2019 İzmir Karabağlar İlçesi Orman Yangın Alanının Uydu Görüntüleri İle Analizi
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Uzaktan algılama, Uydu görüntüsü, Orman yangını, Değişim tespiti
Destekleyen Kurum
Akdeniz Üniversitesi
Kaynakça
- Belenguer-Plomer, M.A., Tanase, M.A., Fernandez-Carrillo, A., & Chuvieco, E. (2019). Burned area detection and mapping using Sentinel-1 backscatter coefficient and thermal anomalies. Remote Sensing of Environment, 233: 111345, doi: 10.1016/j.rse.2019.111345.
- Benguerai, A., Benabdeli, K., & Harizia, A. (2019). Forest fire risk assessment model using remote sensing and GIS techniques in Northwest Algeria. Acta Silvatica et Lignaria Hungarica: An International Journal in Forest, Wood and Environmental Sciences, 15(1), 9-21.
- Copernicus. (2020, Mayıs 25). Copernicus Open Access Hub, Retrieved from https://scihub.copernicus.eu/
- Çolak, E. & Sunar, F. (2018, Eylül). Yüzey sıcaklığı ve spektral yanma indekslerinin orman yangını analizinde kullanımı. In VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu, 2018. (pp. 311-320). UZAL-CBS.
- Çömert R., Küçük Matcı, D., Emir, H. & Avdan, U. (2017, Nisan). Uydu görüntüleri kullanılarak orman yangınlarının haritalanması. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (TUFUAB) IX. Teknik Sempozyumu, 2017. TUFUAB.
- Das, A. K. (2020, Mayıs 25). Advanced SAR Techniques for Forest Applications, Lecture Notes: SAR & Hyperspectral Data Analysis for Forest Applications Under TREES. Retrieved from https://vedas.sac.gov.in/vedas/downloads/ertd/SAR_And_HyperSpectral/Notes.pdf
- Demir, N. (2020). NDVI analysis of Australian Bushfires with cloud computing. Turkish Journal of Remote Sensing and GIS, 1(2), 78-84.
- Ekoloji Birliği. (2019, Eylül 3). TMMOB’dan İzmir’deki orman yangınları ile ilgili şok eleştiriler. Retrieved from https://ekolojibirligi.org/tmmobdan-izmirdeki-orman-yanginlari-ile-ilgili-sok-elestiriler/
- El-Sheimy, N., Habib, A., & Valeo, C. (2005). Digital Terrain Modeling: Acquisition, Manipulation, and Applications. Boston: Artech House Publishers.
- Ghasemi, N., Sahebi, M. R., & Mohammadzadeh, A. (2011). A review on biomass estimation methods using synthetic aperture radar data. International Journal of Geomatics and Geosciences, 1(4), 776-788.
