Yer yüzeyi sıcaklığının Google Earth Engine kullanılarak elde edilmesi ve değerlendirilmesi

Abstract

Günümüz temel problemlerinden biri olan küresel ısınma beraberinde iklim değişikliğini de getirmektedir. Atmosfer ve dünya arasındaki enerji değişimini etkilediği için Yer Yüzeyi Sıcaklığı (YYS) iklimin en önemli parametrelerinden birisidir. Bu nedenle büyük ve küçük ölçekli çalışmalar yapılırken YYS, göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Uzaktan algılama verilerinin işlenmesi, analiz edilmesi ve değerlendirilmesi için birçok sistem geliştirilmiştir. Bunlardan birisi web tabanlı sistem olan Google Earth Engine (GEE)’dir. GEE arayüzü, farklı çözünürlüklere sahip uydu verilerinin hızlı bir biçimde değerlendirilmesini ve analiz edilmesini sağlar. Bu çalışmada 7 farklı istasyona ait toplamda 14 Landsat-8 uydu görüntüsü kullanılarak GEE platformunda kodlar yardımıyla 4 farklı metot ile yüzey sıcaklıkları elde edilmiştir. Elde edilen sıcaklıklar istasyondan ölçülen yakın hava sıcaklığı ile karşılaştırılarak tüm metotlar için Karesel Ortalama Hata (KOH) ve korelasyon değerleri hesaplanmıştır. Son dönemde çalışma konusu olarak artış gösteren YYS, GEE gibi kullanımı oldukça basit bir platformda ayrıca uydu görüntüsü indirmeye gerek kalmadan hızlı, kolay ve kısa bir sürede elde edilebileceği ortaya konulmuştur.

Global warming, which is one of the main problems of today, brings climate change with it. Land Surface Temperature (LST) is one of the most important parameters of the climate, as it affects the energy exchange between the atmosphere and the earth. For this reason, LST should be taken into account when carrying out large and small-scale studies. Many systems have been developed for the processing, analysis and evaluation of remote sensing data. One of them is the web-based system Google Earth Engine (GEE). The GEE interface enables rapid evaluation and analysis of satellite data with different resolutions. In this study, using 14 Landsat-8 satellite images from 7 different stations, surface temperatures were obtained with 4 different methods with the help of codes on the GEE platform. The obtained temperatures were compared with the near air temperature measured from the station, and the Mean Square Error (MSE) and correlation values were calculated for all methods. It has been demonstrated that it can be obtained quickly, easily and in a short time without the need to download satellite images on a very simple to use platform such as LST and GEE, which has increased as a study subject recently.