Time series analysis of sentinel 2A/B multispectral imagery over selected land cover land use (LULC) types
Arazi örtüsü ve arazi kullanımı (LULC) türleri üzerine sentinel 2A/B çok spektrumlu görüntülerin zaman serileri analizi
- Tez No: 549167
- Danışmanlar: PROF. DR. Kazimierz BECEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Arazi kullanımı ve arazi örtüsü (LULC), antropojenik, doğal ve ağırlıklı olarak mevsimsel faktörlere bağlı olarak zamanla değişmektedir. Bu arazi örtüsü ve kullanımı değişimleri, özellikle kalıcı tipte olanlar, tarımsal üretim ve iklim değişikliği dahil olmak üzere birçok doğal süreci etkiler. Bu nedenle, doğal çevre ve insan yaşamı için bu değişiklikleri ve ilgili sonuçları sistematik ve doğru bir şekilde izlemek çok önemlidir. Uzaktan algılama, bu görevleri etkili bir şekilde gerçekleştirmek için araçlar sağlar. Bu çalışma seçilen LULC tiplerinin Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) değerlerinin zamansal değişimlerini tanımlamayı amaçlamaktadır. Seçilen LULC tipleri, doğal renkli uydu görüntülerinden manuel olarak seçilen hat ve test alanları ile temsil edilmiştir. Bu LULC sınıflarından bazıları zaman içinde değişmemektedir, örneğin; büyük yapıların çatıları gibi. Dolayısıyla, bu sınıflar için spektral indeksin zaman serileri önemli ölçüde değişmemektedir. Potansiyel olarak gözlenen değişikliklere muhtemelen uydu verilerinin kalibrasyonundaki hatalar ve meteorolojik koşullardaki değişiklikler (atmosferin yarı saydamlığı) neden olabilir.“Kararlı”LULC sınıflarının NDVI ya da herhangi bir spektral indeksindeki değişim seviyesi, diğer LULC sınıflarının sınıflandırılma doğruluğu hakkında bilgi sağlayabilir. İlgi Alanı (AOI) olarak Bursa-Gemlik bölgesi seçilmiş ve Sentinel 2 uydu görüntüleri ile analiz edilmiştir. Bu çalışmada, yaklaşık olarak aylık olarak, 2017 yılında çekilen 13 resim dizisi kullanılmıştır. Her sınıf için NDVI değerindeki değişiklikler, iklim, meteorolojik veriler ve bölgedeki tarımsal üretim gibi yardımcı bilgilerle yorumlanmıştır. Yollar, binalar, sanayi bölgesi, tarım alanı, orman ve su kütlesi olmak üzere altı farklı LULC sınıfı incelenmiştir. Seçilen LULC tiplerinin araştırılmış örnekleri için NDVI değişimlerinin büyüklüğünde önemli farklılıklar olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Land use and land cover (LULC) varies over time depending on anthropogenic, natural and predominantly seasonal factors. These LULC changes, especially those of permanent type, impact many various natural processes, including agricultural production, and climate change. Therefore, it is very important to systematically and accurately monitor these changes and associated consequences for the natural environment and human existence. Remote sensing provide means to perform these tasks in an effective fashion. This study aims at identifying temporal variations of the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) of selected LULC types. The selected LULC types are represented by test regions and lines manually extracted from natural colour satellite images. Some of these LULC classes are not changing over time, e.g. roofs of large structures. Hence, time series of spectral index for these classes should not vary significantly. Potentially observed variations are probably caused by inaccuracies in the calibration of the satellite data and variations in meteorological conditions (translucency of the atmosphere). The level of variations of the NDVI or any other spectral index of“stable”LULC classes could provide information about the accuracy of classification of other LULC classes. As an Area of Interest (AOI) Bursa-Gemlik region, Turkey has been chosen and analyzed with Sentinel 2 satellite imagery. An approximately monthly sequence of 13 images captured in during 2017 have been used in this study. The changes in NDVI values for each class were interpreted, with auxiliary information such as climate, meteorological data, agricultural production in the region. Six different LULC classes have been investigated including roads, buildings, industrial area, agricultural area, forest and water body. It was found that indeed there are significant differences in the magnitude of variations of the NDVI for investigated sample of selected LULC types.
Benzer Tezler
- Orman sağlığının Google Earth Engine ile izlenmesi
Monitoring forest health with Google Earth Engine
ŞULE YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA TUNÇ GÖRMÜŞ
- Spatio-temporal monitoring of surface deformation on the North Anatolian fault zone
Kuzey Anadolu fay zonunda yüzey deformasyonunun uzay-zamanlı izlenmesi
ÇAĞKAN SERHUN ZOROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve FotogrametriBoğaziçi ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜLAY KAYA EKEN
- Türkiye'nin kuzey-batı bölgesindeki yüzeydeformasyonlarının yüksek çözünürlüklü insar verileriyardımı ile gözlenmesi: Asismik slip ve çöküntü olguları
Monitoring of surface deformation in northwest turkey from high resolution insar : Focus on tectonic aseismic slip and subsidence
GÖKHAN ASLAN
Doktora
İngilizce
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiKatı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYADİN ÇAKIR
- Analysis and modeling of crustal deformation using InSAR time series along selected active faults within the Africa-Eurasia convergence zone
Afrika-Avrasya sıkışma zonu içerisindeki seçilmiş aktif faylar boyunca meydana gelen kabuk deformasyonunun incelenmesi ve modellenmesi
ESRA ÇETİN
Doktora
İngilizce
2015
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZİYADİN ÇAKIR
PROF. DR. MUSTAPHA MEGHRAOUI
- Mısır ve buğdayın fenolojik devrelerinin zaman serili uydu görüntüleri ve random forest yöntemi ile modellenmesi
Modeling of phenological phases of maize and wheat via time-series satellite images and random forest method
ELİFNAZ TORUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜZAR DUYGU SEMİZ