UZAKTAN ALGILAMA TEKNİĞİ VE CBS KULLANILARAK BARTIN ÇEVRESİNDEKİ DOĞAL OLMAYAN DEĞİŞİKLİKLERİN

BELİRLENMESİ

DETERMINING OF NON-NATURAL CHANGES IN BARTIN PROVINCE USING REMOTE SENSING TECHNIQUE AND GIS

Doç.Dr. Metin TUNAY Arş.Gör. Ayhan ATEŞOĞLU

Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Bartın Orman Fakültesi 74100 BARTIN mtunay74@ttnet.net.tr, aatesoglu@yahoo.com

ÖZET Ülkemizde son yıllarda artarak devam eden doğal olmayan değişimler doğal çevre ile yaşam

ilişkilerinin bozulmasına neden olmaktadır. Nüfus artışının ve kentleşmenin en çok yaşandığı kentlerin başında kıyı kentleri gelmektedir. Gereksinimden doğan bir takım ihtiyaçların çevreye vermiş olduğu tahribatlar geleceğimiz açısından son derece önemlidir. Yanlış arazi kullanımları gerekli kaynaklar için gelecekte bir tehdit olarak karşımıza çıkmaktadır.

Ülkemizin Batı Karadeniz bölgesinde yer alan Bartın ili ve çevresindeki doğal kaynaklarımız bir takım doğal olmayan değişimlerle tahrip edilmektedir. Bartın taş ocağı, Bartın il çöp sahası, Karayolları genel Müdürlüğünce plan dahilinde yapılan Bartın-Amasra karayolu bu tahriplerden birkaçıdır. Ayrıca doğaya uygun yapılan ağaçlandırma çalışmaları ve bunların başarılı sonuçları da bu çalışmada tespit edilerek belirtilmiştir.

Çalışmada 1992-2000 Landsat 5 TM uydu görüntüleri kullanılmıştır. Elde edilen veriler görüntü sınıflandırma algoritmalarından Maksimum Likelihood yöntemi ile arazi kullanım bilgilerine dönüştürülmüştür. Sınıflandırmanın genel doğruluğu %77 (1992), %88 (2000) olarak elde edilmiştir. Sınıflandırma sonucunda belirlenen arazi kullanımlarının CBS ortamında analiz ve sunumları yapılmıştır.

Anahtar kelimeler: Uzaktan algılama, CBS, Orman, Arazi kullanımı, Bartın ABSTRACT In recent years, non-natural changes taking place increasingly in Turkey caused the relations

between the natural environment and life to break. Population growth and urbanization mostly occur in coastal cities. Damages to the environment caused by some needs resulting from necessities have crucial importance for our future. Improper use of land threaten the natural sources we need in the future.

Natural sources in the western Black Sea region, in Bartin and its close vicinity are ruined due to some non-natural changes. Bartin-Amasra highway according to a plan prepared by the Directorate of Turkish Highways, Bartin stone quarry and Bartin waste storage area implemented are some of these changes. Moreover, nature-friendly forestation works and the successful outcomes of these works are stated in this study.

In this study, data obtained from Landsat-5 TM in 1992 and 2000 have been analyzed. The image has been changed in to land use data using maximum likelihood which is one of the classification algorithms. The overall accuracy of classifications has been obtained as 77 % (1992) and 88 % (2000). Determined land uses after classification have been analyzed and exposed in GIS.

