1192020 UZAKTAN ALGILAMAYA GIRI Dr Esra Tun Grm

11/9/2020 UZAKTAN ALGILAMAYA GIRIŞ Dr. Esra Tunç Görmüş 1

◦ Kaynaklar: 1. Lynnae Sutton, lecture notes; GEOG 482/582: Vegitation Indexes( email: mailto: nauna@pdx. edu) 2. Environmental Remote Sensing GEOG 2021 -UCL; Spectral information in remote sensing, lecture 3. 11/9/2020 2

Bitki İndeksleri ◦ Bitki İndeksi Nedir? ◦ Matematiksel işlem kombinasyonları veya spektral bant dönüşümleri kullanarak yeşil bitki örtüsünü daha ön plana çıkartarak diğer görüntü nesnelerinden daha ön plana çıkartılması amaçlanmıştır. ◦ Klorofil içeriğini ölçer ◦ Yeşil alanının büyüklüğünü ölçer ◦ Yaprak alan indeksini ölçer ◦ Toprak ile bitkiyi ayırır ◦ Mümkün ise atmosferik ve topoğrafik etkileri azaltır. 11/9/2020 3

Bitkiler spektral olarak nasıl diğerlerinden farklıdır? ◦ Çünkü belli dalga boylarındaki yansıma değerleri bitkiye daha çok duyarlı ◦ Bazı bitkilerin yansıma eğrileri laboratuvarlarda, dalga boylarındaki ölçümler sonucu bulunmakta; ve o dalga boyları onların tanınmasını kolaylaştırmakta ◦ Bitkinin miktarı da spektral eğri üzerinde etki yapmakta 11/9/2020 4

Toprak Yansıması ◦ NIR (Kızılötesi)bandında daha parlak olabilir (Bitki gibi) ◦ Özellikle kuru toprak parlaktır ◦ Islak toprak kuru topraktan daha karanlıktır ◦ Toprağın Kırmızı banttaki yansıması düşüktür, (Bitkide olduğu gibi) ◦ Ama toprağın NIR yansıması ile Kırmızı yansıması arasındaki fark, canlı bitkininkinden daha azdır…. 11/9/2020 5

Topraklar ◦ Toprağın spektral yansımasını etkileyen bileşenler üç gruba ayrılır ◦ Renk ◦ Pürüzlülük : yansımayı azaltır çünkü çoklu saçılmayı ve gölgeyi artırır. ◦ Su miktarı 11/9/2020 6

Bitki İndeksi ◦ Bitki indeksi kullanarak iyileştirmeler yapılmaktadır. ◦ Bitkiye olan duyarlılığı artırmak için 2 bantın fonksiyonu tanımlanır ve dış faktörlerin etkileri minimize edilir. ◦ İki tip Bitki indeksi vardır ◦ Oran tabanlı indisler ◦ Dik indisler (paralel çizgilerden oluşur) Kaynak : Environmental Remote Sensing GEOG 2021 -UCL; Spectral information in remote sensing, lecture 3 11/9/2020 7

İndisler ◦ Oran Bitki İndeksi: RVI = NIR / Kırmızı ◦ Bitkiler için yüksek çıkar ◦ Toprak, buz, su için düşük çıkar ◦ Bitkinin miktarını belirlemek için yardımcı olur ◦ Atmosfer ve topoğrafik etkileri azaltır. ◦ Çok kullanılmamaktır. ◦ Normalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red) ◦ Dik İndisler ◦ PVI ◦ Toprak Dengelenmiş Bitki İndeksi ◦ SAVI 11/9/2020 false calour composite 8

◦ Basit oranlara dayalı indisler neden atmosferik ve topoğrafik etkileri düzeltmektedirler? ◦ Formüllerden de görüldüğü gibi irradiansı elimine ettiği için topoğrafi ◦ Geçirgenliği (transmittance ) elimine ettiği için atmosferik düzeltmelere yardımcı olmaktadır. ◦ Problemler: ◦ Sıfıra bölünme ◦ Kırmızı yansıma miktarına bağlı olan geniş aralıklar BU zayıf noktalar NDVI indeksi ile giderilmiştir. 11/9/2020 9

◦ Bitki indeksleri oluşturulması, görüntü piksellerinin Kırmızı ve NIR yansımaları arasındaki farkın daha belirgin olmasına dayanmaktadır. ◦ En basit bir diğer bitki indeksi de Fark Bitki indeksidir; ◦ FBİ = KÖ-Kırmızı ◦ Bu indeks; bitkinin miktarına hassastır, ◦ Bitki ile toprağı ayırt eder ◦ Atmosfer ve gölgelerden oluşan yansıma ve radyans arasındaki farkı hesaba katmaz. ◦ Mesela bu yüzden, gölgeli alanlarda bitkiyi gölgeden çok iyi ayıramaz , 11/9/2020 10

