Orman yangınları, ekosistemler üzerinde ciddi tahribat yaratan doğal afetlerdir. Yangın sonrası hasarın doğru bir şekilde değerlendirilmesi, ekolojik iyileşme sürecini izlemek ve yeniden ağaçlandırma planları yapmak açısından kritik öneme sahiptir. Uydu görüntüleri, geniş alanları kısa sürede kapsayarak hasar tespiti için en etkili yöntemlerden biri olarak kullanılmaktadır. Uzaktan algılama teknolojileri, yangın alanlarının belirlenmesi, hasar derecesinin sınıflandırılması ve ekosistem üzerindeki uzun vadeli etkilerin analiz edilmesini sağlar.

^{ABD orman yangınlarından bir görüntü - Euro News}

Kullanılan Uydu Sistemleri

Orman yangınlarını izlemek ve hasar tespitini yapmak amacıyla kullanılan başlıca uydu sistemleri şunlardır:

• MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer): Geniş alanları kapsayan orta çözünürlüklü görüntülerle yangın tespiti yapar.
• VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite): Gece ve gündüz yangın tespitine olanak tanır ve termal veriler sağlar.
• Landsat Serisi: 30 metre mekânsal çözünürlüğü sayesinde yangın sonrası ayrıntılı analizler yapmaya uygundur.
• Sentinel-2: 10-20 metre çözünürlük ile bitki örtüsünün yangından önce ve sonra nasıl değiştiğini analiz etmektedir.

^{2021 Manavgat Orman Yangını Sentinel 2 Uydu Görüntüsü UHUZAM - Anadolu Ajansı}

Spektral İndeksler ile Hasar Analizi

Yangın sonrası alanların değerlendirilmesi için çeşitli spektral indeksler kullanılır. Bu indeksler, yanan alanları belirlemek, bitki örtüsü kaybını ölçmek ve ekolojik iyileşmeyi takip etmek için kullanılır.

• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi): Yangın öncesi ve sonrası bitki örtüsü değişimini belirlemek için kullanılır. NDVI değeri düştükçe, hasarın şiddeti artmaktadır.
• NBR (Normalized Burn Ratio - Normalize Edilmiş Yanık Oranı): Yangının etkisini tespit etmek için geliştirilmiş bir indeks olup, yangın alanlarını belirlemede oldukça etkilidir.
• dNBR (Differenced Normalized Burn Ratio - Fark Normalize Yanık Oranı): Yangın öncesi ve sonrası NBR farkı alınarak yangının şiddeti belirlenir. dNBR değeri yüksek olan alanlar ağır hasar görmüş bölgelerdir.
• BAI (Burned Area Index - Yanık Alan İndeksi): Yanan bölgeleri tespit etmek için geliştirilmiş bir spektral indeks olup, özellikle yangın sonrası ilk analizlerde kullanılır.

^{Bodrum Orman Yangını Sentinel-2 Görüntüsü ile Spektral İndeks Uygulaması - Anadolu Ajansı}

Sınıflandırma Yöntemleri

Orman yangını sonrası hasarın belirlenmesi için uydu görüntülerinden elde edilen veriler sınıflandırılarak analiz edilir. Sınıflandırma yöntemleri, hasarın seviyesini kategorize etmeye yardımcı olur.

• Denetimli Sınıflandırma (Supervised Classification): Önceden belirlenmiş örnek alanlar kullanılarak sınıflandırma yapılır. Destek vektör makineleri (SVM) ve rastgele orman (Random Forest) algoritmaları sıkça kullanılır.
• Denetimsiz Sınıflandırma (Unsupervised Classification): Verilerin kendi içindeki farklılıklarına göre gruplandırma yapılır. K-means ve ISODATA gibi algoritmalar kullanılır.
• Eşik Değer Yaklaşımı (Thresholding): Belirli spektral indeks değerlerine dayalı olarak yanan ve yanmamış alanlar belirlenir.

Yangın Hasarının Uzaktan Algılama ile Takibi ve Yönetimi

Erken Uyarı ve Anlık İzleme

Yangın hasarının en aza indirilmesi için erken tespit sistemleri büyük önem taşımaktadır. MODIS ve VIIRS gibi uydu sensörleri, termal anomalileri tespit ederek yangının başladığı noktaları anlık olarak belirleyebilir. Ayrıca, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak yangın riski yüksek bölgeler önceden belirlenebilir.

Yangın Sonrası Rehabilitasyon

Uydu görüntüleri, yangın sonrası yeniden ormanlaştırma ve ekolojik iyileşme süreçlerini değerlendirmekte kullanılır. NDVI ve NBR gibi indeksler sayesinde, bölgedeki bitki örtüsünün tekrar büyüme süreci takip edilir. Böylece, hangi alanlara müdahale edilmesi gerektiği belirlenebilir.

Karbon Emisyonları ve İklim Değişikliği

Orman yangınları sırasında atmosfere büyük miktarda karbon salınmaktadır. Uydu görüntüleri ve spektral analizler, yangınlardan kaynaklanan karbon emisyonlarını hesaplamak ve küresel iklim değişikliği üzerindeki etkileri analiz etmek için kullanılmaktadır.