından sonra arazi ekosistemi farklı yansımalar gösterir. Yanmış alanlar NIR’de düşük yansıma değerine sahipken SWIR’de yüksek yansıma değerine sahip olur. NBR indeksi ile NIR ve SWIR arasındaki fark alınarak yanma durumu hakkında bilgi sahibi olunur.
Figure 3 Spektral Tepki Eğrisi
Kaynak: ABD Orman Servisi
NBR = NIR – SWIRNIR + SWIR
Sentinel 2A görüntü koleksiyonu için bu formül şöyledir,
NBR = B8 – B12B8 +B12
Yanan alanların tespitinden sonra yanma şiddeti hakkında bilgi sahibi olmak için aynı alanın yangın öncesi ve yangın sonrası görüntülerinden NBR indeksi hesaplanır. Daha sonra bu iki indeksin farkı alınır ve derecelendirme sistemine göre yanan alanın yanma şiddeti hakkında yorum yapılır.
dNBR = YangınÖncesiNBR – YangınSonrasıNBR
dNBR hesabından sonra yanık şiddetini yorumlamak için USGS tarafından önerilen dNBR yanık şiddeti seviyeleri tablosu kullanılır.
Table 2 Önem Seviyesi
| ÖNEM SEVİYESİ | dNBR Aralığı | Renk |
| Yangın sonrası yüksek yeşillenme | -0.50 , -0.251 | |
| Yangın sonrası düşük yeşillenme | -0.250 , -0.101 | |
| Yanmamış | -0.100 , +0.99 | |
| Düşük önem seviyesinde yangın | +0.100 , +0.269 | |
| Orta-düşük önem derecesine sahip yangın | +0.270 , 0.439 | |
| Orta-yüksek önem derecesine sahip yangın | +0.440 , 0.659 | |
| Yüksek önem derecesine sahip | +0.660 , +1.300 |
Yanık şiddeti verileri kullanılarak yangın sonrası acil müdahale gerektiren alanlar belirlenebilir, yanma seviyelerine göre kaç hektar yanmış hesaplanabilir ve yangın alanlarının coğrafi konumuna karşın karşılaşılabilecek sel, heyelan ve erozyon gibi afetler henüz yaşanmadan önlem alınabilir.
Bulgular
Antalya turistik ve doğal güzellikleriyle Türkiye’nin gözde şehirlerinden birisidir. 28 Temmuz 2021’de çıkan 10 gün boyunca devam eden yangınlarla başta Manavgat olmak üzere il genelinde birçok yangın yaşanmış orman ekosistemi, merkeze inen yangınlarla birçok ev ve kişi zarar görmüştür.
Aşağıda 2020 yılına ait yangın öncesi NBR indeksi görüntüsü bulunmaktadır.
Figure 4 2020 Yılı NBR Alan Görüntüsü
Figure 5 2021 Yılı NBR Alan Görüntüsü
Fotoğrafta işaretli alanlardan görüldüğü üzere başta Manavgat ve Side bölgesi olmak üzere birçok ilçe ve köy yangından oldukça etkilenmiştir.
Antalya ili için yangın öncesi ve yangın sonrası NBR indeksi hesaplandıktan sonra dNBR hesabı yapılmıştır. Aşağıdaki görsel incelendiğinde dNBR indeksinden sonra yangında ciddi zarar gören alanlar kahverengi renkte olan alanlardır. USGS tarafından belirlenen yanık şiddeti tablosu referans alınarak yanan alanlar sınıflandırılmıştır ayrıca sınıflar hakkında bilgi vermek amacıyla görsele lejant eklenmiştir.
Figure 6 dNBR Görüntüsü
Figure 7 dNBR Değerlerinin Sınıflandırılması
Yanan alanların sınıflandırılması şöyledir,
- Yangın sonrası yüksek yeşillenme(gelişme),
- Yangın sonrası düşük yeşillenme(gelişme),
- Yanmamış,
- Düşük önem seviyesinde yangın,
- Orta-düşük önem derecesine sahip yangın,
- Orta-yüksek önem derecesine sahip yangın,
- Yüksek önem derecesine sahip
Table 3 Önem Seviyesi
| ÖNEM SEVİYESİ | dNBR Aralığı | Renk |
| Yangın sonrası yüksek yeşillenme | -0.50 , -0.251 | |
| Yangın sonrası düşük yeşillenme | -0.250 , -0.101 | |
| Yanmamış | -0.100 , +0.99 | |
| Düşük önem seviyesinde yangın | +0.100 , +0.269 | |
| Orta-düşük önem derecesine sahip yangın | +0.270 , 0.439 | |
| Orta-yüksek önem derecesine sahip yangın | +0.440 , 0.659 | |
| Yüksek önem derecesine sahip | +0.660 , +1.300 |
Sonuç
Ormanlar ülkemizin ekosistemini oluşturan en önemli yapı taşlarındandır. Doğal dengenin sağlanması açısından ormanların bakımı, korunması ve devamlılığının sağlanması açısından ülkelerin bireysel sorumluluğunun yan sıra tüm dünya üzerinde sorumluluk bulunur. Özellikle hassas ağaç ve hassas bölge kategorisinde yer alan Kızılçam ağaçları ile Akdeniz ve Ege bölgesi için farklı eylem planları yapılmalıdır. Bu çalışmada eylem planlarının hızlı alınabilmesi ve yüksek riskli alanların hızlı tespitine bir çözüm olarak GEE platformu aracılığıyla NBR çalışması gerçekleştirildi.
Table 3 Önem Seviyesi
| Sınıf | Hektar | Yüzde |
| Yangın sonrası yüksek yeşillenme | 4010.1 | %0.7 |
| Yangın sonrası düşük yeşillenme | 17833.78 | %3.12 |
| Yanmamış | 529047.44 | %92.68 |
| Düşük önem seviyesinde yangın | 10478.2 | %1.84 |
| Orta-düşük önem derecesine sahip yangın | 7597.72 | %1.33 |
| Orta-yüksek önem derecesine sahip yangın | 4522.16 | %0.79 |
| Yüksek önem derecesine sahip | 1354.24 | %0.24 |
Yapılan çalışma 574.843,64 hektarlık alan ve 28.742.182 piksel üzerinde gerçekleşmiştir.
Tüm alanlar içerisinde %0.24’lük kısım (1354 hektar) yüksek önem derecesine sahip sınıfında yer almıştır ve bu alanların ekosistemleri ciddi zarara uğraşmıştır. Öte yandan bakıldığında 28 Temmuzda başlayıp 10 Ağustosta söndürülen yangınlarda Antalya il alanının %4.2’si ( 23.952,32 hektar) yanmıştır. Yangınların %1.84’ünün (10478,2 hektar) Düşük önem seviyesinde, %1.33’ünün (7597.72 hektar) Orta-Düşük seviyede, %0.79’unun (4522.16 hektar) Orta-Yüksek seviyede ve %0.24’ünün (1354.24 hektar) Yüksek seviyede gerçekleştiği tespit edilmiştir. Yine aynı tarih aralığında 2020 ve 2021 yılı dNBR değeri karşılaştırıldığında geçen yıl yanmış alanların %3.82’sinin (21.843,88 hektar) bu yıl yeniden yeşermeye, orman ekosisteminin kendini yenilemeye başladığı saptanmıştır.
Kaynaklar
- https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1369213
- https://www.researchgate.net/publication/330010144_Web_Tabanli_Google_Earth_Engine_ile_NDVI_Zaman_Serisi_Analizi_Sanliurfa_il_Merkezi_Ornegi
- http://dacd.artvin.edu.tr/tr/download/article-file/693238
- https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/879089