Yer Yüzey Sıcaklığının Becker ve Li–1990 Algoritmasına Bağlı Hesaplanması

Abstract

Yer yüzey sıcaklığı; dünyadaki birçok fiziksel, kimyasal, biyolojik, enerji ve su döngüsü, hava tahmini, global okyanus dolaşımı ve iklimsel değişimlerin belirlenmesi için önemli bir faktördür. Ayrıca yer yüzey sıcaklık bilgisi dünya enerji kaynaklarının yönetiminde ve çevresel çalışmalar için gereklidir. Bu amaçla çalışmada, NOAA–12,14,15/AVHRR uydu verileri kullanarak yer yüzey sıcaklığı haritaları oluşturulmuştur. Haritalarda Adana, Ankara, Antalya, Artvin, İstanbul, İzmir, Kayseri, Konya, Malatya, Samsun,Sivas, Şanlıurfa, Van illeri kontrol noktaları olarak seçilmiştir. Haritalardan elde edilen değerler, yer değerleri ile karşılaştırılmış ve aylık ortalama bazda korelasyon katsayısı (r) ve hataların karelerinin ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri sırasıyla 0,989 ve 1,493 °K bulunmuştur. İllere göre korelasyon katsayısı ve RMSE değerleri sırasıyla 0,959–0,990 ve 1,589–3,332 °K arasında değişmiştir. Karşılaştırma neticesinde, NOAA-AVHRR uydu verileri kullanılarak yer yüzey sıcaklığının çok yüksek oranda doğrulukla hesaplanabileceği görülmüştür

Keywords

• Uzaktan algılama, Yer yüzey sıcaklığı, Parlaklık sıcaklığı, Yayınırlık

Calculation Land Surface Temperature Depening on Becker and Li–1990 Algorithm

Abstract

Land surface temperature is an important factor for determination of most physical, biological, energy and water processes and cycles, weather prediction, global ocean circulation and climatic variability in the earth. Further, knowledge of land surface temperature is necessary for management of earth energy resources and environmental studies. For these aims, land surface temperature maps were constituted by using NOAA–12,14,15/AVHRR satellite data. Cities of Adana, Ankara, and Antalya, Artvin, İstanbul, İzmir, Kayseri, Konya, Malatya, Samsun, Sivas, Şanlıurfa and Van were chosen as control points on the maps. The values which were obtained from the maps produced were compared with these ground-truth values. On monthly avereges of overall comparisons, the correlation coefficient (r) and root mean squared error (RMSE) value were found to be 0,989 and 1,493 °K respectively. When the separate cities were considered, correlation coefficient and RMSE values were found to change within the intervals 0,959–0,990 and 1,589–3,332 °K respectively. These show that land surface temperatures can be determined with a high accuracy by using the data from NOAA-AVHRR satellites

Keywords

• Remote sensing, Land surface temperature, Brightnes temperature, Emissivity