Geri Dön

Application of open source coding technologies in the production of land surface temperature (LST) maps using landsat and aster imagery

Aster ve landsat görüntülerinden açık kaynak kod teknolojisi kullanılarak yüzey sıcaklık haritalarının üretilmesi

  1. Tez No: 438117
  2. Yazar: MILTON ISAYA NDOSSI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Bu çalışmada, açık kaynak kodlu bir CBS yazılımı olan QGIS yazılımında çalışabilen ve ASTER, Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 TIRS uydularının termal bant, yakın kızılötesi çözümlemesini yapan bir eklenti geliştirilmiştir. Bu eklenti açık kaynak kodlu bir dil olan Python programlama dilinde kodlanmıştır. Geliştirilen eklenti ile, ASTER, Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 TIRS uydusunun elektromanyetik spekrumun görünebilen bantları, yakın kızıl ötesi ve termal kızıl ötesi bantları kullanılarak, yer yüzey sıcaklığı haritaları üretilebilmektedir. Geliştirilen eklentide ASTER ve Landsat uydularının termal görüntülerinden yer yüzey sıcaklığı elde etmek için tasarlanmış olan farklı algoritmalar kullanılmıştır. Bu algoritmalar; Planck Kanunu (Planck function), Yayılım Aktarma Denklemi (Radiative Transfer Equation), Landsat Tek Pencere Algoritması (Single Channel Algorithm for Landsat), ASTER Tek Pencere Algoritması (Single Channel Algorithm for ASTER), Tek Pencere Algoritması (Mono Window Algorithm) ve Bölünmüş Pencere Algoritmasıdır (Split Window Algorithm). Bu çalışmadan üretilmiş eklenti kullanılarak, Kanada, New Brunswick sahasında yer yüzey sıcaklığı haritaları üretilmiştir. Elde edilen yer yüzey sıcaklık değerlerinin doğruluk analizinde, meteoroloji istasyonlarında ölçülen sıcaklık değerleri kullanılmıştır. Bu değerlere göre; Landsat 5 TM uydu görüntüsü için RMSE: 1.58 °C, Landsat 7 ETM+ uydu görüntüsü için RMSE: 2.96 °C., Landsat 8 TIRS uydu görüntüsü için RMSE: 2.07 °C değerleri elde edilmiştir. Bu çalışma kapsamında üretilen eklenti, QGIS yazılımının eklentilerinin yer aldığı resmi web sayfasından ücretsiz bir şekilde indirilebilmektedir (https://plugins.qgis.org/plugins). Bundan dolayı yüzey sıcaklıkları ile çalışan geomatik, peyzaj, çevre, hidroloji, iklim, jeoloji, enerji vb. alanlarda yapılacak çalışmalara ve araştırmacılara öncülük teşkil edecektir. Üretilebilecek yer yüzey sıcaklığı haritaları, değişim analizinde kullanılarak; iklim, meteoroloji, orman yangını, jeotermal, buharlaşma ve tarımı çalışmaları yapılabilecektir.

Özet (Çeviri)

This study presents a Python QGIS plugin which has been developed to extract the Land Surface Temperature (LST) from ASTER and Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 TIRS Thermal Infrared (TIR), Visible and Near Infrared (VNIR) imagery. It has been written using a free and open source Python programming language to work in the QGIS software. Due the difficulties arising from the implementation of the algorithms involved in LST extraction, most users have not managed to benefit enough from the data collected by the ASTER and Landsat sensors. This study has implemented the Mono Window Algorithm (MWA), the Single Channel Algorithm (SCA) for Landsat, the Radiative Transfer Equation (RTE), the Planck function, the Single Channel Algorithm (SCA) for ASTER and the Split Window Algorithm (SWA) for ASTER. Through the use of the plugin developed in the study, the LST maps of New Brunswick-Canada have been produced from the data obtained from the sensors. The accuracy assessment was done against near surface temperatures measured by the meteorological stations of the area. The best results obtained from Landsat 5 TM had Root Mean Square Errors (RMSE) of 1.58 °C, while the ones of Landsat 7 ETM+ had RMSE of 2.96 °C and for Landsat 8 TIRS, the RMSE were 2.07 °C. The plugin developed in this study is expected available for download through the official QGIS repository i.e. https://plugins.qgis.org/plugins without any cost. Through the plugin it is expected that users from other disciplines such geomatics, hydrology, energy, geothermal studies, evapotranspiration and other environmental related fields can manage to benefit from the plugin in the production of land surface temperature maps.

Benzer Tezler

  1. Accident data analysis for formal scenario generation and traffic simulation

    Resmi senaryo oluşturumu ve trafik simülasyonu için kaza veri analizi

    İLKE KUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI

    DOÇ. DR. MUSTAFA İLHAN AKBAŞ

  2. Bütünleşik kent bilgi sistemlerine yönelik ulusal konumsal 3 boyutlu veri standartlarının geliştirilmesi

    Development of national spatial 3 dimensional geo-data standards for integrated urban information systems

    SERPİL ATEŞ AYDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  3. İşletmelerde milli ve açık kaynak kodlu bir işletim sistemi uygulama süreci; Pardus örneği

    Aplication process of a national and open sourceoperati̇ng system i̇n business: Pardus case

    İBRAHİM SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeİstanbul Gedik Üniversitesi

    İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNA USLU

  4. Hidrojenin Türkiye enerji piyasalarına entegrasyonu sürecinde ekonomik analiz senaryolarının incelenmesi

    Evaluation of the economic analysis scenarios regarding the course of the integration of hydrogen into the Turkish energy markets

    BURCU BİLKAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  5. Güneş enerji santrallerinde makine öğrenmesi algoritmaları ve coğrafi bilgi verileri kullanılarak enerji üretiminin tahminlenmesi

    Prediction of energy production in solar power plants usi̇ng machine learning algorithms and geographic information data

    EREN POLATCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ HAKAN DENLİ