Keywords: Remote sensing, GIS, Forest, Land use, Bartin

1

1. GİRİŞ Bilim ve teknolojideki hızlı değişimler, sanayi toplumundan bilgi toplumuna dönüşüm

sürecini hızlandırmıştır. Bu süreçte, üretimi ve maliyeti etkileyen en önemli faktör bilgidir. Bilgi, toplumlararası rekabetin anahtarı olmuştur. Rekabette üstünlük, artık bilimsel ve teknolojik gelişim ve değişimlere uyum sağlayabilen bilgi ve beceri düzeyine bağlı olacaktır. Bilgi toplumuna dönüşüm sürecini de, toplumlararası rekabetin dayandığı bilimsel ve teknolojik düzey belirleyici olacaktır (Önder, 2002). Dünya nüfusunun hızla artışı, buna paralel olarak da teknolojideki gelişmeler, insanların gereksinimlerini sağlamak için sınırlı olan doğal kaynakların araştırılması ve kullanılmasında daha etkin çalışmaların yapılmasını gerektirmiştir. Doğal kaynakların zenginliği ekonomik gelişmenin temeli olup gelişmeyi hızlandırır. Ancak ekonomik gelişmeye bağlı olarak tüketimin artması sonucunda doğal kaynaklar hızla azalmaktadır. Bunun sonucu olarak doğal kaynakların saptanması ve kullanımındaki çevre ve ilgili dengelerin sağlanmasında teknoloji kullanımı giderek daha fazla rol oynamaktadır (DİE, 1999). Doğal kaynakların mevcut varlıklarının ve potansiyellerinin belirlenmesi, zamansal değişimlerinin izlenmesi, güncelleştirilmesi amacıyla yapılacak çalışmalarda, amaca uygun uzaktan algılama verilerinin kullanılması doğru, hızlı ve düşük maliyetli veri/bilgi elde edilmesini sağlayacaktır (Kachhwala, 1985).

Doğal kaynaklar üzerindeki yanlış kullanımlar, bugünkü ve potansiyel arazi kullanım çelişkileri ülkemizde olduğu gibi birçok gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin de gündemindeki sorunlardır. Bu sorunların yaşanmasında en büyük etkenler, koruma ve kullanım dengesinin yeterince kurulamaması ve alan kullanım planlarında çevresel boyutun yeteri kadar dikkate alınmamasıdır. Doğal ve kültürel kaynakları koruma yönteminin temelinde fiziksel çevrenin işlevselliğini ve çok yönlü yararlanmayı sağlayacak planlama, tasarım ve yönetimden bahsedilebilir. Bu bağlamda doğal kaynakların koruma-kullanım dengesi gözetilerek toplumun talepleri doğrultusunda ve sürdürülebilir biçimde çok yönlü olarak kullanımının sağlanması son derece önemlidir. Sorun çözme-karar verme sürecinde yardımcı olacak bilgilerin üretilmesi ve yönetilmesinde uzaktan algılama ve CBS gibi iki disiplinin bir arada kullanılması, elde edilen bilgilerin takibi ve kontrolü açısından büyük önem kazanmaktadır.

Bu çalışmada Bartın ili ve çevresindeki arazi kullanım değişimleri Landsat 5 TM uydu görüntülerinden, dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmiştir. Elde edilen bilgilerin CBS ortamında analiz ve sorgulamaları yapılarak sonuçları ortaya konulmuştur.

2. ÇALIŞMA ALANI Çalışma bölgesi Batı Karadeniz Havzası’nın kuzeyinde yer alan, Bartın Çayı Havzası

içerisinde Bartın ili ve yakın çevresini kapsamaktadır (Şekil 1). Çalışma alanı 41º 20' 00'' ve 41º 40' 00'' kuzey enlemi, 32º 20' 00'' ve 32º 52' 00'' doğu boylamı üzerinde yer almaktadır.

Çalışma alanı içerisindeki orman alanları sahip olduğu tür çeşitliliği (Meşe (Quercus sp.), Gürgen (Carpinus betulus), Kestane (Castenae sativa), Kayın (Fagus orientalis), Sarıçam (Pinus sylvestris), Karaçam (Pinus nigra), Göknar (Abies bornmülleriana), Ardıç (Juniperus sp.), Porsuk (Taxus baccata) ve diğer türler) nedeniyle Türkiye’nin sayılı alanlarındandır. Ormanların yüksek vasıflı “tabiat ormanı” olması ve büyük bir tür zenginliğini bulundurması Türkiye’deki önemini bir kat daha artırmaktadır. Bartın ili genel olarak engebeli bir arazi yapısına sahiptir. Bu engebeli yapı nedeniyle çevre ilçe ve köylerde verimli bir şekilde tarım yapılamamaktadır. 2143 km2 olan toplam alanın; %46’sını ormanlar, %35’ini tarımsal alanlar, %7’sini çayır ve meralar ve %12’sini yerleşim merkezleri ve kültüre elverişsiz alanlar oluşturmaktadır (Turizm İl Müdürlüğü 2001).

