Kızıl kuyruklu kayın tırtılının yayılış alanlarının çok bantlı kamera entegre edilmiş iha (drone) ile haritalanması: karacabey örneği

Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin Marmara Bölgesi'nde yer alan Karacabey Orman İşletme Müdürlüğü sınırları içerisindeki Doğu kayını (Fagus orientalis) meşcerelerinde, Kızıl Kuyruklu Kayın Tırtılı (Calliteara pudibunda)'nın neden olduğu zararların mekânsal yayılımının belirlenmesi ve haritalanması amaçlanmıştır. Orman zararlılarının oluşturduğu biyotik stresin zamanında tespiti ve izlenmesi, orman ekosistemlerinin sürdürülebilir yönetimi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu kapsamda, çok bantlı kamera entegre edilmiş insansız hava aracı (İHA) sistemleri kullanılarak yüksek çözünürlüklü görüntü verileri toplanmış ve zararın belirlenmesine yönelik uzaktan algılama temelli analizler gerçekleştirilmiştir. Araştırmada DJI Mavic 3M marka multispektral kameralı İHA ile 2023 yılında 14, 2024 yılında ise 3 olmak üzere toplam 17 uçuş gerçekleştirilmiş; zararın yoğun olarak gözlendiği Güngörmez Orman İşletme Şefliği sınırlarında, %80 önden ve %70 yandan bindirme oranlarıyla, 200 metre irtifada veri toplanmıştır. Toplamda 18.545 adet görüntü ve yaklaşık 170 GB büyüklüğünde veri seti elde edilmiştir. Bu görüntüler Agisoft Metashape yazılımı ile işlenerek ortofoto, dijital yüzey modeli ve çeşitli vejetasyon indeksleri (NDVI, GNDVI, NDRE) üretilmiş; daha sonra bu veriler eCognition Developer yazılımı kullanılarak nesne tabanlı sınıflandırma yöntemiyle analiz edilmiştir. Sınıflandırma sonuçları ArcGIS yazılımı aracılığıyla mekânsal olarak değerlendirilmiş ve bitki sağlığı haritaları oluşturulmuştur. Sınıflandırmalar sonucunda, toplam 1430 hektarlık taranan alanın 968,42 hektarında zararlı etkisine bağlı yaprak kaybı olduğu tespit edilmiştir. NDVI, zararlı etkisi altındaki alanların spektral olarak ayrımında en başarılı indeks olarak belirlenmiş ve analizlerde temel veri olarak kullanılmıştır. Sınıflandırma doğruluğu, saha verileri ile karşılaştırılarak karışıklık matrisi üzerinden değerlendirilmiş ve kappa katsayısının 0,61 ile 0,89 arasında değiştiği; bu bağlamda sınıflandırmaların genel olarak "güçlü" ve "neredeyse mükemmel" uyum düzeyinde olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, zarar görmüş alanlar orman amenajman plan verileriyle çakıştırılarak, zarar gören meşcere tipleri ve bu meşcerelere ait alan büyüklükleri ortaya konmuştur. 2024 yılına ait RGB görüntüler ile yapılan karşılaştırmalı analizler sonucunda, 2023 yılında zarar gören alanların önemli bir bölümünde bitkisel iyileşme gözlemlenmiş, bu durum kayın ormanlarında doğal toparlanma sürecinin başladığını göstermiştir. Elde edilen bulgular, İHA tabanlı multispektral görüntüleme yöntemlerinin orman zararlılarının izlenmesinde etkili bir araç olduğunu ortaya koymakta; çalışma yöntemi, farklı zararlı türleri ve orman ekosistemlerine uyarlanabilir nitelikte bir model sunmaktadır.