Determination of Land Surface Temperature with Thermal Remote Sensing Images: A Case Study Kocaeli Province

Öz

In parallel with urbanization, the temperature in dense residential areas is higher than in rural areas around the city. This heat event, which causes the weather to be warmer than the natural areas around urban areas, is defined as the urban heat island. With the use of thermal bands in remote sensing platforms, the determination of land surface temperatures (LST) and spatial distributions of related parameters have started to be represented better than the old methods. The information obtained from the remote sensing platforms, because of the low cost and wide area coverage has been used as data source in various applications. In this study, in Kocaeli province maps of LST were created by using thermal bands of 5 Landsat 8 satellite images taken between July 2015 - 2019. According to the created maps, the LST values of the western – high industrial zone – and southern – geothermal activity – regions of the province were found to be high during the 5-year time period. In addition, various industrial facilities in İzmit and Kartepe districts were determined to have high LST values. Wind maps were created with wind speed and direction data from air quality stations, and it was found that they did not have any reducing effect on the LST. Finally, the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Normalized Difference Built-up Index (NDBI) images were created from the satellite images and the statistical relationship between LST was investigated. As a result of this investigation, it was determined that there is an inverse with SAVI and a linear relationship with NDBI.

Anahtar Kelimeler

• Land Surface Temperature,Landsat 8 TIRS,Statistical Analysis

Termal Uzaktan Algılama Görüntüleri İle Yüzey Sıcaklıklarının Belirlenmesi: Kocaeli Örneği

Öz

Kentleşme ile paralel olarak yoğun yerleşim alanlarında sıcaklık, kent çevresinde bulunan kırsal alanlardan daha yüksek olarak gözlenir. Kentsel alanların etrafında bulunan doğal alanlardan daha sıcak olmasına sebep olan bu sıcaklık olayı kentsel ısı adası olarak tanımlanmaktadır. Uzaktan algılama platformlarında termal bandların kullanılması ile birlikte yer yüzey sıcaklıklarının (YYS) belirlenmesi ve ilgili parametrelerin konumsal dağılımları eski yöntemlere göre daha iyi bir biçimde temsil edilmeye başlanmıştır. Uydular sayesinde algılanan görüntülerden elde edilen bu verilerin, düşük maliyetli olması ve geniş alanları kapsamasından dolayı çok çeşitli uygulamalarda veri kaynağı olarak kullanılmalarına imkân sağlamıştır. Bu çalışmada, 2015 – 2019 yılları arasında her yılın Temmuz ayına ait toplam 5 adet Landsat 8 uydu görüntüsünün termal bandı kullanılarak, Kocaeli il sınırları içerisindeki YYS haritaları oluşturulmuştur. Oluşturulan haritalara göre 5 yıllık dönem içerisinde, ilin batı –sanayileşmenin yüksek olduğu– ve güney –jeotermal aktivitenin yüksek olduğu– bölgelerinin YYS değerlerinin yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca İzmit ve Kartepe ilçelerindeki çeşitli sanayi tesislerinin de YYS değerlerinin yüksek olduğu tespit edilmiştir. Hava kalitesi istasyonlarından alınan rüzgâr hızı ve yönü bilgileri ile rüzgâr haritaları oluşturulmuş ve YYS’yi azaltıcı bir etki göstermediği tespit edilmiştir. Son olarak, uydu görüntüleri üzerinden Düzeltilmiş Toprak Bitki İndeksi (SAVI) ve Normalleştirilmiş Fark Yerleşim Alanı İndeksi (NDBI) görüntüleri oluşturularak YYS ile aralarında bulunan istatistiksel ilişki incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda SAVI ile ters, NDBI ile doğrusal bir ilişkinin olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yer Yüzey Sıcaklığı,Landsat 8 TIRS,İstatistiksel Analiz

