Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleriyle Habitat Modelleme: Akça Cılıbıt Yumurta Hacmi Özelliği Örneği

ERDOĞAN M. A., BERBEROĞLU S.

Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.17, ss.1-11, 2007 (Hakemli Dergi)

Özet

İnsan baskısının yoğun bir şekilde hissedildiği Tuzla Lagünü ve çevresini üreme habitatı olarak kullanan Akça Cılıbıt (Charadrius alexandrinus) kuşunun habitatı yumurta hacmi özelliği yardımıyla çevresel baskılar doğrultusunda modellenmiştir. Çalışmada üç değişik modelleme yöntemi, uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla kullanılmıştır. Bu modeller: Yapay Sinir Ağları, Karar Ağacı ve Regresyon analizleridir. Bu yöntemler 1996 ve 1999 yılları arasında bir grup biyolog tarafından Tuzla’da toplanmış verilerden 1996 yılına ait yumurta hacmi verisine uygulanmıştır. Yapay Sinir Ağları ve Kara Ağacı yöntemleri eşit oranda olmak üzere daha doğru sonuçlar vermiştir. Yapılan çalışma ile matematiksel modellerin, uzaktan algılama ve CBS desteği ile habitat kalitesini ortaya koyma konusundaki potansiyelleri belirlenmiştir.

Habitat of Kentish Plover (Charadrius alexandrinus) bird species which uses Tuzla Lagoon was modelled considering the human impacts according to its egg volume feaure. Three different models including Artificial Neural Networks, Regression Tree and Regression (Multi Linear Regression and Logistic Regression) were used with the support of remote sensing and Geographical Information Systems (GIS). These models were applied to the part of year 1996 egg volume feature of the data set which was collected by a group of biologist collected region between 1996 and 1999. Artificial Neural Networks resulted relatively more accurate than other methods. Within this study the potential of mathematical models for habitat quality estimation was assessed with the support of remote sensing and GIS.