NDVI (Normalleştirilmiş Fark İndeksi)) ◦ NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red) ◦ ◦ ◦ ◦ -1 ile +1 arasında değişmekte Çok nadir sıfıra bölünme durumu ortaya çıkar Bitkinin miktarını belirlemek için yardımcı olur Bitkiyi topraktan ayırır, Topoğrafik etkileri azaltır. İyi ve çok kulalnılan bir indekstir. Atmosferik etkileri elimine etmez RVI ile NDVI arasındaki tek fark sonuçların çıktığı aralıktır. NDVI -1 ve +1 aralığındadır ve RVI’nin sonsuz aralıktaki değerleri ile uğraşmak daha zor olmaktadır. ◦ NDVI, DVI’nin iyileştirilmiş halidir. 11/9/2020 11

Cebirsel İndeksleri Seçmek ◦ Peki bunlardan hangilerini seçebiliriz. Hiç biri tam mükemmel değil. ◦ Çoğu fark indisleri atmosferik ve topoğrafik etkileri yeterince iyi azaltamıyor. ◦ RVI ve NDVI temelde Kırmızı-kızılötesi uzayın merkezinden çıkan çizgiler arasındaki eğimi ve görüntü pikselinin kırmızı-Kızılötesi değerini ölçmektedir. ◦ Çoğu oran tabanlı indisler fonksiyonel olarak aynı oranda çalışmakta ◦ Bazı oran tabanlı indislerin hesapsal yükü daha kolaydır. ◦ NDVI genelde en çok tercih edilen indekstir ve iyi sonuç verir. ◦ Gene de kullanırken dikkatli olmak lazım. 11/9/2020 12

NDVI’ın problemleri ◦ Toprağın arka plan yansımasına hassastır. ◦ Atmosferik etkilerden etkilenir ◦ Geometriye karşı duyarlıdır ◦ İndeksteki doğrusal olmayan değişimler bitki değişim miktarı olarak algılanabilir. ◦ Bu yüzden dikkatli kullanılmalıdır. 11/9/2020 13

Dik bitki indeksi ◦ PVI, bir pikselin toprak çizgisine dik uzaklığının bitki yüzeyine (vegetation cover) doğrusal olarak ilgili olduğunu kabul etmektedir. Şu şekilde hesaplanır: ◦ PVI NIR red = -sina (NIR)cosa(red) ◦ Burada NIR= kızılötesi yansıma ◦ Red =kırmızı banttaki yansıma ◦ a = toprak çizgisi ile yakın kızılötesi ekseni arasındaki açıdır. ◦ Bu şu demektir: İsovegetation çizgileri (eşit bitki çizgileri ) toprak çizgisine paralel olmaktadır. 11/9/2020 14

SAVI ◦ SAVI = toprakla dengelenmiş bitki indeksi ◦ SAVI = [(NIR-Red)/(NIR+Red +L)]*(1+L) ◦ L= Toprak arkaplanı faktörüdür. 0 ile 1 arasında değişir. Genelde 1’dir. ◦ Bitki örtüsünün çok olduğu yerlerde L=0. 0 ve az olduğu yerlerde L=1. 0 olarak alınır. Orta seviyedeki bitki örtüsünde L=0. 5 olarak alınır. Sonuçta SAVI , NDVİ gibi (-1. 0 ile 1. 0 ) arasında değerler alır. ◦ NDVI ve PVI ‘ın özelliklerini taşır. ◦ SAVI ve PVI, LAI (yaprak alan indeksi) ve yeşil örtü yüzdesini NDVİ ve RVI’dan daha iyi tahmin etmektedir. ◦ SAVİ, yakın KÖ ve Kırmızı yansıma alanlarındaki dar dalga boylarında daha etkili olarak kullanılmaktadır. ◦ Dar dalga boylarının kullanılması (hiperspektral görüntüler gibi) bize yüksek spektral çözünürlüklü uzaktan algılamanın kullanılması ile ilgili yeni argümanları ortaya çıkartır. 11/9/2020 15

Spektral İndis ◦ Spektra – Yansıma değerleri - ile tanımlanan herşey, n indeksini yapabilirsiniz. ◦ Spektral veri gibi zamansal veriyi de kullanabilirsiniz. ◦ Sadece bitki için değil herhangi bir materyal için de indis hazırlayabilirsiniz. 11/9/2020 16

Bitki İndeksi Özet ◦ Bitki indeksleri bitki örtüsünün miktarı ve bitki ile toprak arasındaki fark hakkında bilgi vermeli ◦ Atmosferik etkileri azaltmalı ◦ Toprak arka plan etkileri mümkünse azaltılmalı ◦ İndeksler belli bir amaç için modifiye edilebilirler. 11/9/2020 17

Ornek Proje: ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİM ANALİZİ ◦ A. Akkartal , O. Türüdü 1 , F. Sunar Erbek, ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİM ANALİZİ, İstanbul Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü: http: //www. hkmo. org. tr/resimler/ekler/CD 9 Z_96_ek. pdf ◦ Amaç: ◦ Uzaktan algılama ve CBS gibi yeni teknolojiler ile potansiyel ekim yerlerinin belirlenmesi ve bunların doğru kullanilmasi ◦ Ekin tahmini ve ekin haritalaması ◦ Bitki örtüsünün zamansal değişim analizi gibi arastirmalarin gerceklestirilmesi ulusal tarım politikalarında daha istikrarlı kararların alınmasında yardımcı olmaktadır. 11/9/2020 18

Metodoloji ◦ Trakya bölgesindeki Kırklareli iline bağlı Lüleburgaz ilçesi ve çevresindeki bitki örtüsü değişimi incelenmis ◦ Üç zamanlı Landsat TM ve bir SPOT XS görüntüsü ile analiz edilmiş ◦ Bitki örtüsü analizinde değişik bitki örtüsü indeksleri kullanılmış ve yer gerçeği verileri yardımıyla değerlendirilmiştir. ◦ Çok zamanlı uydu görüntülerinin etkinliği vurgulanmıştır. 11/9/2020 19

Kullanılan Bitki İndeksleri ◦ Bu çalışmada, yeşil bitki örtüsü yoğunluğunun değişim miktarını belirleyen beş farklı bitki örtüsü indeksi biyokütle incelemesinde kullanılmış. ◦ Bu indeksler, bitki örtüsünün yakın kızılötesi ve görünür kırmızı bantlarda oldukça farklı yansıtımına dayanmaktadır. ◦ Sağlıklı bir bitki örtüsü, görünür ışığı soğurup yakın kızılötesi ışının büyük bir bölümünü yansıtır, diğer yandan hastalıklı/sağlıksız bir bitki örtüsü, görünür ışığı daha çok yansıtıp yakın kızılötesi ışınları daha az yansıtır. ◦ Görünür bantlardaki yansıtım bitki yapraklarındaki pigmentlere; yakın kızılötesi bölgesinde ise bitki hücre yapısına bağlıdır. ◦ Basit Oran Bitki Örtüsü İndeksi: Yakın kızılötesindeki yansıtım kırmızı banttaki yansıtıma oranlanarak en basit bitki örtüsü indeksi elde edilir. Bitki örtüsündeki büyümeyi gösterir. Elde edilen basit oran indeksi görüntüsünde, yüksek değerler (20’den fazla) yoğun bitki örtüsünü, 1 civarındaki düşük değerler ise toprak, buz veya suyun varlığını göstermektedir. Ancak elde edilen görüntü bölgenin topografyası hakkında bilgi vermez. Sadece spektral bilgiyi içermesinden dolayı sınıflandırma ile uniform spektral sınıflar elde edilir. ◦ Fark Bitki Örtüsü İndeksi: (yakın kızılötesi bant – kırmızı bant) formülü ile hesaplanır. Gölgeli alanlar hariç, toprak ve bitki örtüsünü birbirinden ayırabilmektedir. Bundan dolayı atmosfer, gölge ve topografyanın etki ettiği dalga boyları hakkında tam olarak bilgi içermemektedir. 11/9/2020 20

◦ Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi: Sonuçlar bitki örtüsünün bulunduğu alanın durumuna göre -1 ve +1 değerleri arasında değişim gösterir. Örneğin, eğer elde edilen değer 0, 1 veya daha düşükse kayalık alana; 0, 2 ile 0, 3 arasında ise çayır veya çimene; 0, 6 ile 0, 8 arasında ise tropikal yağmur ormanlarına karşılık gelmektedir. ◦ Dönüştürülmüş Bitki Örtüsü İndeksi: Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi’nin kareköküdür. Aynı değişken için daha yüksek bir kararlılık katsayısına sahiptir ve bu da Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü İndeksi ile arasındaki farktır. Dönüştürülmüş Normalize Edilmiş Bitki Örtüsü İndeksi’nin formülü her zaman pozitif değerler alır ve orantıdaki değişim, ortalama değerlerle doğru orantılıdır. İndeks, bir pikselde bulunan yeşil bitki örtüsü miktarıyla ilişkilidir. ◦ Dikey Bitki Örtüsü İndeksi, toprak yayma faktörünü de içeren karmaşık indekslerden biridir. Çıplak topraktan gelen kırmızı ve yakın kızılötesi yansımalarının doğrusal ilişkisine dayanır. Bu ilişki, toprak çizgisi olarak adlandırılıp Şekil 2’de gösterilmektedir. Dikey Bitki Örtüsü İndeksi, toprak çizgisinden olan dikey uzaklığı verir ve bitki örtüsüyle doğrudan ilişkilidir. ◦ Dikey Bitki Örtüsü İndeksi, toprak çizgisine dik olan ve tamamen yeşil bitkilerin bulunduğu noktalardan geçen yeşillik çizgisini bulmak için Gram-Schmidt ortogonalizasyonu kullanır. ◦ Kuru ve yeşil bitki örtüsünün belirlenmesinde etkin bir yoldur. Bunun nedeni, kırmızı ve yakın kızılötesi kombinasyonunun birçok toprakta çeşidinde bulunan demir oksit soğurmasına olan hassasiyetidir. 11/9/2020 21

Ön İşlemler ◦ Bitki örtüsündeki değişimleri saptamak için öncelikle kullanılan tüm görüntüler 1993 Landsat görüntüsü baz alınarak kayıt edilmiş ve geometrik düzeltmesi gerçekleştirilmiş. Bu amaçla görüntülerde homojen olarak dağılmış 10 yer kontrol noktası belirlenmiş. ◦ Daha sonra Spot XS (2003) görüntüsünün, diğer Landsat TM görüntüleriyle beraber irdelenebilmesi için uzaysal çözünürlüğü 30 m’ye örneklenmiştir. 11/9/2020 22

◦ Çok zamanlı veri seti ile, beş farklı bitki örtüsü indeksi hesaplanmış ◦ Elde edilen görüntüler, farklı bant kombinasyonları olarak analiz edilmiştir. ◦ Yandaki Şekilde, bitki örtüsündeki yıllara dayalı değişim görsel olarak (farklı renk tonları) renkli kompozit görüntülerde kolaylıkla analiz edilebilmektedir. ◦ Çok zamanlı NDVI görüntüsünde (yandaki şekil), siyah renkli bölgeler, görüntülerin ait olduğu yıllarda bitki örtüsünün olmadığı yerleri (örneğin; yol, yerleşim alanı ve nehir) göstermektedir. 11/9/2020 ◦ Ayçiçeği (mavi renk), buğday (sarı renk) ve arpa (yeşil renk) 23

Yardımcı Veriler ◦ Analizlerde yardımcı veri olarak, Türkgeldi Tarım İşletme Müdürlüğünden temin edilen 1993 yılı ekin planı kullanılmıştır. ◦ Bu bölgede, ayçiçeği ve buğday ekinleri için yılda iki ana ekim zamanı bulunmaktadır. Ayçiçeği, genellikle Nisan/Mayıs veya Haziran/Temmuz mevsimlerinde ekilip, sırasıyla Haziran/Temmuz veya Ağustos/Eylül mevsimlerinde toplanmaktadır. ◦ Diğer yandan buğday, Ekim/Kasım mevsimlerinde ekilip, Mayıs/Haziran mevsimlerinde toplanmaktadır. Arpa ve buğday, aynı ekim dönemine sahip olduğundan, görüntülerin alındığı Mayıs/Haziran zamanında yaklaşık olarak aynı bitki örtüsü indeksi değerlerine sahiptirler. ◦ Ayçiçeği tarlalarında bu durum tam tersinedir. Ekim zamanı farklılıklarından dolayı indeks değerleri düşük olarak gözlenmiştir. 11/9/2020 24

◦ Sonuçlar : Tüm bitki örtüsü indeksleri değerlendirildiğinde, 2000 yılında, ay çiçeği, arpa ve buğday üretiminde bir azalma gözlenmektedir. Bunun nedeni ise , 2000 yılı yağış miktarı ölçümlerinde gözlenen kuraklıktır. 11/9/2020 25

Bitki Örtüsü Sınıflandırması ◦ Bu uygulama adımında sadece NDVI veri seti göz önüne alınmış. ◦ Yüksek oranda yeşil bitki örtüsü bulunan (ortalama NDVI değeri 0, 7’den fazla olan), düşük oranda yeşil bitki örtüsü bulunan (ortalama NDVI değeri 0, 4 -0, 0 arasında olan) ve bitki örtüsü bulunmayan (ortalama NDVI değeri 0, 0’dan az olan) bölgeleri temsilen üç kontrol bölgesi seçilerek kontrollü sınıflandırma uygulanmış. 11/9/2020 26

Sonuçlar ◦ 2000 yılındaki kuraklığın bitki örtüsü üzerindeki etkisini bir kez daha ortaya çıkmaktadır. , 11/9/2020 27