Kaynakça

1. Adeyeri O. E., Akinsanola A. A., Ishola K. A., (2017), Investigating surface urban heat island characteristics over Abuja, Nigeria: Relationship between land surface temperature and multiple vegetation indices, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 7, 57-68.
2. Anandababu D., Puruhothaman B. M., Babu S. S., (2018), Estimation of land surface temperature using landsat 8 data, International Journal of Advance Research, Ideas And ınnovations ın Technology, 4(2), 177- 186.
3. Avdan U., Javanovska G., (2016), Algorithm for automated mapping of land surface temperature using landsat 8 satellite data, Journal of Sensors, 2016, 1-8.
4. Balçık F. B., Ergene E. M., (2017), Yer yüzey sıcaklığının termal uzaktan algılama verileri ile belirlenmesi: İstanbul örneği, Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği 9. Teknik Sempozyumu Bildiri Özetleri Kitabı içinde (Turgut B. vd., Ed), Afyonkarahisar, Türkiye, ss 21.
5. Chen X. L., Zhao H. M., Li P. X., Yin Z. Y., (2006), Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes, Remote Sensing of Environment, 104(2), 133-146.
6. Chen L., Li M., Huang F., Xu S., (2013), Relationship of LST to NDBI and NDVI in Wuhan city based on Landsat ETM+ image, 6th International Congress on Image and Signal Processing (CISP) Volume II içinde, Hangzhou, China, ss 840-845.
7. Erener A., Sarp G., (2017), Kentleşmenin ısı adaları oluşumu üzerine etkisinin uzaktan algılama teknolojileri ile değerlendirilmesi, I. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi Özet Kitabı içinde, Nevşehir, Türkiye, ss 229-230.
8. Erener A., Sarp G., (2018), Spatiotemporal distribution of ındustrial regions and impact on LST in the case of Kocaeli, FIG Congress 2018 Proceedings, İstanbul, Türkiye, https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2018/papers/ts07c/ TS07C_erener_sarp_9639.pdf, [Erişim 08 Ekim 2019].

