Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
535384		A study of the changes in the forest phenology in Turkey through MODIS satellite data / Türkiye orman fenolojisindeki değişikliklerin MODIS uydu verileri aracılığıyla incelenmesi Yazar:YETKİN İPEK Danışman: PROF. DR. HASAN NÜZHET DALFES Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Avrasya Yerbilimleri Enstitüsü / İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı / Yer Sistem Bilimi Bilim Dalı Konu:Biyoloji = Biology ; Botanik = Botany Dizin:Bilgisayar programlama = Computer programming ; Biyoiklim = Bioclimatic ; Sayısal uydu verileri = Digital satellite data	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2018 57 s.
Büyüme Mevsimi Başlangıcı yıl içerisinde bitkilerin büyüme döneminin – yeşil yaprak oluşumunun başladığı dönem – başlangıcıdır. Büyüme Mevsimi Sonu ise tam tersidir; bu dönemde bitkiler büyüme mevsimini bitirerek yaprak dökmeye başlar. Yeşil yapraklardaki değişim iğne yapraklı ağaçlara göre yaprak döken ağaçlarda çok daha büyük olsa da, tüm bitkiler her yıl BMB ve BMS'den sonra farklılıklar gösterirler. Bütün bitkiler BMB ve BMS'ye girdiklerinden dolayı, yıllık döngülerine uyabilmek için bazı çevresel işaretler ararlar. BMB ve BMS'deki değişiklikleri tespit etmek için MODIS görüntüleme kullanılmıştır. MODIS uydularının kutupsal yörüngeleri vardır ve görüntüleri günlük 7 yansıma bandında yakalarlar. BMB ve BMS'yi MODIS uydu görüntülerinden yeşil ve kırmızı yansıma farkına bağlı olarak tespit edebilmek için GRVI endeksi kullanılmıştır. BMB ve BMS tespiti için eşik değer GRVI=0'dır. GRVI>0 ise büyüme mevsimidir; GRVI<0 ise yaprak dökümü mevsimidir. Yıllık GRVI tahminleri GRVI değerinin sıfırı geçtiği noktaları yakalayarak BMB ve BMS'yi tespitte kullanılmıştır. BMB ve BMS'deki yıllık kaymaları tespit edilmesinde yapılan GRVI hesaplamaları kullanılmıştır. Bu ölçümler için, günlük MODIS Terra MOD09GA V006 ürünleri 2007-2017 yılları aralığı için indirilmiş, sonra da bir R kodu ile RASTER paketi kullanılarak analiz edilmiştir. Sonuçlarda çeşitli sebeplerden dolayı ortaya çıkan kirlilik Üssel Hareketli Ortalama yöntemi kullanılarak giderilmiş, sonrasında ise GRVI=0 noktaları tespit edilmiştir. Sonrasında sadeleşen veriler BMB ve BMS'lerin zaman içerisindeki kaymalarının analizi için yıllık olarak ve bölgeler arası karşılaştırılmıştır. Çalışılan bütün bölgelerde Büyüme Mevsimi sırasında değerlerde artış görülse de, dağlık ve iğne yapraklı orman benzeri alanlarda GRVI yöntemi BMB ve BMS tespitinde yetersiz kalmıştır; çünkü değerlerde GRVI=0 noktaları bulunamamıştır. GRVI'ın başarılı olduğu bölgelerde ise, 11 senelik bir aralıkta BMB'nin daha erken bir tarihte, BMS'nin ise daha geç bir tarihte meydana geldiği gözlenmiştir. Genel olarak, GRVI ele alınan bir bölgede mevsimsel rutin değişikliklerin tespitinde başarılı olmuştur.
The Start of Growing Season (SGS) marks the time of year where a type of plant starts its growing season; therefore, forming green leaves. The End of Growing Season (EGS) is the opposite, where plants end their growing seasons and start defoliation. The difference in green leaf changes are much more dramatic in deciduous forests than coniferous forests, all plants show annual differences after SGS and EGS. As all plants undergo SGS and EGS, they look for environmental cues in order to keep up with their annual cycles. To detect variations in SGS and EGS, MODIS imagery was used. MODIS satellites have a polar orbit and capture images in 7 spectral bands daily. To detect the SGS and EGS from MODIS satellite data by comparing the surface reflectance in red versus green through the GRVI index was used. The threshold for the detection of SGS and EGS is set to GRVI = 0. If GRVI > 0, then it is currently the growing season; if GRVI < 0 then it is the senescence season. Yearly GRVI estimates are analyzed to detect the SGS and EGS by catching GRVI zero crossing. We tried to detect the yearly shifts of SGS and EGS using this GRVI estimates. For these measurements, daily MODIS Terra MOD09GA V006 products were downloaded for the period 2007-2017, then analyzed through an R script using RASTER package. Noise reduction was applied on the results using Exponential Moving Average and the GRVI=0 crossings were detected. Later, the refined data were compared annually and among regions with different vegetation to look for SGS and EGS shifts over time. Although in all plots there were obvious peaks during Growing Season, in some cases of mountain ranges and coniferous forests, GRVI method was unable to detect SGS or EGS; as there was no 0 crossing. In the regions where GRVI was successful, SGS shifted to an earlier DOY and EGS shifted to a later DOY on a scale of 11 years. Overall, the GRVI has been successful in showing seasonal patterns in a given region.