Uydu Görüntüleri Kullanarak Yangın Riski Değerlendirilmesi Kaş Örneği

Abstract

Doğanın dengesini bozan en önemli olayların başında orman yangınları gelmektedir. Bir Akdeniz ülkesi olan Türkiye içinde orman yangınları çok ciddi bir tehdittir. Orman yangınlarını tamamen önlemek mümkün olmasa da, zararlarını en düşük seviyede tutmak bir orman yangını risk haritası oluşturmakla mümkün olabilir. Bu çalışmada Antalya'nın Kaş ilçesinin, Kasaba köyü civarında, Kıbrıs Çayı Kanyonunda 28 Ağustos 2006 tarihinde çıkan yangın incelenmiştir. Bu yangının en önemli tarafı bir kanyon yangını olmasından dolayı müdahale etmenin çok zor olmasıdır. Biz bu çalışmada yüzey şekillerinden dolayı müdahale etmenin çok zor olduğu bu alan ya da bu alana benzer alanlar için orman yangını risk haritasının ne kadar yararlı olduğunu gösteriyoruz. Bu çalışmada, yangın öncesi ve sonrası durumu değerlendirmek ve yangın risk haritası oluşturmak için Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları yapıldı. Landsat TM (01.08.1990), Spot XS (24.06.2007) görüntüleri ve 1/25000 ölçekli topografik haritalar Sayısal Yükseklik Modeli oluşturmak ve kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma algoritmaları kullanarak yeryüzü sınıflandırması yapmak için kullanıldı. Bunlara ek olarak, yangın öncesi ve sonrası görüntülerden NDVI değerleri hesaplanıp, bitki örtüsündeki değişimin daha açık bir şekilde bir kez daha ortaya koyulmuştur.

One of the most important events that cause anomalies in nature?s balance is forest fires. Forest fires are also very serious threats in Turkey, which is located in the Mediterranean Region. While complete prevention of a forest fire is impossible, it is possible to reduce the damages of forest fires by constructing a forest fire risk map. In this study, we analyze a forest fire that took place at Kibriz Stream Canyon near the city of Antalya. The most important aspect of this fire was that the interference was very difficult due to the canyon?s harsh landscape. Here, we show that a fire risk map can be especially beneficial for this area, and for other areas where fire interference is very difficult due to the unfriendly topography. Remote Sensing and Geographic Information System (GIS) were applied in this study for the assessment of the situation before and after the fire and for forming the fire risk map. Landsat TM (01.08.1990), Spot XS (24.06.2007) imageries and 1/25000 scale topography maps were used to generate a digital elevation model and to establish the land use classes by means of unsupervised and supervised classification algorithms. In addition, the normalized difference vegetation index (NDVI) was computed to compare the classified imageries before and after the fire. Comparison of the NDVI values helped us to determine the vegetation pattern change after the fire.