SENTINEL-2 MSI VE LANDSAT-9 OLI UYDU GÖRÜNTÜLERİYLE YANMIŞ ALANLARIN TESPİTİ: 2022 MUĞLA/MARMARİS ORMAN YANGINI
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Botella-Martínez, M. A., & Fernández-Manso, A. (2017). Study of post-fire severity in the Valencia region comparing the NBR, RdNBR and RBR indexes derived from Landsat 8 images. Revista de Teledetección, (49), 33-47. https://doi.org/10.4995/raet.2017.7095
- Chen G., Metz M.R., Rizzo D.M., & Meentemeyer R.K., (2015). Mapping burn severity in a disease-impacted forest landscape using Landsat and ASTER imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 40(2015), 91-99. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.04.005
- Chuvieco, E., Martin, M. P., & Palacios, A. (2002). Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination. International Journal of Remote Sensing, 23(23), 5103-5110. https://doi.org/10.1080/01431160210153129
- Chung, M., Jung, M., & Kim, Y., (2019). Wildfire damage assessment using multi-temporal Sentinel-2 data, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, 42(3/W8), 97-102. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W8-97-2019
- Cihan, A., Cerit, K., & Erener, A., (2022). Yangın Alanında Uydu Görüntüleri ile Yer Yüzey Sıcaklık Değişimi Gözlemi ve Mekânsal Alan Tespiti. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 8(1), 142-155. https://doi.org/10.21324/dacd.942724
- Çolak E., & Sunar A.F., (2018). Remote sensing & GIS integration for monitoring the areas affected by forest fires: A case study in Izmir, Turkey. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences-ISPRS Archives, 42(3W4), 165-170. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W4-165-2018
- Ertuğrul M., (2005). Orman Yangınlarının Dünyadaki ve Türkiye’deki Durumu. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 7(7), 43-45.
- Feizizadeh, B., Darabi, S., Blaschke, T., & Lakes, T. (2022). QADI as a new method and alternative to kappa for accuracy assessment of remote sensing-based image classification. Sensors, 22(12), 4506. https://doi.org/10.3390/s22124506
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Yer Bilimleri ve Jeoloji Mühendisliği (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Emre Yücer
*
0000-0003-0417-9338
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
3 Aralık 2023
Gönderilme Tarihi
26 Mayıs 2023
Kabul Tarihi
25 Eylül 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 26 Sayı: 4
Cited By
Sentinel-2 ve Landsat-8 ile Bulut Tabanlı Orman Yangın Analizi
Geomatik
https://doi.org/10.29128/geomatik.1603707YANMIŞ ORMAN ALANLARININ EKOLOJİK RESTORASYONU İÇİN UZAKTAN ALGILAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANIMINA DAYALI YAKLAŞIMLAR
PEYZAJ
https://doi.org/10.53784/peyzaj.1706704A Comparative Assessment of Sentinel-1 SAR with Optical Indices for Cloud-resilient Wildfire Mapping
European Journal of Forest Engineering
https://doi.org/10.33904/ejfe.1618178