Işınım transferi denklemi baz alınarak yer yüzey sıcaklığının Landsat-8 uydu verileri ile haritalanması

Abstract

Bu çalışmanın amacı Landsat-8 uydu verileri ve Işınım Transferi Denklemi (RTE) kullanılarak Yer Yüzey Sıcaklığının (YYS) konumsal olarak elde edilmesidir. Çalışma kapsamında 27 Eylül 2018 tarihli Landsat-8 verisi kullanılmış ve Adana ili Ceyhan ilçe sınırları çalışma alanı olarak seçilmiştir. RTE yöntemi ile YYS çıkarımında atmosferik geçirgenlik (τλ), aşağı yönlü atmosferik ışınım (Lλ ↓) ve yukarı yönlü atmosferik ışınım (Lλ ↑) gerekli atmosferik parametrelerdir. Bu parametreler, Amerikan Uzay Ajansı (NASA) tarafından çevrimiçi yayınlanan atmosferik düzeltme parametresi hesaplayıcı tarafından hesaplanmıştır. YYS çıkarımında bir diğer önemli parametre olan yüzey yayınırlığı (ελ) Normalize Fark Bitki İndeksi (NDVI) kullanılarak hesaplanmıştır. Uygulama sonucunda YYS haritası ERDAS Imagine uzaktan algılama yazılımı yardımıyla oluşturulmuş ve yersel veri olmadığı için aynı gün alınan MODIS YYS verisi ile karşılaştırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırma sonucunda korelasyon katsayısı 0.91 ve Karesel Ortalama Hata (KOH) 3.93 K olarak belirlenmiştir. RTE yöntemi kullanılarak hızlı bir şekilde YYS haritalarının üretimi ile zamansal ve konumsal analizler yapılarak bölgesel iklim değişikliği çalışmalarında önemli sonuçlar elde edilecektir.

The aim of this study is to retrieve Land Surface Temperature (LST) using Landsat-8 satellite data and Radiative Transfer Equation (RTE) method. Within the scope of the study, Landsat-8 data acquired on 27 September 2018 was used as satellite imagery and Ceyhan district of Adana province was selected as the study area. Atmospheric transmittance (τλ), downwelling atmospheric radiance (Lλ ↓) and upwelling atmospheric radiance (Lλ ↑) are the required atmospheric parameters for LST retrieval based on RTE method. These parameters were calculated by the atmospheric correction parameter calculator, which is published online by the American National Aeronautics and Space Administration (NASA). Surface emissivity (ελ), which is another important parameter in LST retrieval, was calculated using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). As a result of the application, LST map was created using ERDAS Imagine remote sensing software and the cross-validation process was performed with MODIS LST product obtained in the same day with Landsat-8 data. As a result of the cross-validation, correlation coefficient was determined as 0.91 and the Root Mean Square Error (RMSE) was obtained as 3.93 K. Important results will be obtained in regional climate change studies by generating LST maps expeditiously from RTE method and conducting their temporal and spatial analyses.