Temporal change detection analysis using landsat and sentinel satellite images: A case study-Igneada floodplain forest national park
Landsat ve sentinel uydu görüntüleri kullanılarak zamansal değişim analizi: İğneada longoz ormanları örneği
- Tez No: 541575
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Mühendislik Bilimleri, Geodesy and Photogrammetry, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Korunan alanlar sahip oldukları biyoçeşitlilik, çeşitli flora, fauna alanları ile koruma statüsü bulunan önemli kara, ya da su kütlesine sahip ekosistemlerdir. Korunan alanlar, biyolojik çeşitliliğin ve nesli tükenmekte olan türlerin ve ekosistemlerin korunmasının yanı sıra dünyadaki ekolojik ilişkilerin ve süreçlerin korunmasında önemli rol oynamaktadır. Korunan alanlar her ülke için önemli“belirlenmiş alanlardır”ve milli parklar da bu önemli belirlenmiş alanlardandır. Milli Park tanım olarak ender olarak bulunan tabi, kültürel vb. kaynak değerlerine sahip alanlar olarak ifade edilebilir. Ülkemizde de Milli Parklar 2873 sayılı Milli Parklar Kanunu'na göre yönetilen koruma alanlarından biridir. İğneada Longoz Ormanları Milli Parkı sahip olduğu ve ülkemizde ender görünen ekosistemi ile Türkiye'nin 39. Milli Parkıdır. Longoz ( su basar) ormanları, ülkemizde ve dünyadaki en nadir ekosistemlerden bir tanesidir ve Bern Sözleşmesi'ne göre tehlike altında bir habitat olarak tanımlanmıştır. Ülkemizdeki longoz ormanlarının en büyüğü İğneada Longoz Ormanlarıdır. İğneada Longoz Ormanları Milli Parkı, Kırklareli il sınırları içinde İğneada beldesinde yer almaktadır. İki parçaya sahip Milli Park alanı, longoz ormanlarına, yaprak döken karışık ormanlara, sulak alanlara, kıyı kumullarına, göllere (Saka, Mert, Deniz, Hamam, Erikli ve Pedina Gölleri) ve zengin flora ve fauna çeşitliliğine sahiptir. Bu alan Avrupa ölçeğinde uluslararası önem ve önceliğe sahip bitki topluklarını büyük ölçüde barındırmaktadır. Fauna açısından da zengin çeşitliliğe sahip olan Milli Park önemli kuş göç yolları üzerinde yer almaktadır. Yıldız (Istıranca) dağlarından Karadeniz'e doğru akan derelerin kıyı kumullarından dolayı denize ulaşamayıp birikmesi ve mevsime bağlı olarak sular altında kalmasıyla oluşan longoz ormanları, Türkiye'nin sahip olduğu iklimsel özellikler nedeniyle ender görülen ekosistemlerdendir. Bu ender alanın sahip olduğu hassas dinamiklerin belirlenmesi ve korunması ekosisteminin sağlıklı olarak devamlılığı için önemlidir. Longoz ormanlarının devamlılığının sağlanabilmesi yüksek taban su seviyesi ve suyun mevsimsel değişimine bağlıdır. Bu ise Yıldız dağlarından gelen derelerin suyuna bağlıdır. Derelerin döküldüğü göllerde yaşayan ender flora ve fauna türleri mevcuttur. İçinde barındırdığı farklı her bir ekosistemin dengesi bir diğerini etkilemektedir. Diğer bir ifade ile her bir ekosistemde meydana gelebilecek değişimler, bu nadir alanın özelliğini yitirmesine neden olabilir. Korunan alanların planlaması koruma/kullanma dengesi gözetilerek çeşitli yöntemlerle yapılmaktadır. Planlama sırasında uydu görüntülerini kullanmak ya da planlama sonrası alanların izleme-kapasite faaliyetleri için uzaktan algılama teknolojisinden yararlanmak korunan alanların ve doğanın sürdürülebilirliği ve sağlıklı yönetimi için gereklidir. İğneada Longoz Ormanları Milli Park'ın sahip olduğu biyolojik, ekolojik, jeomorfolojik, jeolojik, hidrojeolojik yapı ile doğal, kültürel ve rekreasyonel peyzaj değerlerinin koruma-kullanma dengesi içinde devamlılığı ve gelecek nesillere aktarılmasını gerekmektedir. Uzaktan algılama ve dijital görüntü işleme tekniklerinde ilerleyen teknoloji çevresel izleme ve değerlendirme için çeşitli fırsatlar sunmaktadır. Bitki örtüsündeki bozulma, sulak alan analizleri, arazi örtüsü / kullanım haritası vb. gibi çevresel izleme uygulamaları için uzaktan algılama teknolojileri kullanılmaktadır.