2

Şekil 1: Çalışma Alanı; (Study Area)

3. VERİ KAYNAKLARI Çalışma alanı içerisinde arazi kullanımı değişimlerini belirlemek için 25.07.1987,

19.05.1992 ve 12.07.2000 tarihli Landsat 5 TM uydu görüntüleri kullanılmıştır. Uydu verilerinin geometrik düzeltme aşamasında 15 adet 1:25 000 ölçekli topoğrafik haritadan yararlanılmıştır. Sınıflandırma prosedürü içerisinde sınıfların tespiti ve değişim alanlarını yer gerçeği ile ilişkilendirmek amacı ile Amenajman Planı Meşcere Haritaları, Bonitet ve Yaş Sınıfı Haritaları , hava fotoğrafları ve alana ilişkin bilgi birikimine sahip kişilerden elde edilen bilgiler kullanılmıştır.

Çalışma, Z.K.Ü. Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği uzaktan algılama laboratuarında yer alan PCI Geomatica V7.0 görüntü işleme yazılımının ilgili modülleri (Xpace, GCP-Works, Image Works) ve Bartın Orman Fakültesi, Ölçme Bilgisi ve Kadastro Anabilim Dalı bünyesinde bulunan ARC Gıs 8.3 Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) programı kullanılarak yapılmıştır.

4. METOT Sayısal görüntü, bilgisayara belirli bir zaman aralığında piksel olarak aktarılır. Bilgisayar,

her bir piksel için elde edilen bu verilerin, belli bir program yardımı ile oluşan sonuçlarını kaydedebilen ya da ek programlar yardımıyla ileri işlemlere tabi tutabilen yeni sayısal görüntülerin oluşmasını sağlar. Sayısal görüntülerde farklı özellik tipleri, doğal spektral yansıtma ve yayma özelliklerine bağlı olarak farklı sayısal değerler içeren kombinasyonlar oluşturmaktadır. Bu farklılıktan yararlanılarak aynı spektral özellikleri taşıyan yer yüzündeki nesneler gruplandırılabilmektedir. Sınıflandırmada amaç uydu görüntülerindeki her pikseli spektral özelliklerine göre farklı gruplara ayırmak ve pikseli yansıtma değerlerine göre yer yüzünde karşılık geldiği kümeye atamaktır. Sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesinde dikkat edilecek hususlar şunlardır (Musaoğlu 1999);

• Algılayıcı, algılama zamanı ve spektral bantların amaca uygun olarak seçimi. • Yer yüzü özelliklerini ortaya koyabilecek kontrol alanlarının seçimi. • Amaca yönelik sınıflandırma algoritmasının seçimi. • Belirlenen bu özelliklerin tüm görüntüye uygulanması ve görüntülenmesi.

3

• Sonuç görüntülerinde doğruluk değerlendirmelerinin yapılması. Değişim belirlemenin bir yolu da sınıflandırma sonrası karşılaştırmayı kullanmaktır. Bu

yaklaşımda görüntüler bağımsız şekilde sınıflandırılır ve kayıt edilir. Daha sonra her iki görüntü arasında değişen pikseller belirlenerek sonuçları ortaya konulur (Lillesand and Kiefer 1994). Bu nedenle farklı iki tarihe ait görüntüler (1992-2000) ayrı ayrı sınıflandırılmış ve değişimin görüldüğü bölgeler belirlenmiştir.

Dijital görüntü işleme tekniklerinden biri olan görüntü zenginleştirme , görüntünün görsel yorumlanabilirliğini manzaradaki görünüm farklılığını arttırmak suretiyle yükseltmektir (Schowengerdt, 1997). Bu nedenle, özellikle doğal olmayan değişimlerin saptanması amacı ile, 1987 ve 2000 görüntülerine Tasseled Cap Transformation (TST) uygulanarak parlaklık, yeşillik, ıslaklık özeliklerine göre zenginleştirilmiş görüntüler elde edilmiştir. Her bir band için kullanılan dönüşüm katsayıları Tablo 1’de verilmiştir.

Tablo 1: Landsat 5 TM Verileri İçin TST Dönüşümünde kullanılan katsayılar (Tung Fung and Lyn Hanna-Folkes, Waterloo University); (Coefficients used in the TST Transformation of the Landsat 5 TM)

TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7 Parlaklık 0.3037 0.2793 0.4743 0.5585 0.5082 0.1863

