Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam ağaçlarının hacimlerinin tahmininde Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri Tekniğinin kullanımı

Bu çalışma, Giresun Orman Bölge Müdürlüğü, Koyulhisar Orman İşletme Müdürlüğü, Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcerelerinde tek ağaç gövde hacimlerinin elde edilmesinde, tek ve çift girişli ağaç hacim tahmin modellerinin geliştirilmesi ile Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri (Multivariate Adaptive Regression Splines – MARS) yöntemine dayana tahmin modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, farklı göğüs çapları ve boylarda olmak üzere ağaçların gövde hacmindeki değişimi temsil etmek üzere alınmış 238 örnek ağaçtan elde edilen veriler kullanılmış ve bu veriler, tek ve çift girişli ağaç hacim denklemleri ile MARS modellerinin geliştirilmesi (n=190) ve geliştirilen bu modellerin çalışma alanındaki meşcerelere uygunluğunun test edilmesi (n=48) amacıyla rastgele örnekleme yöntemiyle iki alt gruba ayrılmıştır. Jerome Friedman tarafından 1991 yılında geliştirilen parametrik olmayan bir veri madenciliği yöntemi olan MARS tekniği, herhangi bir istatistiksel varsayıma ihtiyaç duymadan karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri başarılı bir şekilde modelleyebilmektedir. Tek girişli tahminlerde, çoklu regresyon denklemi ile THY=%0.07260, OMHY=%10.7788 ve R2=0.9696 olarak sonuçlar elde edilirken; tek girişli MARS modeli THY'yi % 9.74x10-7, OMHY'yi %10.6510 ve R2= 0.9736 olarak hesaplamıştır. Çift girişli tahminlerde ise, çoklu regresyon denklemi ile THY=%0.31654, OMHY=%6.7784 ve R2= 0.9865 olarak elde edilmiş iken, çift girişli MARS modeli ile THY=%0.00099, OMHY=%5.8994 ve R2= 0.9885 olarak elde edilmiştir. Ayrıca, modellerin geliştirme sürecinde kullanılmayan bağımsız örnek ağaçlar kullanılarak yapılan denetlemede, Sisorta yöresi sarıçam meşcereleri için mevcut amenajman hacim tablosunun ve geliştirilen tek girişli denklemin istatistiksel olarak %95 güvenle uygun olmadığı; çoklu regresyon analizi ile elde edilen çift girişli hacim denkleminin ve hem tek hem de çift girişli MARS modellerinin uygun olduğu belirlenmiştir. Bu bulgularla, MARS tekniğinin parçalı doğrusal segmentler ve düğüm noktaları aracılığıyla değişkenler arası karmaşık ilişkileri esnek bir şekilde modelleme yeteneği, ormancılık uygulamalarında önemli bir potansiyel sunduğu sonucuna varılabilir. Bu yenilikçi yaklaşımın Türkiye'nin farklı ormanlık alanlarında yaygınlaştırılması, orman amenajmanı ve envanter çalışmalarının başarısına önemli katkılar sağlayabilecektir.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık Dergisi
Published
2025-12-29
DOI
https://doi.org/10.18182/tjf.1808766
Primary Topic
Forest ecology and management
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam ağaçlarının hacimlerinin tahmininde Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri Tekniğinin kullanımı

İlker Ercanlı, Burak Özdemir
Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık Dergisi
Forest ecology and management
article

Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam ağaçlarının hacimlerinin tahmininde Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri Tekniğinin kullanımı

İlker Ercanlı, Burak Özdemir
article en

Abstract

Bu çalışma, Giresun Orman Bölge Müdürlüğü, Koyulhisar Orman İşletme Müdürlüğü, Sisorta Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcerelerinde tek ağaç gövde hacimlerinin elde edilmesinde, tek ve çift girişli ağaç hacim tahmin modellerinin geliştirilmesi ile Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri (Multivariate Adaptive Regression Splines – MARS) yöntemine dayana tahmin modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, farklı göğüs çapları ve boylarda olmak üzere ağaçların gövde hacmindeki değişimi temsil etmek üzere alınmış 238 örnek ağaçtan elde edilen veriler kullanılmış ve bu veriler, tek ve çift girişli ağaç hacim denklemleri ile MARS modellerinin geliştirilmesi (n=190) ve geliştirilen bu modellerin çalışma alanındaki meşcerelere uygunluğunun test edilmesi (n=48) amacıyla rastgele örnekleme yöntemiyle iki alt gruba ayrılmıştır. Jerome Friedman tarafından 1991 yılında geliştirilen parametrik olmayan bir veri madenciliği yöntemi olan MARS tekniği, herhangi bir istatistiksel varsayıma ihtiyaç duymadan karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri başarılı bir şekilde modelleyebilmektedir. Tek girişli tahminlerde, çoklu regresyon denklemi ile THY=%0.07260, OMHY=%10.7788 ve R2=0.9696 olarak sonuçlar elde edilirken; tek girişli MARS modeli THY'yi % 9.74x10-7, OMHY'yi %10.6510 ve R2= 0.9736 olarak hesaplamıştır. Çift girişli tahminlerde ise, çoklu regresyon denklemi ile THY=%0.31654, OMHY=%6.7784 ve R2= 0.9865 olarak elde edilmiş iken, çift girişli MARS modeli ile THY=%0.00099, OMHY=%5.8994 ve R2= 0.9885 olarak elde edilmiştir. Ayrıca, modellerin geliştirme sürecinde kullanılmayan bağımsız örnek ağaçlar kullanılarak yapılan denetlemede, Sisorta yöresi sarıçam meşcereleri için mevcut amenajman hacim tablosunun ve geliştirilen tek girişli denklemin istatistiksel olarak %95 güvenle uygun olmadığı; çoklu regresyon analizi ile elde edilen çift girişli hacim denkleminin ve hem tek hem de çift girişli MARS modellerinin uygun olduğu belirlenmiştir. Bu bulgularla, MARS tekniğinin parçalı doğrusal segmentler ve düğüm noktaları aracılığıyla değişkenler arası karmaşık ilişkileri esnek bir şekilde modelleme yeteneği, ormancılık uygulamalarında önemli bir potansiyel sunduğu sonucuna varılabilir. Bu yenilikçi yaklaşımın Türkiye'nin farklı ormanlık alanlarında yaygınlaştırılması, orman amenajmanı ve envanter çalışmalarının başarısına önemli katkılar sağlayabilecektir.

Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık DergisiVol. 26(4)
Çankırı Karatekin University (TR)
Openalex Percentile: Top 24%
Forest ecology and management
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.