9. Ergene E. M., (2016), Landsat 8 uydu görüntüsü kullanılarak yeryüzü sıcaklıklarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi: İstanbul örneği, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye.
10. Eswar R., Sekhar M., Bhattacharya B. K., (2016), Disaggregation of lst over ındia: comperative analysis of different vegetation indices, International Journal of Remote Sensing, 37(5), 1035-1054.
11. Fils S. C. N., Mimba M. E., Dzana J. G., Etouna J., Mounoumeck P. V., Hakdaoui M., (2018), TM/ETM+/LDCM images for studying land surface temperature (lst) interplay with ımpervious surface changes over time within the douala metropolis, Cameron, Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 46, 131-143.
12. Gerçek D., Bayraktar N. T., (2014), Kentsel ısı adası etkisinin uzaktan algılama ile tespiti ve değerlendirilmesi: İzmit kenti örneği, 5. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu, 14-17 Ekim, İstanbul, Türkiye. http://www.uzalcbs2014.sempozyumu.net/bildiriler.php, [Erişim 08 Ekim 2019].
13. Jeevalakshmi D., Reddy S. N., Manikiam B., (2017), Land surface temperature retrieval from landsat data using emissivity estimation, International Journal of Applied Engineering Research, 12(20), 9679-9687.
14. Kumar D., (2015), Remote sensing based vegetation ındices analysis to ımprove water resources management in urban environment, Aquatic Procedia, 4, 1374-1380.
15. Kumar D. Shekhar S., (2015), Statistical analysis of land surface temperature-vegetation indexes relationship through thermal remote sensing, Ecotoxicology and Environmental Safety, 121(1), 39-44.
16. Li Z. L., Tang B. H., Wu H., Ren H., Yan G., Wan Z., Trigo I. F., Sobrino J. A., (2013), Satellite-derived land surface temperature: current status and perspectives, Remote Sensing of Environment, 131, 14-37.
17. Ma W., Chen Y. H., Zhou J., Gong A., (2008), Quantitative analysis of land surface temperature vegetation indexes relationship based on remote sensing, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXVII Part 6b, 3-11 July, Beijing, China. https://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/6b_pdf/43.pdf, [Erişim 04 Ekim 2019].
18. Macarof P., Bırlıca C. I., (2018), Investigating land surface temperature and vegetation ındeces changes using landsat data: a case study of ıaşi county, Georeview, 28(1), 1-9.
19. Malik M. S., Shukla J. P., Mishra S., (2019), Relationship of LST, NDBI and NDVI using Landsat-8 data in Kandaihimmat Watershed, Hoshangabad, India, Indian Journal of Geo Marine Sciences, 48(1), 25-31.
20. Ndossi M. I., Avdan U., (2016), Açık kaynak kod teknoloji kullanılarak yer yüzey sıcaklığının belirlenmesinde yeni bir eklentinin geliştirilmesi, 6.Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu Bildiriler Kitabı içinde, (Maktav D., Berberoğlu S., Ed.), Adana, Türkiye, ss 1135-1141.
21. Ning J., Gao Z., Chen M., (2017), Analysis of relationships between ndvı and land surface temperature in coastal area, Proc. SPIE Remote Sensing and Modelling of Ecosystems for Sustainability XIV içinde, (Gao W., Chang N.B.,Wang J., Ed.), San Diego, California, USA.
22. Ning J., Gao Z., Meng R., Xu F., Gao M., (2018), Analysis of relationship between land surface temperature and land use changes in the yellow river delta, Frontiers Earth Science, 12(2), 444-456.
23. Oğuz H., (2016), Automated land surface temperature retrieval from landsat 8 satellite ımagery: a case study of Kahramanmaraş – Turkey, Environmental Sustainability and Landscape Management içinde, (Efe R., Cürebal İ., Gad A., Toth B., Ed.), St. Kliment Ohridski University Press, Sofia, 598-604.
24. Oke T. R., (1982), The energetic basis of the urban heat island, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 108(455), 1–24.
25. Öztürk M. Z., Çetinkaya G., Aydın S., (2017), Köppen-geiger iklim sınıflandırmasına göre Türkiye’nin iklim tipleri, İstanbul Üniversitesi Coğrafya Dergisi, 35, 17-27.
26. Parker A. K., Warner D. A., (1973), Method and apparatus for making a temperature-referenced color strip map of thermal variations, In.: US Patent 3, 752, 915.
27. Prata A. J., Caselles C. C., Sobrino J. A., Ottle C., (2009), Thermal remote sensing of land surface temperature from satellites: current status and future prospects, Remote Sensing Reviews, 12, 175-224.
28. Sobrino J. A., Jimenez-Munoz J. C., Paolini L., (2004), Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5, Remote Sensing of Environment, 90(4), 434-440.
29. Sobrino J.A., Raissouni N., (2000), Toward remote sensing methods for land cover dynamic monitoring: application to Morocco, International Journal of Remote Sensing, 21, 353-66.
30. Şekertekin A. İ., Marangoz A. M., (2019), Zonguldak metropolitan alanındaki arazi kullanımı arazi örtüsünün yer yüzey sıcaklığına etkisi, Geomatik Dergisi, 4(2), 101-111.
31. Şensoy S., Shahin L., Yılmaz E., Türkoğlu N., Çiçek İ., Darende V., Yazıcı B., (2017), Antalya yüzey ısı adası özelliklerinin uydu verileri ile analizi, III. Meteorolojik Uzaktan Algılama Sempozyumu, 16-19 Ekim, Antalya, Türkiye. https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/yayinlar/2017/17.pdf, [Erişim 08 Ekim 2019].
32. Taşdelen Ö., (2019), Yer yüzey sıcaklık haritalarının yerel ve ülke ölçeğinde zamansal ve mekansal olarak uzaktan algılama ile tespiti, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, Türkiye.
33. URL-1, (2017), Kocaeli’nin sosyo-ekonomik yapısı, https://www.kocaeli.bel.tr/tr/main/pages/sosyo-ekonomik-yapi/100, [Erişim 07 Ekim 2019].
34. URL-2, (2019), TÜİK temel istatistikler, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, [Erişim 07 Ekim 2019].
35. URL-3, (2019), Meteoroloji Genel Müdürlüğü Resmi İstatistikler, https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=A&m=KOCAELI, [Erişim 07 Ekim 2019].
36. USGS (2019), Landsat 8 (L8) data users handbook, Ed.Zanter, K., EROS Sioux Falls, South Dakota, USA, 114ss.
37. Weng Q., Lu D., Schubring J., (2004), Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies, Remote Sensing of Environment, 89(4), 467-483.
38. Yıldız A., Bağcı M., Başaran C., Çonkar F. E., Ayday C., (2017), Landsat 8 uydu verilerinin jeotermal saha araştırmalarında kullanılması: Gazlıgöl (Afyonkarahisar) çalışması, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 17, 277-284.
39. Yılmaz E., (2015), Landsat görüntüleri ile Adana yüzey ısı adası, Coğrafi Bilimler Dergisi, 13(2), 115-138.
40. Yüksel Ü. D., Yılmaz O., (2008), Ankara kentinde kentsel ısı adası etkisinin yaz aylarında uzaktan algılama ve meteorolojik gözlemlere dayalı olarak saptanması ve değerlendirilmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(4), 937-952.
41. Zhang J., Wang Y., Li Y., (2006), A C++ program for retrieving land surface temperature from the data of Landsat TM/ETM+ band 6, Computers & Geosciences, 32(1), 796-805.