Yeşillik -0.2848

-0.2435

-0.5436 0.7243 0.0840 -

0.1800

Islaklık 0.1509 0.1973 0.3279 0.3406 -0.7112

-0.4572

5. UYGULAMA 19.05.1992 tarihli Landsat 5 TM uydu görüntüsü üzerinde temsili eğitim alanları

tanımlanarak amaca uygun toplam 6 adet sınıf ( orman, deniz, yerleşim, ziraat–boş alan, kumul-kumluk-taşlık-kayalık, bulut) belirlenmiştir (Şekil 2). Örnek alanların belirlenmesinde ve sınıflandırma kontrolünde, yersel veriler, hava fotoğrafları, bölgeye ait fotoğraflar ve kişisel görüşmelerden yararlanılmıştır. Sınıflandırılmış görüntü verisinde “bulut” sınıfının bulunma nedeni mevcut 1992 tarihli TM uydu görüntüsünün küçük bir kısmının bulutlu olmasından kaynaklanmaktadır. Kontrollü sınıflandırma sonucu sınıfların birbirleri ile ayrım durumu incelenmiş ve sonuçlar Tablo 2’de verilmiştir. Çizelgeye göre minimum ayrım, “yerleşim” sınıfı ile, “kumul-kumluk-taşlık-kayalık” sınıfı arasında olmuştur. 12.07.2000 tarihli Landsat 5 TM uydu görüntüsü üzerinde temsili eğitim alanları tanımlanarak amaca uygun toplam 5 adet sınıf (orman, deniz, yerleşim, ziraat–boş alan, kumul-kumluk-taşlık-kayalık) belirlenmiştir (Şekil 2). Belirlenen bu 5 temsili alan kullanılarak, 2000 tarihli TM uydu görüntüsünün tümüne kontrollü sınıflandırma algoritması uygulanmış ve örnek alanları temsil eden en yüksek olasılık dağılımlı alanlar görüntü üzerinde sınıflanmıştır .Doğruluk analizi sonucunda minimum ayrım, “yerleşim”sınıfı ile, “ziraat-boş alan” sınıfı arasında gerçekleşmiştir (Tablo 2).

4

B A 1992 2000 Şekil 2: 19.05.1992 (A) ve 12.07.2000 (B) Tarihli sınıflandırılmış Landsat 5 TM uydu

görüntüsü; (Visualization of classification results from 1992 image (A), visualization of classification results from 2000 image (B))

Tablo 2: Sınıflandırma sonuçlarına ait doğruluk analizleri ve hata matrisleri; (Confusion matrix and accuracy figures resulted from the classification of 1992 and 2000 images)

Hata Matrisi [Landsat 5 TM (19.05.1992)]

Sınıflar

Yerleşim Deniz Orman Kumul- Kumluk...

Ziraat-Boş Alan Bulut Toplam

Yerleşim 1 0 0 0 0 0 1 Deniz 1 31 0 0 0 0 32 Orman 2 0 55 0 20 0 77 Kumluk… 0 0 0 2 0 0 2 Ziraat

Alanı 10 0 11 2 65 0 88

Bulut 0 0 0 0 0 0 0 Toplam 14 31 66 4 85 0 200

Doğruluk Analizi [Landsat 5 TM (19.05.1992)]

Sınıflar Üretici Doğruluğu

Kullanıcı Doğruluğu

Yerleşim 7.143% 100.000% Deniz 100.000% 96.875% Orman 83.333% 71.429% Kumluk-Kayalık… 50.000% 100.000% Ziraat ve Boş Alan 76.471% 73.864% Bulut 0.000% 0.000%

Genel Doğruluk: 77.000%

5

Hata Matrisi [Landsat 5 TM (12.07.2000 )]

Sınıflar

Yerleşim Deniz Orman Kumul- Kumluk...

Ziraat-Boş Alan Toplam

Yerleşim 6 0 0 0 0 6 Deniz 0 31 0 0 0 31 Orman 0 0 60 0 2 62 Kumluk… 0 1 0 1 0 2 Ziraat

Alanı 5 0 15 1 78 99

Toplam 11 32 75 2 80 200

Doğruluk Analizi [Landsat 5 TM (12.07.2000)]

Sınıflar Üretici Doğruluğu

Kullanıcı Doğruluğu

Yerleşim 54.545% 100.000% Deniz 96.875% 100.000% Orman 80.000% 96.774% Kumluk-Kayalık… 50.000% 50.000% Ziraat ve Boş Alan 97.500% 78.788%

Genel Doğruluk: 88.000% Tablo 3: Sınıflandırma sonucundaki değişim miktarları; (Total pixels dispersion

that constitute the field of study according to the land-cover types determined for each year.) Sınıflandırma sonucunda her iki görüntüde orman alanlarının azaldığı net bir şekilde

görülmektedir. Bunun aksine tarım alanlarındaki artış, arazi kullanımındaki değişimin tarım alanlarının lehine gerçekleştiğini göstermektedir. Tablo 3 ve Şekil 3’deki değişim miktarları bu gerçeği gözler önüne sermektedir. 1992-2000 tarihleri arasında orman alanlarının negatif yönde (%-5.6), tarım alanlarının ise pozitif yönde (%6.3) bir artışı belirlenmiştir.

1992 (%)

2000 (%)

Değişim(%)

Orman 37.11% 31.51% -5.6% Ziraat-Boş Alan 38.54% 44.85% 6.31%

Yerleşim 3.74% 4.04% 0.3% Kumluk-kayalık.. 1.37% 0.91% -0.46%

Deniz 18.69% 18.69% 0.00% Bulut 0.55% - -

Şekil 3: Sınıflandırma sonucu oluşan değişimlerin grachange (%) in land-cover area between 1992 and 2000)

Çalışma alanı sınırları içerisinde orman alanları işletme sı

baltalık işletme sınıfı olmak üzere üçe ayrılmaktadır. Orma

fiksel gösterimi; (Estimated net

nıfı itibariyle koru, bozuk koru ve n Meşcere haritaları kullanılarak

6

işletme sınıfları CBS ortamında sayısallaştırılmış, vektör formata çevrilen 2000 yılı uydu görüntüsü verisi ile ilişkilendirilmiştir. Sonuçta bozuk baltalık işletme sınıfına ait orman alanlarının, diğer kullanım alanlarına (ziraat, yerleşim vb.) değişiminin fazla olduğu tespit edilmiştir. Aksine koru ormanı işletme sınıfına ait ormanlık alanlarda arazi kullanımının değiştiği yönünde bir bulguya rastlanılmamıştır (Şekil 4).

Şekil 4: 2000 yılı sınıflanmkarşılaştırılması; Topluca köyü ve(B); (Comparison of managemeTopluca village and its vicinity. (B

TM verisinden bitkilenme veanlaşıldığı bir ortama dönüştürme5 TM görüntülerinde, doğal oDeğişimin görüldüğü yerler Bartıve Marn (D) ocaklarıdır (Şekil 5,başarılı sonuçları da tespit edilmiş

Şekil 5: Çalışma alanının he(Parlaklık+Yeşillik+Islaklık) görü(Brightness+Greenness+Wetness

ış görüntüsü İle 1984 yılı işletme sınıfı haritalarının yakın çevresi (A), Kozcağız beldesi ve yakın çevresi nt units map and classification image of 2000: (A) ) Kozcagiz district and its vicinity)

toprak verisinin daha kolay çıkarılabildiği, görüntülendiği ve k için TST dönüşümü uygulanan 1987 ve 2000 tarihli Landsat lmayan ve insan kaynaklı değişim alanları belirlenmiştir. n Çöp Depolama alanı (A), Kalker Ocağı (B), Taş Ocağı (C) Şekil 6). Ayrıca bölgede yapılan ağaçlandırma çalışmalarının tir (Şekil 5).

r iki tarihe ait Tasseled Cap Dönüşümü (TST) uygulanmış ntüleri; (The Tasseled Cap Transformation applied images

) of the study area belonging to the both dates)

7

Şekil 6: Çalışma alanındaki doğal olmayan değişimler; Marn Ocağı (A), Taş Ocağı (B),

Kalker Ocağı (C), Çöp Depolama Alanı (D); (Non-Natural Changes in the Study Area; Marl Field (A), Stone Quarry (B), Limestone Quarry (C) and Waste Storage Area (D))

TST dönüşümü uygulanmış görüntü üzerinden değişimi belirlenen alanlar PCI, Image Works modülü yardımıyla vektör olarak çıkartılmışlardır (Şekil 7). 1987 ve 2000 tarihlerindeki Kalker Ocağı, Taş Ocağı ve Marn Ocağı alanlarına ilişkin vektör yapıdaki alanlar Şekil 7/A, Bartın ili çöp depolama sahasının vektör yapıdaki alanı Şekil 7/B’de görülmektedir. Vektör veriler yardımı ile alansal bilgilere ulaşılmış ve değişim miktarları hesaplanmıştır. Gerekli çalışma izinleri bulunan kalker ocağı, taş ocağı ve marn ocağının değişim miktarları sırası ile +10.2 ha., +6.8 ha., ve +18.7 ha. olarak bulunmuştur (Tablo 4). Bu durumun aksine Bartın çöp depolama sahasında ise -5.4 ha. bir daralma söz konusudur. Eski bir maden işletmesi olan bölgenin zamanla doldurulması ve doldurulan malzemenin spektral yansıması bu sonucu doğurmuştur.

