Orman amenajman planlama sürecinin ilk adımı olan orman envanteri, amenajman planlama sürecinin en zor, en fazla zaman ve emek sarfını gerektiren aşamasıdır. Orman envanter çalışmalarının, zaman alıcı ve pahalı bir yöntem olan yersel ölçümlerini azaltmak ve böylece ihtiyaç duyulan verilerin hızlı ve kolay bir şekilde toplanmasını sağlamak için uzaktan algılama verilerinden faydalanılmaktadır. Hava fotoğrafları, uzaktan algılama verisi olarak 1963 yılından beri orman envanterinin önemli bir bileşeni olmuştur. Sayısal hava kameraları ile elde edilen pankromatik ve RGBI (Red Green Blue Infrared- Kırmızı Yeşil Mavi Kızılötesi) hava fotoğrafları orman envanterinde yeni avantajlar sağlamaktadır.Bu çalışma ile orman envanteri sürecinin en az yersel ölçümle, hızlı ve pratik bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlayacak bir envanter modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Uzaktan algılama verilerinden elde edilen çeşitli tekstür parametreleri, yansıtım değerleri ve meşcere karakteristikleri (ağaç boyu ve kapalılık derecesi gibi) ile yersel ölçümlere dayalı meşcere parametreleri istatiksel olarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında obje tabanlı sınıflandırma ile meşcere tipleri haritası oluşturulmuş, ikinci aşamada doğrudan ve dolaylı yöntemlerle meşcere parametreleri tahmin edilmiştir. Çalışma alanını kapsayan Adıyaman Orman İşletme Müdürlüğü sınırları dahilindeki Gölbaşı, Adıyaman ve Çelikhan Orman İşletme Şefliklerine ait meşcere tipleri haritası eCognition programı ile obje tabanlı olarak sınıflandırılmıştır. Üç seviyeden oluşan sınıflandırma sisteminde, meşcere tipleri haritası %58.15 toplam doğruluk ile oluşturulabilmiştir. Bu doğruluk obje tabanlı sınıflandırma ile elde edilen meşcere haritasının görsel yorumlama ile elde edilen meşcere haritası yerine kullanılamayacağını göstermektedir. Çalışmanın ikinci aşamasını oluşturan meşcere parametreleri tahmin yöntemlerinde doğrudan yöntem dolaylı yönteme göre daha yüksek başarı sağlamıştır. Dolaylı yöntemde, plantasyon kızılçam meşcereleri için elde edilen en yüksek belirtme katsayısı 0.45 ile hektardaki ağaç sayısı parametresinde karşılaşılmıştır. Aynı yöntem plantasyon karaçam meşcerelerinde hektardaki meşcere hacim artımını 0.78 belirtme katsayısı ile açıklamaktadır. Doğrudan yöntemde ise en yüksek belirtme katsayıları hektardaki meşcere hacmi için kurulan modellerde karşılaşılmıştır. Hektardaki meşcere hacmi, plantasyon kızılçam meşcerelerinde 0.91 belirtme katsayısı ile, plantasyon karaçam meşcerelerinde 0.77 belirtme katsayısı ile tahmin edilmiştir.Çalışma sonucunda, meşcere parametrelerinin tahmininde, doğrudan yöntemin koruma ve hizmet fonksiyonları gören ormanlar için kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Orman amenajman planlama sürecinin ilk adımı olan orman envanteri, amenajman planlama sürecinin en zor, en fazla zaman ve emek sarfını gerektiren aşamasıdır. Orman envanter çalışmalarının, zaman alıcı ve pahalı bir yöntem olan yersel ölçümlerini azaltmak ve böylece ihtiyaç duyulan verilerin hızlı ve kolay bir şekilde toplanmasını sağlamak için uzaktan algılama verilerinden faydalanılmaktadır. Hava fotoğrafları, uzaktan algılama verisi olarak 1963 yılından beri orman envanterinin önemli bir bileşeni olmuştur. Sayısal hava kameraları ile elde edilen pankromatik ve RGBI (Red Green Blue Infrared- Kırmızı Yeşil Mavi Kızılötesi) hava fotoğrafları orman envanterinde yeni avantajlar sağlamaktadır.Bu çalışma ile orman envanteri sürecinin en az yersel ölçümle, hızlı ve pratik bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlayacak bir envanter modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Uzaktan algılama verilerinden elde edilen çeşitli tekstür parametreleri, yansıtım değerleri ve meşcere karakteristikleri (ağaç boyu ve kapalılık derecesi gibi) ile yersel ölçümlere dayalı meşcere parametreleri istatiksel olarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında obje tabanlı sınıflandırma ile meşcere tipleri haritası oluşturulmuş, ikinci aşamada doğrudan ve dolaylı yöntemlerle meşcere parametreleri tahmin edilmiştir. Çalışma alanını kapsayan Adıyaman Orman İşletme Müdürlüğü sınırları dahilindeki Gölbaşı, Adıyaman ve Çelikhan Orman İşletme Şefliklerine ait meşcere tipleri haritası eCognition programı ile obje tabanlı olarak sınıflandırılmıştır. Üç seviyeden oluşan sınıflandırma sisteminde, meşcere tipleri haritası %58.15 toplam doğruluk ile oluşturulabilmiştir. Bu doğruluk obje tabanlı sınıflandırma ile elde edilen meşcere haritasının görsel yorumlama ile elde edilen meşcere haritası yerine kullanılamayacağını göstermektedir. Çalışmanın ikinci aşamasını oluşturan meşcere parametreleri tahmin yöntemlerinde doğrudan yöntem dolaylı yönteme göre daha yüksek başarı sağlamıştır. Dolaylı yöntemde, plantasyon kızılçam meşcereleri için elde edilen en yüksek belirtme katsayısı 0.45 ile hektardaki ağaç sayısı parametresinde karşılaşılmıştır. Aynı yöntem plantasyon karaçam meşcerelerinde hektardaki meşcere hacim artımını 0.78 belirtme katsayısı ile açıklamaktadır. Doğrudan yöntemde ise en yüksek belirtme katsayıları hektardaki meşcere hacmi için kurulan modellerde karşılaşılmıştır. Hektardaki meşcere hacmi, plantasyon kızılçam meşcerelerinde 0.91 belirtme katsayısı ile, plantasyon karaçam meşcerelerinde 0.77 belirtme katsayısı ile tahmin edilmiştir.Çalışma sonucunda, meşcere parametrelerinin tahmininde, doğrudan yöntemin koruma ve hizmet fonksiyonları gören ormanlar için kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.