Farklı sensörlerden türetilen NDVI verilerinin saf meşcere türlerinin tanınabilirliği açısından karşılaştırılması: Türkiye örneği

Bu çalışma, Türkiye'deki saf meşcerelerde ağaç türlerinin NDVI temelli spektral tanınabilirliğini üç uydu sensörü (Sentinel-2, Landsat 8/9 ve MODIS) üzerinden karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Tüm sensörlerden elde edilen NDVI verileri bulut– gölge maskesi ve median kompozit yöntemleriyle temizlenmiş; ardından Welch ANOVA, Games–Howell post-hoc, ROC ve Normalized NDVI Conversion Factor (NNCF) analizleri uygulanmıĢtır. Tür, çağ ve kapalılık düzeyine göre NDVI değiĢimleri değerlendirilmiĢ ve indeksin yalnızca fotosentetik aktiviteyi değil, LAI, taç kapanımı ve tür biyokimyası gibi ekolojik özellikleri de yansıttığı belirlenmiĢtir. Sonuçlar, NDVI varyansının en büyük kısmının sensör farklarından (%57.6), ardından tür (%9.5) ve kapalılıktan (%4.5) kaynaklandığını göstermektedir. ROC analizlerinde MODIS en yüksek ayırt ediciliği sunmuş (AUC ≈ 0.58); tür bazında Kayın (0.732), Gürgen (0.719) ve Sapsız meĢe (0.718) en başarılı sonuçları vermiştir. Hesaplanan NNCF katsayıları (MODIS/Landsat = 2.12 ± 0.74; Sentinel2/Landsat = 1.81 ± 1.14) sensöre bağlı sistematik NDVI sapmalarını ortaya koymuĢtur. Genel olarak çalıĢma, NDVI'nın tür, yaş ve kapalılık gibi yapısal özelliklere duyarlı olduğunu ve ROC–NNCF yaklaĢımının farklı sensör verilerini uyumlaştırmada etkili bir yöntem sunduğunu göstermekte olup, bulgular ulusal düzeyde tür sınıflandırması ve sensör harmonizasyonu için önemli katkılar sağlamaktadır.