Şekil 7: Elde edilen vektör veriler; (Obtained vector data)

8

Tablo 4: Tespit edilen alanların değişim miktarları; (Amount of change on the areas)

1987 (ha)

2000 (ha)

Farklar (ha)

Çöp depolama sahası 8.2393 2.8350 -5.4043 Kalker ocağı 3.5870 13.7865 10.1995

Taş ocağı 3.4496 10.2964 6.8468 Marn ocağı 5.1454 23.8124 18.6670

Yapımı halen devam etmekte olan Bartın-Amasra karayolunun orman arazisi üzerinde

yaptığı tahribat da tespit edilmiştir. Karayolunun net bir şekilde belirlenmesi için parlaklık bilgisi içeren, Tasseled Cap dönüşümü (TST) uygulanmış görüntüler kullanılmıştır (Şekil 8). Arazi üzerindeki incelemelerde de tahribatın boyutlarını görmek mümkündür (Şekil 9). Yapılan karayolunun 4+050-14+850 kilometreleri arasında orman tahribatı 326950 m2, şev taşması ve depo yeri nedeni ile oluşan orman kaybı ise 30927 m2 dir. Toplamda yaklaşık 35.8 ha. orman alanı tahrip olmuştur.

Şekil 8: Bartın-Amasra Karayolunun 1987 ve 2000 uydu görüntülerindeki durumu; (The

position of Bartin-Amasra Highway in 1987 and 2000 images.)

Şekil 9: Bartın-Amasra Karayolu ve genel çevresi; (Bartın-Amasra Highway and its vicinity.)

9

6. SONUÇ Çalışma sonucunda , değişim izleme çalışmalarında kullanılan Landsat uydu verilerinin

etkili bir kaynak olduğu görülmüştür. Bu tür doğal veya doğal olmayan değişikliklerin araziye gitmeden, uydu teknolojisi kullanımı ile belirlenebilmesi açısından, bu çalışmada önemli son

sahalarda yap

edenle orman kadastrosu çalışmalarının en kısa sürede tam

ki, ekonomik, sosyal ve kültürel önlemler bölgesel kalkınma plan

nlarına yönelik tahribatın oldukça fazla olması bu konunun öne

bir an önce durdurulması ve çöp depolamaya uygun bir yerin tespit edil

iği bu bölgelerde maliyeti yüksek olsa da minimum zarar ilkesi ile çalışmalara yön verilmelidir.

uçlara ulaşılmıştır. Bartın ili ve yakın çevresini kapsayan çalışma alanında, arazi kullanımına ait ciddi

sıkıntıların olduğu tespit edilmiştir. Bölgede geleneksel diyebileceğimiz yerleşik bir arazi kullanım düzeni mevcut olup, arazi kullanımında arazi yetenek sınıflarına uygun davranılmadığı görülmüştür. Çalışma alanında tarım, fındıklık, yerleşim ve benzeri kullanımlara dönüştürülmek üzere orman alanlarının tahribi söz konusudur. Hiçbir toprak koruma önlemi alınmadan yapılan tarımsal faaliyetler, özellikle yerleşim yerlerine yakın olan orman arazilerinin daralmasına ve dolayısıyla mevcut doğal dengenin bozulmasına neden olmaktadır. Orman alanlarından tarım ve yerleşme amacı ile açık ve yoğun bir şekilde açmalar yapılmaktadır. Bu nedenle ormanların tür bileşimi bozulmuş, kapalılık ve sıklık azaltılmıştır. Orman Genel Müdürlüğü’nce bazıılan ağaçlandırma çalışmalarının başarısı da bu çalışmada net olarak görülmüştür. Orman alanlarına yönelik tahribatların engellenmesi için, orman açmalarına karşı yasal

