Burned Forest Area Detection in the Manavgat Forest Fire Using NBR and dNBR Indice

Abstract Rapid identification of damaged areas following forest fires is a crucial initial response phase after such events. Under current conditions, these assessments are conducted using remote sensing techniques, allowing for quick and cost-effective data acquisition. This study analyzes the significant fire that began on July 28, 2021, and ravaged a large area within the boundaries of Manavgat District in Antalya Province for approximately 28 days, using remote sensing techniques. Pre-fire and post-fire satellite data for the study area were analyzed using the Normalized Burn Ratio (NBR) index and differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) index. Additionally, the results were compared with data obtained from official institutions regarding the burned area. The analysis revealed that the burned areas were estimated at 61,502.76 hectares using NBR-dNBR. The destroyed area announced by official institutions is 59,985 hectares. The NBR-dNBR index, which is frequently preferred in burned forest area detection, coincides with the official results by approximately 97.5%. Keywords: Burned area detection, Remote sensing, NBR index, dNBR index, Manavgat forest fire, Landsat 8. Manavgat Orman Yangınında NBR ve dNBR İndeksleri Kullanılarak Yanmış Orman Alanlarının Tespiti Öz Orman yangınları sonrası hasarlı alanların hızlıca tespit edilmesi, yangın sonrası ilk ve en önemli müdahale aşamasıdır. Günümüz koşullarında bu işlemler uzaktan algılama araçlarıyla hem kısa sürede hem de maliyeti düşük olarak elde edilmektedir. Bu çalışmada Antalya İli, Manavgat İlçesi sınırları içerisinde 28 Temmuz 2021 yılında başlayan ve yaklaşık 28 gün süren oldukça büyük bir alanı tahrip eden yangın, uzaktan algılama teknikleri ile analiz edilmiştir. Çalışma alanına ait yangın öncesi ve yangın sonrası uydu verilerine, Normalize Edilmiş Yanma Oranı (NBR) indeksi ve Fark Normalize Edilmiş Yanma Oranı (dNBR) indeksi uygulanmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, resmî kurumlar tarafından yanan bölgeye ait veriler ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, yanarak tahrip olmuş olan alanlar NBR-dNBR ile 61.502,76 ha bulunmuştur. Resmi kurumlar tarafından açıklanan tahrip edilen alan ise 59.985 hektardır. Bu çalışma özelinde, yanmış orman alanı tespitinde sıklıkla tercih edilen NBR indeksi sonuçlarının, resmi sonuçlarla ile %97,5 oranında örtüştüğü ortaya konulmuştur. Anahtar kelimeler: Yanmış alan tespiti, Uzaktan algılama, NBR indeksi, dNBR indeksi, Manavgat orman yangını, Landsat 8.

Institutions

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2024-12-30
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.14563064
Primary Topic
Fire effects on ecosystems
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Burned Forest Area Detection in the Manavgat Forest Fire Using NBR and dNBR Indice

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Fire effects on ecosystems
article

Burned Forest Area Detection in the Manavgat Forest Fire Using NBR and dNBR Indice

article en

Abstract

Abstract Rapid identification of damaged areas following forest fires is a crucial initial response phase after such events. Under current conditions, these assessments are conducted using remote sensing techniques, allowing for quick and cost-effective data acquisition. This study analyzes the significant fire that began on July 28, 2021, and ravaged a large area within the boundaries of Manavgat District in Antalya Province for approximately 28 days, using remote sensing techniques. Pre-fire and post-fire satellite data for the study area were analyzed using the Normalized Burn Ratio (NBR) index and differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) index. Additionally, the results were compared with data obtained from official institutions regarding the burned area. The analysis revealed that the burned areas were estimated at 61,502.76 hectares using NBR-dNBR. The destroyed area announced by official institutions is 59,985 hectares. The NBR-dNBR index, which is frequently preferred in burned forest area detection, coincides with the official results by approximately 97.5%. Keywords: Burned area detection, Remote sensing, NBR index, dNBR index, Manavgat forest fire, Landsat 8. Manavgat Orman Yangınında NBR ve dNBR İndeksleri Kullanılarak Yanmış Orman Alanlarının Tespiti Öz Orman yangınları sonrası hasarlı alanların hızlıca tespit edilmesi, yangın sonrası ilk ve en önemli müdahale aşamasıdır. Günümüz koşullarında bu işlemler uzaktan algılama araçlarıyla hem kısa sürede hem de maliyeti düşük olarak elde edilmektedir. Bu çalışmada Antalya İli, Manavgat İlçesi sınırları içerisinde 28 Temmuz 2021 yılında başlayan ve yaklaşık 28 gün süren oldukça büyük bir alanı tahrip eden yangın, uzaktan algılama teknikleri ile analiz edilmiştir. Çalışma alanına ait yangın öncesi ve yangın sonrası uydu verilerine, Normalize Edilmiş Yanma Oranı (NBR) indeksi ve Fark Normalize Edilmiş Yanma Oranı (dNBR) indeksi uygulanmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, resmî kurumlar tarafından yanan bölgeye ait veriler ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, yanarak tahrip olmuş olan alanlar NBR-dNBR ile 61.502,76 ha bulunmuştur. Resmi kurumlar tarafından açıklanan tahrip edilen alan ise 59.985 hektardır. Bu çalışma özelinde, yanmış orman alanı tespitinde sıklıkla tercih edilen NBR indeksi sonuçlarının, resmi sonuçlarla ile %97,5 oranında örtüştüğü ortaya konulmuştur. Anahtar kelimeler: Yanmış alan tespiti, Uzaktan algılama, NBR indeksi, dNBR indeksi, Manavgat orman yangını, Landsat 8.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Akdeniz University (TR), Antalya IVF (TR)
Life in Land
Openalex Percentile: Top 68%
Fire effects on ecosystems
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.