TR
EN
Sentinel-2 görüntülerinin kullanımıyla batimetri analizi
Öz
Batimetri, Deniz ve Okyanus derinlik ölçümleri olarak tanımlanmakta ve birçok yöntemle yapılmaktadır. Geçmişten günümüze kadar hala kullanılan geleneksel yöntemler, teknolojinin gelişmesiyle yerini modern yöntemlere bırakmıştır. Sonar sistemleri, LIDAR ve uzaktan algılama sistemleri bu modern yöntemlerin örnekleri olarak listelenmiştir. Akustik sistemlerin veya LIDAR'ın kullanımı hem zaman hem de maliyet açısından ekonomik değildir. Bu çalışmada zaman ve maliyeti en aza indirmek için uzaktan algılama yöntemleri araştırılmıştır. Batimetri ile ilgili bilgilerin ücretsiz uydu görüntüleri kullanılarak çıkarılması amaçlanmaktadır. Kullanılan yöntem verileri, farklı dalga boylarında alınan Sentinel-2 uydu görüntülerini ve referans batimetri değerlerini içerir. Daha sonra bu veriler bant oranı ve çok bantlı yöntemlerde kullanılarak regresyon analizleri yapılmıştır. Regresyon analizi ile elde edilen katsayılar ile, referans derinliğe ihtiyaç duyulmadan derinliği bilinmeyen yerlerde yukarıdaki yöntemler kullanılarak batimetri tahmini yapılmıştır. Bant oranı ve çok bantlı yöntemler kullanılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Her iki yöntemden elde edilen batimetrik haritalar bölgenin gerçek derinlik değerleri ile analiz edilmiş ve hata miktarı hesaplanmıştır. En yüksek doğruluk, mavi bandın yeşil banda oranından elde edilmiştir. Kırmızı bandın bozucu bir etkiye sahip olduğu görülmüştür
.
Anahtar Kelimeler
Supporting Institution
Harita Genel Müdürlüğü
Project Number
92904297-112.01.02-E.682029
Thanks
This work has been supported by General Directorate of Mapping Turkey. Authors acknowledge the datasets provided by Sentinel Copernicus and TCARTA.
References
- Agency, European Space. (2015). Sentinel-2 User Handbook. Paris: ESA.
- Bailly du Bois, P. (2011). Automatic calculation of bathymetry for coastal hydrodynamic models. Computers & Geosciences, 1303-1310.
- Bramante, J. F., Raju, D. K., & Sin, T. M. (2012). Multispectral derivation of bathymetry in Singapore's shallow, turbid waters. International Journal of Remote Sensing, 34, 2070-2088.
- Brando, V., Anstee, J., Wettle, M., Dekker, A., Phinn, S., & Roelfsema, C. (2009). A physics based retrieval and quality assessment of bathymetry from suboptimal hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, 113(4), 755-770.
- Brock, J., Wright, C., Clayton, T., & Nayegandhi , A. (2004). LIDAR optical rugosity of coral reefs in Biscayne National Park, Florida. Coral Reefs, 23(1), 48-59.
- Caballero, I., & Stumpf, P. R. (2019). Retrieval of nearshore bathymetry from Sentinel-2A and 2B satellites in South Florida coastal waters. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 226, 106-277.
- Chen, B., Yang, Y., Xu, D., & Huang, E. (2019). A dual band algorithm for shallow water depth retrieval from high spatial resolution imagery with no ground truth. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 151, 1-13.
- Costa, B., Battista, T., & Pittman, S. (2009). Comparative evaluation of airborne LiDAR and ship-based multibeam SoNAR bathymetry and intensity for mapping coral reef ecosystems. Remote Sensing of Environment, 113(5), 1082-1100.
Details
Primary Language
English
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
June 15, 2021
Submission Date
January 18, 2021
Acceptance Date
March 23, 2021
Published in Issue
Year 1970 Volume: 3 Number: 1