Çatalca Binkılıç saf kayın, kayın ve meşe karışık meşcerelerinde boy tahmin modellerinin geliştirilmesi

Bu çalışmada Çatalca Binkılıç yöresi saf kayın, kayın+meşe karışık meşcerelerinde ise genel bazda, kayın ve meşe ağaç türleri için çap- boy modelleri geliştirilmiştir. Çap- boy modellerinin geliştirilmesinde kullanılan veriler değişik yetişme ortamı koşullarında yayılış gösteren farklı gelişim çağlarına ve kapalılık derecelerine sahip saf kayın ve kayın+meşe karışık meşcerelerinden alınan örnek alanlardan sağlanmıştır. Saf kayın meşcerelerinden 38 adet örnek alan alınmış ve toplam 1861 adet kayın ağacı örneklenmiştir. Kayın+meşe karışık meşcerelerden ise 62 adet örnek alan alınmış, 2441 kayın, 1515 meşe olmak üzere toplam 3956 adet ağaç örneklenmiştir. Sadece göğ.üs çapının açıklayıcı değişken olduğu çap-boy modelleri doğrusal olmayan regresyon analizi (DORA) ve destek vektör makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak oluşturulmuştur. Doğrusal olmayan regresyon analizi (DORA) ile değişik çalışmalarda başarılı ile kullanılmış 10 adet çap-boy modeli dengelenmiş ve bunların arasından uyum istatistikleri bakımından tahmin performansı yüksek olan model en iyi model olarak seçilmiştir. Saf kayın, karışık meşcerede genel, kayın ve meşe ağaç türlerinde seçilen çap-boy modelleri boydaki varyasyonu %69,7-%82,7 arasında açıklarken, %5 ile %9 arasında değişen hata oranlarında tahminde bulunmuşlardır. Destek vektör makine öğrenmesi ile elde edilen boy tahmin modelleri saf kayın meşcerelerinde %6 hata oranı ile tahminde bulunurken, karışık meşcerelerde genel bazda, kayın ve meşe ağaç türleri için sırasıyla %14, %12, %16 oranında hata oranları ile tahminde bulunmuşlardır. Saf kayın meşcereleri için her iki yöntemle geliştirilen çap-boy modelleri diğerlerine nazaran daha yüksek bir tahmin performansı sergilemişlerdir.