önlemler tavizsiz uygulanmalıdır. Bunun yanında yasal yaptırımların artırılmasına yönelik çalışmalara hız verilmeli, açmacılığa karşı sıkı denetim mekanizmaları oluşturulmalıdır. Orman kadastrosu tamamlanmış yerlerde ormanlara karşı işlenen açma ve işgal suçlarının büyük oranlarda azaldığı bilinmektedir. Bu n

amlanması büyük öneme sahiptir. Bölgede orman arazilerinin bu şekilde tahrip edilmesinin arkasındaki diğer bir sebep ise,

kırsal bölgelerde yaşayan orman köylülerinin ekonomik ve kültürel durumlarıdır. Orman içi ve civarında yaşayan insanlar tüm bölgenin en yoksul kesimini oluşturmaktadır. Orman köylülerinin kalkındırılması için gerekli ekonomik desteği devlet yüklenmeli, yapılacak bölgesel planlar ve uygulama projelerinde ormancılık, tarım, hayvancılık, el sanatları, küçük sanayi işletmeleri vb. gibi ekonomik anlamda gelir getirici olanaklar ortaya konulmalıdır. Gerekli tüm fiziki, teknik, huku

ı dahilinde ele alınmalıdır. Sıklığı ve kapalılığı bozulan ormanlar hidrolojik ve toprak koruma işlevlerini yerine

getirememektedir. Bu alanların kendi doğal yapısı bozulmadan, sürekliliğini sağlayabilecek şekilde verimli hale dönüştürülmeleri bölge için büyük önem taşımaktadır. Özellikle bozuk baltalık işletme sınıfındaki orman ala

mini bir kat daha artırmaktadır. Özel şirketlerin orman arazisi içerisinde bulunan, malzeme temin ettikleri alanların zamanla

genişlediği tespit edilmiştir. Faaliyetlerine devam eden bu şirketlerin önceden malzeme temin ettikleri ve şu an atıl olarak bulunan alanların bir an önce doğaya uygun olarak ağaçlandırılması ve oluşan kirliliğin giderilmesi gerekmektedir. Bartın çöp depolama alanı olarak kullanılan bölgenin, orman alanı içi, aynı zamanda da turizmin yoğun olarak yaşandığı belde sınırları içerisinde olması, yer seçimi konusunda yanlışlığın ne denli büyük olduğunun bir göstergesidir. Bu nedenle faaliyetinin

mesi gerekmektedir. Toplam 623.11 ha. alanda 12 yılda tamamlanan ağaçlandırma çalışmalarının başarılı bir

şekilde sonuçlandığı tespit edilmiştir. Bu tür başarılı çalışmaların devamlılığı bölge ormancılığı açısından son derece önemlidir. Bir kıyı kenti olduğundan turizm faaliyetlerinin yoğun olarak yaşandığı Bartın ilinin ulaşım sorununa çözüm olarak yapılan Bartın-Amasra karayolunun çevreye daha duyarlı bir şekilde tamamlanması gereklidir. Doğanın kendini yenileyemed

10

KAYNAKLAR

Die, ( Rekolte Tahmini Çalışması,

Kachmote Sensing. Proc. of the 6th Asian Conf.

Lilles nd İmage İnterpretation, Third

Musainin

Önde zaktan Algılamada Topoğrafik Uygulamalar, Harita Genel Komutanlığı,

Schowlektrical And Computer Engineering University Of

Tarım aporu (1996-2001), T.C. Tarım Ve Köy İşleri Bakanlığı, Bartın İl Müdürlüğü, Bartın.

1999). Uzaktan Algılama İle Türkiye Tahıl Ekili Alan Ve T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü, Ankara, 57 s. hwala T.S, (1985). Temporal Monitoring of Forest Land for Change Detection And Forest Cover Mapping through Satellite Reon Remote Sensing. Hyderabad, pp. 77-83. and, M.,Tt., Kiefer, W., R., (1994). Remote Sensing AEditation, John Wiley & Sons, Inc., New York, 750 pp. oğlu, N., (1919). Elektro-Optik Ve Aktif Mikrodalga Algılayıcılardan Elde Edilen Uydu Verilerinden Orman Alanlarında Meşcere Tiplerinin Ve Yetişme Ortamı BirimlerBelirlenme Olanakları, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, 112 s. r, M., (2002). UAnkara, 134 s. engerdt, R., A., (1997). Remote Sensing Models And Methods For İmage Processing,

Second Edition, Department Of EArizona Tucson, Arizona, 522 pp. İl Müdürlüğü, (2001). 5. Yıllık Faailiyet R

11