Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Orman Yangını Risk Haritasının Geliştirilmesi: Muğla, Milas Örneği


Creative Commons License

PEKKAN Ö. I., DERAKHSHANDEH M., ATMACA İ., TUNCA Y. S., KAVLAK M. O., ÇABUK S. N.

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.26, sa.2, ss.190-199, 2022 (Hakemli Dergi) identifier

Özet

Olası orman yangınlarının engellenmesi ve erken müdahalenin sağlanması için yangın öncesinde, yangın esnasında ve yangın sonrasında alınacak önlemler oldukça büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında, CBS ve UA teknolojileri destekli Frekans Oranı tekniğinden yararlanılarak orman yangını konusu irdelenmiştir. Çalışmada yangın riskini sınıflandırmak için üç yıl içinde (2017-2019) meydana gelen 107 orman yangını olayına ait bilgiler kullanılmıştır. Bu kapsamda Milas ilçesi orman alanları orman yangını riski açısından; çok düşük riskli, düşük riskli, orta riskli, yüksek riskli ve çok yüksek riskli olmak üzere beş risk grubunda sınıflandırılmıştır. Frekans oranı yöntemi sonucuna göre çalışma alanında en fazla dağılım gösteren risk sınıfının %55 oran ile orta riskli alanlar olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, Milas ilçesinde orman varlığının yangınlardan korunması için gerekli tedbirlerin acil olarak alınması gerektiğini ortaya koymuştur.
Precautions to be taken before, during and after the fire are of great importance in order to prevent possible forest fires and to provide early intervention. Within the scope of this study, the subject of forest fire was examined by using the Frequency Ratio technique supported by GIS and UA technologies. The information from 107 forest fire occurrences that happened over three years (2017-2019) was used to classify fire risk in the study. In this context, the forest areas of Milas district is classified in five risk groups as very low risk, low risk, medium risk, high risk and very high risk, in terms of forest fires risk. According to the frequency ratio method, it was observed that the risk class with the highest distribution in the study area was medium risk areas with a share of 55% of total forest area. The findings revealed that essential preventions should be taken urgently in order to preserve forest property from fires in Milas district.