“Korunan alanlar”da uzaktan algılama yöntemleri ile daha etkin bir şekilde planlanabilir ve izlenebilir. Geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında uzaktan algılama teknolojileri, değişiklikleri algılamak için daha etkin ve hızlı çözümler sunabilir. Diğer bir deyişle, uydu görüntülerinin korunan alanların, izlenmesi için kullanılması, iyi bir çevre yönetimi ve karar alma politikalarında daha iyi bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışmanın giriş bölümünde tezin amacı ve kapsamından bahsedilmiş, ikinci bölümde ise uzaktan algılamanın temel prensipleri ve uydu görüntüleri ile bitki örtüsü analizi anlatılmıştır. Üçüncü bölümde ise korunan alanlar ve korunan alanların yönetiminde uzaktan algılamanın önemi ve buna yönelik bazı literatür çalışmaları örnek olarak verilmiştir. Dördüncü bölümünde çalışmada kullanılan uydu görüntülerinin teknik özellikleri hakkında kısa bilgi aktarılmakta, beşinci bölümde çalışmada kullanılan dijital görüntü işleme teknikleri ile değişim saptama ve trend analizine yönelik kullanılan Landtrendr algoritması ve tematik sınıflandırma açıklanmakta, altıncı bölümde uygulama ve sonuçları, yedinci bölümde ise sonuçların değerlendirmesi ve öneriler yer almaktadır. Bu çalışmada İğneada Longoz Ormanlarının sahip olduğu özelliklerin belirlenmesi ve Milli Park statüsü kazanması sonrasında olası değişimi ve yönünü incelemek amacıyla 1987 yılından 2007 yılına kadar 5 yıllık periyotlarda alınan Landsat TM görüntüleri ile Milli Park olarak ilan edilen 2007 yılından 2017 yılına kadar olan sürede ise 2 yıllık periyotlarda alınan Landsat Thematic Mapper (TM) ve Operational Land Imager (OLI) görüntüleri incelenmiştir. Görüntülerin yakın sezon olmasına dikkat edilmiş ve yüksek vejetasyon dönemi sebebiyle yaz mevsimi görüntüleri tercih edilmiştir. Görüntülere öncelikle ön işleme adımı uygulanmıştır. Görüntüler çalışma alanına uygun olarak kesilmiş ve geometrik düzeltmeleri yapılmıştır. Daha sonra orman örtüsündeki ve göl alanlarındaki değişimi belirlemek amacıyla görüntülere 2 farklı spektral indeks (Normalize edilmiş Fark Bitki Örtüsü (NDVI) indeksi ve Normalize edilmiş Fark Su İndeksi (NDWI) uygulanmıştır. NDVI indeksi ile yüksek indeks değerine sahip bölgelerle (orman) diğer alanların ayrıştırılması, NDWI indeksi ile ise göl bölgelerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu dönüşümlerle (NDVI, NDWI) elde edilen raster formattaki indeks görüntüleri, Landtrendr algoritmasında girdi verisi olarak kullanılmıştır. Landtrendr analizi ile alana dair ani ve süreğen değişimler ve bu değişimlerin yönü (kazanç/ kayıp) tespit edilebilmektedir. Bu amaca yönelik olarak Landtrendr analizi ile değişim olabileceği düşünülen piksellerin regresyon analizi ile zamansal segmentasyonu yapılmıştır. Bu analiz sayesinde İğneada Longoz Ormanlarının ve sulak alanlarının 1987 yılından 2017 yılına kadar değişimi ve değişimin yönü incelenmiştir. Sonuçlar periyotlar halinde değişimin olduğu yıllara göre sıralanmıştır. Ayrıca 2015, 2016 ve 2017 yılları arasında özellikle longoz ormanları özelinde orman örtüsü ve sulak alanlarda bir değişimin olup olmadığının belirlenebilmesi için 10 ve 20 metre mekânsal çözünürlüklü Sentinel uydu görüntüleri kullanılmıştır. Görüntüler 10 ve 20 metre olarak guruplandırılmış, kontrolsüz ve kontrollü sınıflandırma işlemleri uygulanmış ve sınıflandırma sonuçları“Yıldız Dağları Biyosfer Projesi”ve“Orman Amenajman Planı”çıktıları ile karşılaştırılmıştır. Kontrolsüz sınıflandırma yöntemi olarak Isodata ve K-Means yöntemi, kontrollü sınıflandırma yöntemi olarak Maksimum Benzerlik yöntemi ile Destek Vektör Makinesi kullanılmıştır. Kontrollü sınıflandırma yönteminde arazi örtüsünü tespit edebilmek için sekiz farklı eğitim alanı belirlenmiştir. Bu alanlar, longoz ormanı, karışık orman, sulak alan, göl, kıyı alanları, şehir, ham toprak ve sulu tarım alanları olarak tanımlanmıştır. Maksimum Benzerlik Yöntemi her sınıf için normal dağılım olduğunu varsayarken; Destek Vektör Makinesi yönteminde seçilen Kernel ve Gamma değerleri sınıflandırma sonuçlarını etkilediğinden farklı Kernel tipleri ve Gamma değerleri ile sınıflandırmalar karşılaştırılarak uygun değerler belirlenmiştir. En son adım olarak hata matrisi ve Kappa istatistiği ile sınıflandırma doğrulukları incelenmiştir. Hata matrisi, Kappa istatistiği ve referens datalar ile karşılaştırılan sonuçlardan en uygun olanı ile longoz ormanlarında ve sulak alan bölgelerindeki değişim incelenmiştir. Son bölümde ise çalışmanın sonuçları değerlendirilerek korunan alanların yönetim etkinliğinde uzaktan algılama teknolojisi ve kullanılan farklı analiz yöntemlerinin performansı göz önüne alınarak öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Protected areas are important with land or water body ecosystems that have biodiversity, flora and fauna species. In Turkey, the protected areas are managed by 2873 number National Park Law that is administered by the Directorate-General of Nature Protection and National Parks of the Ministry of Agriculture