BE- Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/255

Gözat

Yazar "Akkartal, Ayda F." ile BE- Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Lisansüstü Programı'a göz atma
  • Öge
    Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri İle Belek Ormanlık Alanlarındaki Arazi Örtüsü Değişiminin Vektör Değişim Analizi Yöntemi İle Değerlendirilmesi
    (Bilişim Ensititüsü, ) Akkartal, Ayda F. ; Sunar, Filiz ; Uydu Haberleşmesi Ve Uzaktan Algılama ; Satellite Communication and Remote Sensing
    Yeryüzü örtüsündeki ve kullanımınındaki değişikliklerin çoklu spektral uydu görüntüleri ile saptanması ve izlenmesi uzaktan algılamada önemli bir yere sahiptir. Gelişen teknikler, yeryüzü örtüsü ve kullanımındaki değişikliklerin incelenmesine çok uygun olup yüksek doğrulukta sonuçlara ulaşılmasını sağlamaktadır. Spektral kategorileme (sınıflandırma) ve değişim saptama amaçlı radyometrik değişim genel başlıkları altında farklı teknikler formüle edilmiş, uygulanmış ve bir çok çevresel uygulamada değerlendirilmiştir. Çok zamanlı ve çoklu spektral veriler ile değişim analizi yapmaya ve işlemeye olanak veren vektör değişim analizi (CVA), yeryüzü örtüsünde meydana gelen değişimlerin belirlenmesi ve karakterize edilmesinde etkili bir yaklaşımdır. Bu bağlamda, çalışmanın ana hedefi; Antalya Belek orman alanlarındaki arazi örtüsü ve kullanımı değişiminin radyometrik bir teknik olan vektör değişim analizi yöntemi baz alınarak saptanmasıdır. Bu çalışmada, band farkı ve CVA gibi radyometrik değişim analiz teknikleri, Belek ormanlık alanlarında ağaç kesiminden dolayı meydana gelen ormansızlaşmanın izlenmesinde kullanılmıştır. Genel olarak, band farkı analizi genel değişim ve bunun belirlenebilirliği hakkında bilgi verirken, CVA bitki örtüsünde meydana gelen değişimin yönü ve yoğunluğu hakkında niteliksel bilgi vermektedir. CVA analizinde fark bitki indeksinin (DVI) ve toprak parlaklık indeksinin (SBI) kulanımı ile bantların boyutluluğu azatılarak aynı zamanda bölgenin bitkisel özelliklerinin ön plana çıkarılması sağlanmaktadır. CVA yaklaşımının çok zamanlı veri üzerinde daha hassas ve mevsimsel küçük değişimler ile bitki fenelojisi hakkında diğer klasik yaklaşımlara göre daha fazla bilgi sağladığı gözlenmiştir.