2019 İzmir Karabağlar İlçesi Orman Yangın Alanının Uydu Görüntüleri İle Analizi

Autor: ÖZDEMİR, Fatma Betül, DEMİR, Nusret
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Volume: 3, Issue: 1 20-33
Turkish Journal of Remote Sensing and GIS
ISSN: 2717-7165
Popis: Forest fires are a common natural disaster in the world. Remote sensing technologies are frequently used in the extraction of the burned areas after forest fires. In this study, the forest fire that occurred in Karabağlar district of İzmir province on August 18, 2019, and which lasted for 53 hours was examined. Remote sensing techniques have been applied to multispectral images (MSI) and Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets (Landsat 8, Sentinel 2, and Sentinel 1A) from the dates of pre-fire and post-fire periods of each dataset. Additionally, the fire risk model was calculated. Burned areas were extracted by using two indices of vegetation which are NDVI and NBR. The unsupervised classification was applied on the dNBR (Difference Normalized Combustion Index) and dNDVI (Difference Normalized Plant Index) indices images. Accuracy analyzes were made by calculating the areas of the classified images and compared with the Ecology Union data. The burned area was calculated with 99.96% and 99.95% accuracy, respectively. Sentinel 1 SAR images with Google Earth Engine platform; It is masked according to the classified areas on the dNDVI and dNBR indices of the Sentinel 2 satellite. The scattering values obtained from the masked areas were calculated statistically and the results obtained were discussed.
Orman yangınları dünyada sıkça rastlanan bir doğal afettir. Orman yangınları sonrası yanan alanların belirlenmesinde uzaktan algılama teknolojileri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada 18 Ağustos 2019 tarihinde İzmir ili Karabağlar ilçesinde meydana gelen ve 53 saat süren orman yangını incelenmiştir. Multispektral görüntüler (MSI) ve Yapay Açıklıklı Radar (SAR) veri setlerine (Landsat 8, Sentinel 2 ve Sentinel 1A) uzaktan algılama teknikleri uygulanmıştır. Çalışma bölgesine ait orman yangını öncesi sırasıyla Landsat 8 ve Sentinel 2 için 16 ve 11 Ağustos 2019 ve orman yangını sonrası 23 ve 21 Ağustos 2019 tarihli görüntüler kullanılmıştır. Alana ait yangın risk modeli oluşturulmuş, ilaveten; bitki sağlığı izleme ve yanan alan tespiti için geliştirilen indeksler kullanılarak tahrip olmuş alanlar tespit edilmiştir. dNBR (Fark Normalize Yanma İndeksi) ve dNDVI (Fark Normalize Bitki İndeksi) indeksleri kullanılarak, kontrolsüz sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Sınıflandırılan görüntülerin alanları hesaplanarak doğruluk analizleri yapılmış ve Ekoloji Birliği verileriyle karşılaştırılmıştır. Yanan alan, elle oluşturulan vektör veri ile karşılaştırılmış Sentinel MSI verileriyle hesaplanan dNDVI ve dNBR indekslerinde sırasıyla % 99,96 ve % 99,95 doğrulukla hesaplanmıştır. Google Earth Engine platformuyla Sentinel 1 SAR görüntüleri; Sentinel 2 uydusuna ait dNDVI ve dNBR indeksleri üzerinde sınıflandırılan alanlara göre maskelenmiştir. Maskelenen alanlardan elde edilen saçılma değerleri istatistiksel olarak hesaplanarak elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: