PDF

Yer Yüzeyi Sıcaklığı (YYS) yerelden küresele yeryüzündeki arazi örtüsü ve kullanımı değişimlerinin incelenmesinde anahtar parametrelerden biridir. Çalışmada Çanakkale ilinin 1984 ile 2019 yılları arasındaki her bir yıl için Temmuz ayında temin edilen 66 adet (2002, 2006, 2012, 2017 yılları haricinde) Landsat uydu görüntüsünün termal bantları kullanılarak YYS değişimi incelenmiştir. Bu çalışmada atmosferik su buharı içeriği ve hava sıcaklığı gibi girdi parametrelerine ihtiyaç duymadan çalışan Artis & Carnahan Denklemi ve tek kanal yöntemlerinden Radyatif Transfer Denklemi, Tek kanal Denklemi, Tek Pencere Denklemi olacak şekilde dört farklı yöntem ile YYS değeri hesaplanmıştır. Denklemlerin hesaplanması için Landsat uydularının termal uydu bantları, saatlik hava sıcaklık değerlerine, Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) ve atmosferik etkenler (yükselen ışınım, alçalan ışınım ve atmosferik geçirgenlik) kullanılmıştır. Çalışmadaki YYS değerleri 12 farklı yersel meteoroloji istasyonundan temin edilen eş zamanlı saatlik veriler ile kıyaslanmıştır. Çalışmayı üç basamakta olarak nitelendirerek; 1) YYS değerlerinin dört farklı yöntem ile hesaplanması, 2) Oluşturulan YYS değerlerinin doğruluğunu belirlemek için yersel meteoroloji istasyonlarının eş zamanlı hava sıcaklık verileri ile karşılaştırılması ve en başarılı olanın regresyon – korelasyon analizi ve kök ortalama karesel hata (RMSE) değerleri ile belirlenmesi ve 3) Arazi örtüsü ve arazi kullanımı ile YYS değerlerinin ilişkisinin incelenmesi. Yöntemlerin başarı sıralaması RMSE’nin minimum (RMSEmin), maksimum (RMSEmak) ve ortalama (RMSEort) değerleri dikkate alınarak Artis & Carnahan Denklemi (RMSEmin=0.83 °C, RMSEmak=12.63°C ve RMSEort=5.22°C) > Tek Pencere Denklemi (RMSEmin=1.97°C, RMSEmak=16.76°C ve RMSEort=8.16°C) > Tek Kanal Denklemi (RMSEmin=3.35°C, RMSEmak=17.67°C ve RMSEort=9.61°C) > Radyatif Transfer Denklemi (RMSEmin=3.83°C, RMSEmak=18.22°C ve RMSEort=10.08°C) şeklindedir. Benzer şekilde regresyon - korelasyon katsayısı ( R2) değerleri dikkate alınarak yöntemlerin başarı sıralaması Tek Kanal Denklemi (R2min=0, R2max=0.98 ve R2ort=0.67) > Radyatif Transfer Denklemi (R2min=0.01, R2max=0.98 ve R2ort=0.65) > Artis & Carnahan Denklemi (R2min=0.04, R2max=0.96 ve R2ort=0.62) > Tek Pencere Denklemi (R2min=0.01, R2max=0.98 ve R2ort=0.59) şeklindedir. Korelasyon değerlerinin yakın çıkması en iyi başarılı belirlemede RMSE’yi daha belirleyici yapmıştır. YYS değerleri orman araziler, park alanları ve yeşil alanlarda en düşük sıcaklık değerlerine ulaşmıştır. Betonarme yapıların ve asfalt alanların bulunduğu kent alanları ve boş arazilerin bulunduğu alanlar en yüksek sıcaklık değerlerine ulaşmıştır. NDVI ile YYS arasında negatif bir korelasyon belirlenmiştir. Elde edilen bulgular termal görüntülerden üretilen YYS verisinin arazi örtüsünün ve arazi kullanımının yorumlanmasında önemli bir kaynak olduğunu göstermektedir.

• en
• tr

• Akyürek, Ö., (2020). Termal Uzaktan Algılama Görüntüleri İle Yüzey Sıcaklıklarının Belirlenmesi: Kocaeli Örneği, Artvin Çoruh Üniversitesi, Doğal Afetler Uygulama ve Araştırma Merkezi, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi. 6(2): 377-390. DOI: 10.21324/dacd.667594.
• Arca, D., (2012). Afet Yönetiminde Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 2, ss: 53-61.
• Artis, D.A. ve Carnahan, W.H., (1982). Survey of Emissivity Variability in Thermography of Urban Areas, Remote Sensing of Environment.
• Aydınlı, H.İ. ve Çiftçi, S., (2015). Türkiye’de Kır-Kent Kavramlarının Değişen Niteliği ve Mevzuatın Sürece Etkisi, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 14(54), (192-200).
• Ayvacı, H.Ş., ve Candaş, B., (2018). Students’ Understandings on Light Reflection from Different Educational Level, Journal of Computer Education Research. Bayar R. ve Karabacak Kerime, (2017). Ankara ili Arazi Örtüsü Değişimi (2000-2012), Coğrafi Bilimler Dergisi, 15(1), 59 – 76.
• Becker, F., (1982). Absolute Sea Surface Temperature Measurement by Remote Sensing and Atmospheric Corrections Using Differential Radiometry, In Processes in Marine Remote Sensing.
• Becker, F., (1987). The İmpact Ofspectral Emissivity on the Measurement Ofland Surface Temperature, Quart. J.Roy Meteorologly Social.
• Carlson, T. Ve Ripley, D.A., (1997). On the Relation Between NDVI, Fractional Vegatation Cover, and Leaf Area Index, Remote Sensing Of Environment, 62(3), 241-252p.
• Chander, G., B. Markham, and D. Helder, (2009). "Summary Of Current Radiometric Calibration Coefficients For Landsat MSS, TM, ETM+, And EO-1 ALI Sensors”, Remote Sensing of the Environment 113: 893-903.
• Chedin, A., Scott, N.A., Whacihe, C., ve Moulinier, P., (1985). The İmproved Initialisation Inversion Method: A High Resolution Physical Method For Temperature Retrievals From The TIROS-N Series, Journal of Climate and Applied Meteorology.
• Çelik, B., (2013). Yeryüzü Sıcaklıklarının Uzaktan Algılama Tekniği İle Belirlenmesi: Tek-Kanal Yöntemleri, İstanbul Teknik Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi.
• Dağlıyar, A., (2016). Uzaktan Algılama Çalışmalarında Termal Uygulamalar, Doğal Kay. ve Eko. Bült. (2016) 22: 109-115.
• Durna, S., (2014). Denizlerdeki Yağ Tabakasının Tespitinde Radar Görüntülerinin Kullanımı, Denizcilik uzmanlık tezi.
• Gorodetskii, A.K., (1985). Earth Surface Temperature Determined from Angular Radiance Distribution in Atmospheric Windows, Soviet Journal of Remote Sensing.
• Hamdi, R., (2010). Estimating Urban Heat Island Effects On The Temperature Series Of Uccle (Brussels, Belgium) Using Remote Sensing Data And A Land Surface Scheme, Remote Sens., 2, 2773 - 2784.
• Ho. D, Asem A., ve Deschamps, P.Y., (1986). Atmosheric Correction for the Sea Surface Temperature using NOAA-7 AVHRR and METEOSAT-2 inftared data, İnternational Journal of Remote Sensing.
• Jimenez – Munoz, J.C., Sobrino, J.A., (2003). A Generalized Single – Channel Method for Retrieving Land Surface Temperature from Remote Sensing Data, J. Geophys. Res vol: 108 no: D22, 4688 doi: 10.1029/2003JD003480.
• Jiménez-Muñoz, J. C., Cristóbal, J., Sobrino, J. A., Sòria, G., Ninyerola, M., & Pons, X., (2008). Revision Of The Single-Channel Algorithm For Land Surface Temperature Retrieval From Landsat Thermal-Infrared Data, IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 47(1), 339-349.
• Kavzoğlu, T. ve Çölkesen, İ. (2011). “Uzaktan Algılama Teknolojileri ve Uygulama Alanları”, Türkiye’de Sürdürülebilir Arazi Yönetimi Çalıştayı, 26-27 Mayıs 2011, Okan Üniversitesi, İstanbul.
• Koçman A., (1993), Türkiye iklimi, Ege Üniversitesi Edebiyat Fakültesi, Coğrafya Bölümü, İzmir. Liu, H., Sun, D., Yu, Y., Wang, H., Liu, Y., Liu, Q., Du, Y., Wang, H., Cao, B., (2014) Evalution of the VIIRS and MODIS LST products in an arid area of northwest China. Remote Sens. Environment, 142, 111 – 121.
• Lac, C., Donnelly, R.P., Masson, V., Pal, S., Riette, S., Donier, S., Queguiner, S., Tanguy, G., Ammoura, L., ve Xuref – Remy, I., 2013 CO2 Dispersion Modelling over Paris Region withing the CO2 – Megaparis Project.
• Liu, H., Sun, D., Yu, Y., Wang, H., Liu, Y., Liu, Q., Du, Y., Wang, H., Cao, B., (2014) Evalution of the VIIRS and MODIS LST products in an arid area of northwest China. Remote Sens. Environment, 142, 111 – 121.
• Liu, L., ve Zhang, Y., (2011) Urban Heat Island Analysis Using The Landsat Tm Data And Aster Data: A Case Study In Hong Kong. Remote Sens., 3, 1535 – 1552.
• Mallick, J., Kant, Y., Bharath, B.D., (2008), Estimation Of Land Surface Temperature Over Delhi Using Landsat-7 Etm+, J.Ind. Geophys. Union 12(3), 131-140.
• Oğuz, H., (2015) A Software Tool for Retrieving Land Surface Temperature from ASTER Imagery, Tarım Bilimleri Dergisi 21, 471-482.
• Oke, T., (1987) Boundary Layer Climates, London UK; 289.
• Özelkan, E., Papila, I., Avci, D.Z.U., Karaman, M., (2011a). Drought Determination By Using Land Surface Temperature And Normalized Difference Vegetation Index, 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment - The GEOSS Era: Towards Operational Environmental Monitoring, Sydney, Australia, ss:1-4.
• Özelkan, E., Ormeci, C., Karaman, M., (2011b). Determination of the Forest Fire Potential by Using Remote Sensing and Geographical Information System, Case Study-Bodrum/Turkey. Proceedings of the 8th International EARSeL FF-SIG Workshop Stresa (Italy (pp.51-56). Stresa, Italy.
• Özelkan, E., (2014). Trakya Bölgesi Bağ Alanlarının Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Teknikleri ile İncelenmesi, İstanbul Teknik Üniversitesi Doktora Tezi.
• Özelkan, E., Bagis, S., Özelkan, E. C., Üstündağ, B. B., Yücel, M., ve Ormeci, C., (2015). Spatial Interpolation Of Climatic Variables Using Land Surface Temperature And Modified Inverse Distance Weighting, International Journal of Remote Sensing, vol.36, 1000-1025.
• Özelkan, E., Sağlık, A., Sümer, S. K., Bedir, M., & Kelkit, A., (2018). Kentleşmenin Tarım Alanları Üzerine Etkisinin Uzaktan Algılama ile İncelenmesi; Çanakkale Örneği, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, vol.6, 123-134.
• Price. J.C., (1981). The Contribution of Thermal Data in Landsat Multispectral Classifacition, Photo. English Remote Sensing.
• Price, J.C., (1983). Estimation Surface Temperatures from Satellite Thermal İndrared Data Simple Formulation for the Atmospheric Effect, Remote Sensing of Environment.
• Rouse Jr, J. W. (1973). Monitoring The Vernal Advancement And Retrogradation (Green Wave Effect) Of Natural Vegetation.
• Salih, M. M., Jasim, O. Z., Hassoon, K. I., & Abdalkadhum, A. J. (2018). Land Surface Temperature Retrieval From LANDSAT-8 Thermal Infrared Sensor Data And Validation With Infrared Thermometer Camera, International Journal of Engineering & Technology, 7(4.20), 608-612.
• Sensoy S., Demircan M., Ulupınar U., Balta İ., (2008), Türkiye İklimi, https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/makale/13_turkiye_ iklimi.pdf, [Erişim 20 Temmuz 2020].
• Rozenstein, O., Qin, Z., Dermian, Y., Karnieli, A., (2014). Derivation of Land Surface Temperature for Landsat-8 TIRS Using a Split Window Algorithm, Sensors, 14, doi: 10.3390/s140405768.
• Sobrino, J.A., Jiménez-Muñoz, J.C., Paolini, L., (2004). Land Surface Temperature Retrieval From LANDSAT TM 5. Remote Sensing Environment, 90 (4), 434-440.
• Sobrino, J.A.; Jimenez-Muoz, J.C.; Soria, G.; Romaguera, M.; Guanter, L.; Moreno, J.; Plaza, A.; Martinez, P., (2008). Land surface emissivity retrieval from different VNIR and TIR sensors, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(2), 316-327.
• Stathopoulou, M., & Cartalis, C. (2007). Daytime Urban Heat Islands From Landsat ETM+ And Corine Land Cover Data: An Application To Major Cities In Greece, Solar Energy, 81(3), 358-368.
• Şahin, M., Yıldız, B.Y., Şenkal, O., Peştemalci, V., (2001) Uydu Verileri Kullanılarak İzmir Şehir Merkezinin Yer Yüzey Sıcaklığının Tahmini, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 15-1(2001), 36-45.
• Şekertekin, A., Kutluoğlu, Ş.H., Kaya, Ş., Marangoz, A.M., (2015) Uydu Verileri ile Arazi Örtüsündeki Yer Yüzey Sıcaklığı Değişimlerinin Analizi: Zonguldak Örneği, Türkiye, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 25-28 Mart 2015, Ankara.
• Şekertekin, A., Çiçekli, S.Y., Arslan, N., (2018) Gece ve Gündüz Yer Yüzey Sıcaklığı Görüntüleri ile Yüzey Isı Adası Analizi, VII. Uzaktan Algılama Ve CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2018) Eskişehir / Türkiye.
• Şekertekin, A. ve Bonafoni, S. (2020) Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 5, 7, and 8 over Rural Areas: Assessment of Different Retrieval Algorithms and Emissivity Models and Toolbox Implementation, Remote Sensing.
• USGS. (2016). Landsat 8 (L8) data users handbook, Department of the Interior US Geological Survey, LSDS-1574.
• Yaylı, H., (2012). Çevre Etiği Bağlamında Kalkınma, Çevre Ve Nüfus. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Yıl: 2012/1, Sayı: 15.
• Yüksel Ü.D. ve Yılmaz, O., (2008). Ankara Kentinde Kentsel Isi Adasi Etkisinin Yaz Aylarinda Uzaktan Algilama Ve Meteorolojik Gözlemlere Dayali Olarak Saptanmasi Ve Değerlendirilmesi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt 23, No 4, 937-952, 2008.
• Yomralıoğlu, T., (2000). “Coğrafi Bilgi Sistemleri Temel Kavramlar ve Uygulamalar”, Akademi Kitabevi, 2. Baskı.
• Zhou, J., Chen, Y., Wang, J., Zhan, W., (2011). Maximum Nighttime Urban Heat Island (UHI) Intensity Simulation By Integrating Remotely Sensed Data And Meteorological Observations, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., 4, 138 – 146.
• Weng, Q., (2009). Thermal Infrared Remote Sensing For Urban Climate And Environmental Studies: Methods Applicaitons, And Trends. ISPRS J. Photogramm, 64, 335-344.
• Qin, Z., Karnieli, A., Berliner, P.A., (2001). Mono – Window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from Landsat TM Data and Its Application to the Israel – Egypt Border Region, Int. J. Remote Sen. 2001, 22, 3719- 3746.
• URL 1, http://tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist Son Erişim: 07.09.2020.
• URL 2, https://tr.wikipedia.org/wiki/Kaz_Da%C4%9F%C4%B1 Son Erişim: 18.09.2020.
• URL 3, https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=H&m=CANAKKALE Son Erişim: 20.09.2020.
• URL 4, http://tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist Son erişim: 07.09.2020.