Hiperspektral uzaktan algılama ve sürdürülebilir orman yönetimi

Hiperspektral Ormancılık Yönetimi

Sürdürülebilir orman yönetimi, ekonomik değere daha fazla odaklanmayı gerektirir ve öncelikli odak noktası şunlardır: Tür çeşitliliğinin, yapısının, mevcut ve gelecekteki ekosistem işlevlerinin ve biyolojik verimliliğin korunması veya iyileştirilmesi.Eski moda, geleneksel ve kereste değerine odaklanan orman yönetimi yöntemlerinden sürdürülebilir orman yönetimine geçiş çok önemli; bu, ormanların ve ormancılığın gelecekteki yönünü değerlendirmek için zorlu bir dönem.

Uzaktan algılama teknolojisinin sürdürülebilir orman yönetiminde uygulanması genel olarak dört kategoriye ayrılır; bunlar arasında şunlar yer alır: Orman örtüsü tipi sınıflandırması, orman yapısı ve kaynak envanteri değişkenlerinin (yani ağaç türleri, yükseklik, yaş ve taç yoğunluğu) tahmini, orman değişiminin tespiti ve orman modellemesi.Bu bakış açısıyla, uzaktan algılama yoluyla elde edilen (orman yönetiminde şu anda yüksek talep görmeyen) diğer değişkenler de gelecekteki yönetim senaryolarındaki potansiyel rolleri nedeniyle dikkate alınacaktır. İşlevlerini ve çevresel değişime verdikleri tepkiyi daha iyi anlamak için, mevcut ağaçlık alan düzeyindeki bilgileri tüm ormanlar veya küçük bölgeler ölçeğine genişletmek gereklidir. Bu nedenle, orman verimliliği modellerinde envanter değişkenleri ile dolaylı girdi/çıktı değişkenleri arasındaki ayrım daha az önem kazanmaktadır, çünkü orman yönetiminde ekolojik uygulamalara, modellemeye ve entegre orman yapısı bilgisine olan talep artmaya devam edecektir.

Son yıllarda, orman ekosistemleri küresel ısınma ve nüfus artışı gibi çevresel değişikliklerden kaynaklanan büyük bir baskıyla karşı karşıya kaldı. Bu bağlamda, uyarlanabilir yönetim stratejileri geliştirmek çok önemlidir ve bu görev ilerledikçe, ormanların küresel karbon bütçesindeki rolünü anlama ihtiyacı da artmaktadır (örneğin, Kyoto Protokolü), bu nedenle orman ekosistemlerinin temel süreçlerini daha iyi anlamak için nicel analizler şarttır. Ormanlardaki en önemli süreçler arasında karbon değişimi (fotosentez ve solunum), buharlaşma ve besin döngüsü yer almaktadır. Yerel düzeyde bu süreçleri ölçmek zordur; bölgesel veya küresel ölçekte ise ölçmek imkansızdır. Bu nedenle, kütle ve enerji akışı simülasyon modelleri geliştirilmiştir. Bu simülasyon modelleri, orman yapısını ve kimyasal özelliklerini girdi (başlangıç ​​için) veya doğrulama amacıyla doğru bir şekilde tahmin etmek için gereklidir.

İlgili çalışmalar, uzaktan algılama yoluyla elde edilen yaprak ve bitki örtüsü değişkenlerinin ekosistem modellerini kısıtlamak için nasıl kullanılabileceğini göstermiştir. Bu yöntemler, simülasyonun başlangıcında ekosistem durumunun mekansal olarak sürekli bir girdisini gerektirir ve uzaktan algılama yoluyla elde edilen ilgili biyofiziksel ve biyokimyasal durum değişkenlerini özümser. Hiper spektral görüntüleme sistemlerinin, ilgili bitki örtüsü özelliklerini daha ayrıntılı ve doğru bir şekilde elde edebilme yeteneği vurgulanmıştır; bunlar arasında en önemli bitki örtüsü parametreleri yaprak klorofil ve azot içeriği, fotosentetik olarak aktif radyasyon emilim oranı, bitki örtüsü su içeriği, birim alan başına yıllık maksimum yaprak ağırlığı ve yıllık maksimum yaprak alanıdır.

Yönetim için kullanılan orman envanteri verileri tipik olarak arazi araştırmalarından elde edilen nicel özellikler veya hava fotoğraflarından yorumlanan orman örtüsü haritaları şeklinde mevcuttur. Araştırma özellikleri arasında ağaç yüksekliği, gövde yoğunluğu, hacim, ağaç türü ve yaş bulunur. Geleneksel olarak, orman envanterleri genellikle özel mülkiyete ait ormanlardan ziyade ulusal veya belediye mülkiyetindeki ormanları hedef alarak 10 yılda bir veya daha uzun süre tekrarlanır. Yerel ve eyalet ormancılık kurumları, özel mülkiyete ait ormanların önemli ekonomik ve ekolojik öneme sahip olabileceği için bu tür envanter verileriyle özellikle ilgilenmektedir. Bu nedenle, tür tipi, yaş sınıfı, taç hacmi ve biyokütle gibi önemli orman özelliklerini haritalayabilen uzaktan algılama yöntemleri büyük değer taşıyacaktır.

Bu nedenle, hiperspektral uzaktan algılama, görüntü elde etme, görüntü kalibrasyonu ve işleme gibi teknik yönlerden ziyade, hiperspektral görüntüleme sistemlerinin önemli katkılar sağlamasının beklendiği ormancılık uygulamalarına odaklanacaktır. Sürdürülebilir orman yönetimi ve ekosistem tabanlı yönetim yaklaşımlarında belirlenen hedeflerden yola çıkarak, odak noktası orman sınıflandırması (ağaç türü bileşimi, yoğunluk, taç örtüsü, yükseklik ve yaş), orman yapısı tahmini (sürekli değişken tahmini) ve orman değişim tespiti (orman tahribatı, yaprak dökülmesi ve afetler, yangınlar, parçalanma vb. nedenlerle ormanın devre dışı kalması gibi doğal bozulmalar) olacaktır.

Orman türlerinin sınıflandırılması