The objective of this study is to automatically estimate the surface water extent of Kadıköy Dam between 2015 and 2023 using Sentinel-2 satellite imagery. In this regard, widely used indices such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were employed. The shortwave infrared band (SWIR-1) in 20m spatial resolution was upscaled to 10m resolution using a convolutional neural network method to eliminate the resolution discrepancy in NDWI and MNDWI results. A fixed (MNDWI_0) and OTSU dynamic thresholding (MNDWI_OTSU) scheme applied to MNDWI results to delineate water surface from land surfaces. The results obtained from MNDWI_0 and MNDWI_OTSU methods were compared to the observations downloaded from Global Water Watch (GWW) website and the counting of the water pixels in the scene classification layer (SCL) during the days when cloud cover is below 1%. The OTSU thresholding scheme applied to NDWI maps to derive the water extent estimates on the GWW website. The results indicated that even though the lowest average relative error was observed between MNDWI_0 and MNDWI_OTSU methods, the lowest median relative error was observed between GWW and MNDWI_OTSU water extent results because several physically impossible sudden changes or outliers seen in GWW water extent time series inflated the average relative error of GWW results.
Bu çalışmada, Kadıköy Barajı'nın 2015-2023 yılları arasındaki su yüzey alanı değişimleri, Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak otomatik bir şekilde belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, yaygın olarak kullanılan Normalleştirilmiş Fark Su İndeksi (NDWI) ve Modifiye Edilmiş Normalleştirilmiş Fark Su İndeksi (MNDWI) kullanılmıştır. NDWI ve MNDWI sonuçlarındaki mekânsal çözünürlük farkını ortadan kaldırmak için 20m çözünürlüğündeki kısa dalga kızılötesi bandı (SWIR-1), evrişimli sinir ağları yöntemiyle 10m çözünürlüğe yükseltilmiştir. Su alanlarını diğer alanlardan ayırmak için MNDWI ile hem sabit (MNDWI_0) hem de OTSU (MNDWI_OTSU) dinamik eşikleme yöntemleri kullanılmıştır. Daha sonra, elde edilen sonuçlar, Kadıköy Barajını NDWI OTSU dinamik eşikleme yöntemi ile operasyonel olarak takip eden Global Water Watch (GWW) gözlemleri ve Level-2 Sentinel-2 sınıflandırma katmanındaki (SCL) su olarak etiketlenen piksellerden hesaplanan baraj alanı ile bulutluluk oranının %1’in altında olduğu günlerde karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre, en düşük bağıl hata MNDWI_OTSU ile MNDWI_0 yöntemleri arasında görülmesine rağmen, MNDWI_OTSU ile GWW yöntemleri arasında en düşük ortanca bağıl hata görülmüştür. Bunun nedeni, GWW gözlemlerinde bazı günlerde fiziksel olarak mümkün olmayan ani değişimler ortalama bağıl hatayı yükseltmiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Fotogrametri ve Uzaktan Algılama |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 26 Eylül 2024 |
Gönderilme Tarihi | 1 Temmuz 2024 |
Kabul Tarihi | 26 Eylül 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 5 Sayı: 2 |
Turkish Journal of Remote Sensing and GIS (Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi), Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanlanmıştır.