Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2938498404> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 82 of
82
with 100 items per page.
- W2938498404 endingPage "326" @default.
- W2938498404 startingPage "317" @default.
- W2938498404 abstract "Çevreye verdiği zararlar nedeni ile orman yangınları dünyada doğal afetler içinde önemli bir yere sahiptir. Orman yangınları sadece ekosistemleri olumsuz etkilemekle kalmayıp, aynı zamanda ekonomik ve sosyal yaşamda da ciddi sorunlara neden olmaktadır. Türkiye’de 1937-2016 yılları arasında meydana gelen orman yangınları sonucu 1.661.506 hektarlık orman alanı yanarak tahrip olmuştur. Orman yangınları sonrası araziden veri toplamak zaman zaman zor ve imkânsız olabilmektedir. Ayrıca yaşanan afet sonrası arazi çalışmaları uzun süreceği ve maliyetinin fazla olacağı göz önüne alınarak yanan alanların belirlenmesinde günümüzde uzaktan algılama teknolojilerine ve bu alanda kullanılan algoritmalarına sıklıkla başvurulmaktadır. Çeşitli özelliklere sahip farklı uydu görüntüleri (Landsat, MODIS, SPOT, vb.), yangın şiddetini, yangın hasarlarını ve yanmış bölgeleri haritalamak için son yıllarda sıklıkla kullanılan uzaktan algılama teknolojisinin önemli veri setleridir. Bu çalışmada 9 Ağustos 2009 tarihinde İzmir ili Seferihisar ilçesinde meydana gelen ve 4 gün süren orman yangını, Landsat 5 uydu görüntüleri kullanılarak uzaktan algılama teknikleri ile analiz edilmiştir. Çalışma bölgesine ait orman yangını öncesi Temmuz 2009 ve orman yangını sonrası Ağustos 2009 tarihli görüntüler alınarak Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (Normalized Burned Ratio-NBR) ve Normalize Edilmiş Vejetasyon İndeksi (Normalized Differenced Vegetation Index - NDVI) indeksleri ile bu indekslerin farkları kullanılarak elde edilen Fark Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (Difference Normalized Burned Ratio-Dnbr) ve Fark Normalize Edilmiş Vejetasyon İndeksleri kullanılarak yanarak tahrip olmuş alanlar tespit edilmiştir. Veri setine ayrıca piksel tabanlı kontrollü sınıflandırmanın maksimum benzerlik algoritması uygulanmıştır. Orman yangını sonrası yanarak tahrip olan alan dNDVI ile 711 ha, dNBR ile 695 ha, piksel tabanlı kontrollü sınıflandırma yönteminin maksimum benzerlik algoritması ile de 665 ha olarak hesaplanmıştır. Üç farklı yöntemin sonuçları Orman Genel Müdürlüğü sonuçları ile uyumlu ve tutarlı olduğu sonucuna varılmıştır." @default.
- W2938498404 created "2019-04-25" @default.
- W2938498404 creator A5037127178 @default.
- W2938498404 creator A5074516093 @default.
- W2938498404 date "2019-07-31" @default.
- W2938498404 modified "2023-09-23" @default.
- W2938498404 title "Detection of Burned Areas by Remote Sensing Techniques: İzmir Seferihisar Forest fire case study" @default.
- W2938498404 cites W1443921968 @default.
- W2938498404 cites W1480708461 @default.
- W2938498404 cites W1946614090 @default.
- W2938498404 cites W1959459717 @default.
- W2938498404 cites W1971981820 @default.
- W2938498404 cites W1984846788 @default.
- W2938498404 cites W1998109457 @default.
- W2938498404 cites W2000188520 @default.
- W2938498404 cites W2000232940 @default.
- W2938498404 cites W2000420485 @default.
- W2938498404 cites W2024118707 @default.
- W2938498404 cites W2049373174 @default.
- W2938498404 cites W2053889880 @default.
- W2938498404 cites W2060382775 @default.
- W2938498404 cites W2063623478 @default.
- W2938498404 cites W2066589176 @default.
- W2938498404 cites W2076044981 @default.
- W2938498404 cites W2083954030 @default.
- W2938498404 cites W2085690370 @default.
- W2938498404 cites W2109236311 @default.
- W2938498404 cites W2113351672 @default.
- W2938498404 cites W2114059059 @default.
- W2938498404 cites W2130764640 @default.
- W2938498404 cites W2132294441 @default.
- W2938498404 cites W2134973162 @default.
- W2938498404 cites W2142401697 @default.
- W2938498404 cites W2144230836 @default.
- W2938498404 cites W2472815391 @default.
- W2938498404 cites W2518891112 @default.
- W2938498404 cites W2530960585 @default.
- W2938498404 cites W2744699813 @default.
- W2938498404 cites W4295800381 @default.
- W2938498404 doi "https://doi.org/10.21324/dacd.511688" @default.
- W2938498404 hasPublicationYear "2019" @default.
- W2938498404 type Work @default.
- W2938498404 sameAs 2938498404 @default.
- W2938498404 citedByCount "14" @default.
- W2938498404 countsByYear W29384984042021 @default.
- W2938498404 countsByYear W29384984042022 @default.
- W2938498404 countsByYear W29384984042023 @default.
- W2938498404 crossrefType "journal-article" @default.
- W2938498404 hasAuthorship W2938498404A5037127178 @default.
- W2938498404 hasAuthorship W2938498404A5074516093 @default.
- W2938498404 hasBestOaLocation W29384984041 @default.
- W2938498404 hasConcept C142362112 @default.
- W2938498404 hasConcept C15708023 @default.
- W2938498404 hasConcept C205649164 @default.
- W2938498404 hasConcept C97137747 @default.
- W2938498404 hasConceptScore W2938498404C142362112 @default.
- W2938498404 hasConceptScore W2938498404C15708023 @default.
- W2938498404 hasConceptScore W2938498404C205649164 @default.
- W2938498404 hasConceptScore W2938498404C97137747 @default.
- W2938498404 hasIssue "2" @default.
- W2938498404 hasLocation W29384984041 @default.
- W2938498404 hasLocation W29384984042 @default.
- W2938498404 hasLocation W29384984043 @default.
- W2938498404 hasOpenAccess W2938498404 @default.
- W2938498404 hasPrimaryLocation W29384984041 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W135163757 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W1557907936 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W2111865594 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W2123836397 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W2248387313 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W2748952813 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W2899084033 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W3120330463 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W3203105381 @default.
- W2938498404 hasRelatedWork W1832118649 @default.
- W2938498404 hasVolume "5" @default.
- W2938498404 isParatext "false" @default.
- W2938498404 isRetracted "false" @default.
- W2938498404 magId "2938498404" @default.
- W2938498404 workType "article" @default.