and Forest. Among them the İğneada Floodplain Forests National Park has an importance being a rare ecosystem which consists of wetland, swamp, lakes and coastal sand dunes. İğneada Floodplain Forests National Park is located in İğneada town in the province of Kırklareli. The National Park area, which has two parts, has a wide variety of flora and fauna, including floodplain forests, deciduous mixed forests, wetlands, coast dunes, lakes (Saka, Mert, Deniz, Hamam, Erikli and Pedina Lakes). This area contains various plants of international importance and priority in the European scale. The National Park, which has a rich variety of fauna, is located on important bird migration routes. İğneada floodplain forests has been declared as a national park in 2007. In this study, for the years 1987 to 2007, the potential temporal changes in the National Park has been analyzed with Landsat satellite image time series quinquennially. After it was declared as a national park in 2007, Landsat images taken every two years until 2017 were used in the analysis. Two different methods were used for time series analysis to detect a possible change in the national park. First method used was thematic mapping (i.e. image classification) and the other one was the Landtrendr algorithm developed for multitemporal satellite data, mainly Landsat images since the Landsat satellites have been used widely to monitor the changes on the Earth's surface. Landtrendr (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) is a tool for time series analysis which uses pixel values as input data and analysis them by using regression models to capture, label, and map the changes. In addition, Sentinel satellites having 10 and 20 meters resolution were used to determine“specific to possible”changes at floodplain forest between 2015, 2016 and 2017 years. Unsupervised and supervised classification methods were applied to the images and the results were compared with“Yıldız Mountains Biosphere Projects”and“Forest Management Plan”outputs. As an unsupervised classification methods Isodata and K-Means, and as a supervised classification method, Maximum Likelihood and Support Vector Machine methods were used. For Support Vector Machine method, it is important to choose right Kernel and Gamma parameters. With applying different Gamma and Kernel types classifications results were compared and best fitted values were chosen. At final phase the classification results were evaluated with Kappa statistics. This thesis consists of six sections. In the first section an introduction is given. In the second chapter, the basic principles of remote sensing and vegetation analysis are briefly explained. In the third section, protected areas and the usage of remote sensing as a tool for the protection of these areas are explained. In the fourth chapter the satellite images used in this study and their technical features are explained. The fifth section includes the digital image processing methods used in this study. The sixth chapter involves the application part and the results obtained from image classification and Landtrendr analysis. In the last chapter, the findings are discussed and some contributions are given for future studies.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Analysis of land use/ land cover characteristics by different indexes and remote sensing methods: A case study of Erbil city
Arazi kullanımı/arazi örtüsü özelliklerinin farklı indeksler ve uzaktan algılama yöntemleriyle analizi: Erbil şehri örneği
MUAYAD SALAH MOHAMMAD MOHAMMAD
- İstanbul Avrupa Yakası'nda arazi kullanım değişikliğinden kaynaklanan karbon emisyonlarının belirlenmesi
Determination of carbon emissions resulting from land use changes in the European Side of Istanbul
FERAH PIRLANTA KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Uydu verileri ile orman alanlarındaki zamansal değişimlerin belirlenmesi
Determination of temporal changes in forest areas using satellite data
HÜSEYİN OĞUZ ÇOBAN
Doktora
Türkçe
2006
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN KOÇ
- Evaluating BFAST algorithm in landsat time series analysisof monitoring deforestation dynamics in coniferousand deciduous forests
Landsat zaman serisi ile iğne ve geniş yapraklı ormanlardaormansızlaşma dinamiklerinin izlenmesinde BFASTalgoritmasının değerlendirilmesi
NOOSHIN MASHHADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. UĞUR ALGANCI