Araştırma Makalesi

SENTINEL-2 MSI VE LANDSAT-9 OLI UYDU GÖRÜNTÜLERİYLE YANMIŞ ALANLARIN TESPİTİ: 2022 MUĞLA/MARMARİS ORMAN YANGINI

Cilt: 26 Sayı: 4 3 Aralık 2023
PDF İndir
TR EN

SENTINEL-2 MSI VE LANDSAT-9 OLI UYDU GÖRÜNTÜLERİYLE YANMIŞ ALANLARIN TESPİTİ: 2022 MUĞLA/MARMARİS ORMAN YANGINI

Öz

Orman yangınları canlılara ve bitki örtüsüne zarar vermekte, bunun yanında hava kirliliğine de neden olmaktadır. Bu nedenle orman yangınlarıyla mücadele önemli bir durum olarak karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde gelişen teknoloji sayesinde görüntü işleme algoritmaları ve uzaktan algılamadaki farklı indeksler kullanılarak uydu görüntülerinden yanan alanların tespiti yapılabilmektedir. Bu çalışmada 21 Haziran 2022 tarihinde Muğla ili Marmaris ilçesinin Küfre koyu ve Hisarönü mahallesinde meydana gelen orman yangını Sentinel-2 MSI ve Landsat-9 OLI uydu görüntüleriyle analiz edilmiştir. Bu amaçla çalışma alanına ait yangın öncesi ve sonrasında ait uydu verilerinden Normalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi (Normalized Difference Vegetation Index-NDVI), Normalize Edilmiş Nem İndeksi (Normalized Moisture Index-NDMI), Normalize Edilmiş Yanma Oranı İndeksi (Normalized Burn Ratio Index-NBRI) ve Yanmış Alan İndeksi (Burned Area Index-BAI) hesaplanmıştır. Analizler sonucunda elde edilen yanmış alanlar Orman Genel Müdürlüğü (OGM) verileri ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda OGM değerlerine en yakın sonuçların; Landsat-9 OLI görüntüsünde NDMI ve Sentinel-2 MSI görüntüsünde NDVI indekslerinin olduğu tespit edilmiştir. Sınıflandırma sonuçlarını değerlendirmek için hata matrisi hesaplanmıştır. Genel doğruluk ve Kappa değerlerine göre Sentinel-2 MSI görüntüsü, Landsat-9 OLI görüntüsüne göre daha yüksek değerlere sahip olduğu tespit edilmiştir. Sentinel-2 MSI görüntüsünde 0,99 genel doğruluk ve 0,98 Kappa değeri ile NBRI indeksi en yüksek değerleri elde etmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. Ertuğrul M., (2005). Orman Yangınlarının Dünyadaki ve Türkiye’deki Durumu. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 7(7), 43-45.
  8. 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

Yayımlanma Tarihi

3 Aralık 2023

Gönderilme Tarihi

26 Mayıs 2023

Kabul Tarihi

25 Eylül 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 26 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Yücer, E. (2023). SENTINEL-2 MSI VE LANDSAT-9 OLI UYDU GÖRÜNTÜLERİYLE YANMIŞ ALANLARIN TESPİTİ: 2022 MUĞLA/MARMARİS ORMAN YANGINI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(4), 866-880. https://doi.org/10.17780/ksujes.1303299

Cited By