Uydu görüntüleri kullanılarak NDVI ve RVI bitki örtüsü indekslerinin karşılaştırılması
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Mehmet Siraç Özerdem
Abstract (TR)
Uzaktan algılama, bir cisim ile direk temas olmaksızın onun fiziksel özellikleri hakkında bilgi elde edilmesine denir. Bu bilgi edinme algılayıcılar sayesinde sağlanır. Bu algılayıcıların nesnelerle teması bulunmamaktadır. Uzaktan algılamada iki farklı sistem bulunmaktadır. Bunlar Aktif ve Pasif Algılayıcı Sistemlerdir. Pasif Algılayıcı Sistemler güneşin gönderdiği ışınlar aracılığıyla cisimlerden yansıyan ışınların enerjisini ölçerler. Aktif Algılayıcı Sistemler ise kendi ışınlarını cisme ileterek cisimlerden yansıyan enerjiyi ölçer. Aktif Algılayıcı Sistemler kendi enerjisi ile çalıştığı için Güneşe ihtiyacı bulunmamaktadır. Bu yüzden Aktif Algılayıcı Sistemlerde gece olması veya mevsim şartları önemli değildir. Pasif Algılayıcı Sistemlere optik algılayıcı sistemler örnek olarak gösterilebilir. Landsat-8 uydusu optik algılayıcı sistemle çalışır. Sentetik Açıklık Radarı (SAR) sistemleri, aktif algılayıcı sistemlere örnek verilebilir. SAR sistemleri her türlü hava koşulunda çalışabilmesi açısından geniş bir kullanım alanına sahiptir. SAR sistemleri yeryüzünü yüksek çözünürlükle görüntüleyen bir radar sistemidir. Radarsat-2 uydusu SAR algılayıcı sistemlerine sahiptir. Bu çalışmanın amacı iki farklı algılayıcı türüne sahip Landsat-8 ve Radarsat-2 uydu görüntülerini kullanarak her birine ait bitki örtüsü indekslerinin karşılaştırılmasıdır. Bitki örtüsü indekslerinin iklim çeşitliliğinin incelenmesi ve değişimi, bitki örtüsü çeşitliliği ve kuraklık gibi kullanım alanları bulunmaktadır. Bu çalışmada Radar Bitki Örtüsü İndeksi (RVI) ve Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) incelenmiştir. NDVI, NIR (Yakın Kızılötesi) ve RED (Kırmızı) bantlarının farkının toplamına bölümü şeklinde bulunur. NDVI değer aralığı -1 ile +1 arasındadır. Eksi değerler sulak veya buzul alanları gösterirken +1 yakın değerler ise bitki örtüsü yoğunluğu ve çeşitliliğinin arttığı alanları göstermektedir. RVI değer aralığı 0-1 arasındadır. 0'a yaklaştıkça zemin düzlüğü artmaktadır. 1'e doğru yaklaştıkça bitki örtüsü artmaktadır. RVI indeksinin hesaplanması için 8 Nisan 2015 tarihli multi zamanlı tam polarimetrik Radarsat-2 FQ uydu görüntüsüne ait dört farklı bandın (HH, HV, VH, VV) geri saçılma katsayısı kullanılmıştır. NDVI indeksinin hesaplanması içinde 25 Mayıs 2015 tarihine ait Landsat-8 uydu görüntüsüne ait Bant 5 ( Yakın Kızılötesi) ve Bant 4 (kırmızı) kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak Dicle Üniversitesi tarım alanları seçilmiştir. Bu tarım alanına ait 281 farklı GPS noktası belirlenmiş olup bu noktalara ait RVI ve NDVI değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen değerler istatiksel olarak incelendiğinde, RVI ve NDVI indeksleri arasında iyi bir korelasyon olduğu gözlemlenmiştir. Oluşturulan iki farklı veri seti sonucunda; RVI ve NDVI değerleri arasındaki korelasyon ve determinasyon katsayılarının sırasıyla r = 0.6926 r2 = 0.4797 ve r = 0.6403 r2 = 0.4100 olduğu ortaya çıkmıştır.
Author
Dr. Abdurrahman Gönenç
Institution
How to Cite
Abdurrahman Gönenç (Yüksek Lisans Tezi). Uydu görüntüleri kullanılarak NDVI ve RVI bitki örtüsü indekslerinin karşılaştırılması, 2019, Dicle University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Dicle University
- Hidroksi amit türevlerinin dinamik ve bazı amin tuzları ile kompleksleşmesinin 400 MHz 1H-NMR ile incelenmesi(2017)
- Sistemik sklerozis hastalarında İnterlökin-37 serum düzeyi ve klinik bulgularla ilişkisi(2017)
- Ulusal siyaset ve yerel hizmet ikileminde Demokratik Bölgeler Partili belediyeler: Diyarbakır Büyükşehir Belediyesi üzerine bir inceleme(2017)
- Tanzimat'tan günümüze belediye ve belediye başkanlığı uygulamaları(2017)
- Diyarbakır ilinde çocuklarda gözlenen brusellozun çapraz bulaş dinamiği ve izolatların filogenetik soyağacının araştırılması(2017)
- Acil servise başvuran toraks travmalı hastalarda sternum ve kot fraktürlerinin saptanmasında ultasonografinin kullanımı ve tomografi ile karşılaştırılması(2017)
