Bu çalışmada orman içi açıklıklardaki zamansal değişimlerin uzaktan algılama teknikleriyle Google Earth Engine Platformu’nda tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda meşcere haritalarından on adet orman içi açıklık alan belirlenmiştir. Bu alanları içine alacak genel bir çalışma alanı belirlenmiş ve Sentinel-2 görüntüleri üzerinden çalışma alanı rastgele orman algoritması ile sınıflandırılarak orman içi açıklıkların güncel durumları elde edilmiştir. Daha sonra ise tespit edilen orman içi açıklıkların Landsat görüntüleri üzerinden normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi (NDVI) zaman serisi analizleri yapılarak bu açıklıkların vejetasyon değişimi ortaya konulmuştur. Sentinel-2 görüntüleri ile yapılan sınıflandırma çalışmasında orman, orman içi açıklık alanları ve boş alanlar olmak üzere arazi üç sınıfa ayrılmıştır. Yapılan sınıflandırma çalışmasının genel doğruluğu %89.46, Kappa istatistik değeri ise 0.810 hesaplanmıştır. Elde edilen orman içi açıklık alanları meşcere haritasındaki alanlar ile kıyaslandığında on bölge için ortalama %52.56 civarında kapalılık yönünde bir değişim olduğu görülmüştür. NDVI zaman serileri ile yapılan analizler sonucunda orman içi açıklık alanlardaki vejetasyonun genel olarak arttığı ve dolayısıyla alanların kapanma eğiliminde oldukları görülmüştür.
This study aims to detect temporal changes in treeless forest areas using remote sensing techniques on the Google Earth Engine Platform. In this direction, ten treeless forest areas were determined from stand maps. A general study area was determined to include these areas, and the status of treeless forest areas was obtained by classifying the study area with a random forest algorithm on Sentinel-2 images. Then, normalized difference vegetation index (NDVI) time series analyses were performed on Landsat images to reveal vegetation changes in these treeless forest areas. In the classification study conducted with Sentinel-2 images, the land was divided into three classes: forest, treeless forest areas, and bare land. The overall accuracy of the classification study was calculated as 89.46%, and the Kappa value as 0.810. When the obtained treeless forest areas were compared with the areas on the stand map, it was seen that there was an average change of about 52.56% in terms of forest cover for ten regions. As a result of the analyses made with NDVI time series, it was observed that vegetation in treeless forest areas increased and therefore these areas tended to close.
