Percent tree cover is the percentage of the ground surface area covered by a vertical projection of the outermost perimeter of the plants. The aim of this study was to derive percent tree cover map using Envisat MERIS data of Seyhan River ? Upper Basin at the Eastern Mediterranean Region of Turkey. In this study, Regression Tree algorithm was used to estimate percent tree cover maps. The medium resolution Envisat MERIS with a 300 m was used as predictor variables. Three scenes of high resolution IKONOS images were employed for training and testing the model.The predictor variables incorporated in addition to biophysical variables estimated from the MERIS data. In this study, five vegetation biophysical variables including: normalised difference vegetation index (NDVI), leaf area index (LAI), fraction of photosynthetically active radiation (fPAR), MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) and COVER (fCOVER) were incorporated to Envisat MERIS band settings. These variables were used to increase the accuracy of regression tree model. Percent tree cover map as final output was derived from MERIS acquired over Seyhan upper Basin and the biophysical variables. In addition to that percent tree cover of Juniperus excelsa, Pinus brutia, Cedrus libani, Pinus nigra and mixed Taurus fir were estimated at 300 m spatial resolution.

Ağaç kapalılık yüzdesi, doğal bitkilerin, yatay ve dikey olarak alana yayılışı ile yeryüzü alanının örtülülüğünün yüzde cinsinden miktarıdır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'nin Doğu Akdeniz Bölgesi, Seyhan Nehri - Yukarı Havzasının Envisat MERIS verilerini kullanarak ağaç kapalılık yüzdesi haritasının elde edilmesidir. Bu çalışmada, ağaç kapalılık yüzdesinin tahmini için regresyon ağacı modeli yaklaşımı kullanılmıştır. Tahmin edici değişken olarak 300m çözünürlü Envisat MERIS verileri kullanılmıştır. 3 adet yüksek çözünürlü IKONOS verisi modelin eğitiminde ve doğruluğunun test edilmesinde kullanılmıştır. MERIS verilerinde elde edilen biyofiziksel değişkenler, tahmin edici değişkenlerle birleştirilmiştir. Bu çalışmada, dört adet biyofiziksel bileşen kullanılmıştır. Bu değişkenler, Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndeksi, Yaprak Alan İndeksi, Fotosentetik Aktif Radyasyon, MERIS Karasal Klorofil İndeksi ve Vejetasyon Örtülülük İndeksidir. Bu değişkenler regresyon ağacı modelinin doğruluğunun artırılması için kullanılmıştır. Çalışmanın sonuç verisi olarak, Seyhan Yukarı Havzası için ağaç kapalılık yüzdesi haritası elde edilmiştir. Bununla birlikte çalışma, tür bazında; ardıç, kızılçam, sedir, karaçam ve karışık toros göknarı türlerinin, 300 m çözünürlüğünde ağaç kapalılık yüzdelerinin yersel dağılım tahminlerini içermektedir.