Unifying remote sensing and web GIS infrastructure design and implementation of weighted overlay analysis on vegetation indices

thumbnail.default.placeholder
Tarih
2017
Yazarlar
Kocal, Barkın
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Bilişim Enstitüsü
Institute of Informatics
Özet
Uydu teknolojilerindeki ivme kazanan gelişim; • Uzaktan algılama fenolojileriyle bitki örtüsünün dönemsel değişimlerini, bölgesel ve küresel olarak takip edebilmemizi sağlamış, • Görünmez ışık spektrumunun gözlemlenmesi ve içerdiği anlamın çıkarılması konusunda ufkumuzu açmıştır. Bilgi çağında yaşamaya başlayan günümüz insanları doğa ve çevre arasındaki zincirin matematiksel bağları anlamaya başladı. Sensörler tarafından tespit edilen değerleri girdi verisi olarak kullanıyor, ham görüntüleri görselleştirmemize ve yeni anlamlar çıkarmamıza yardımcı olan çeşitli analizler için fonksiyonlar yazıyoruz. Bu tez çalışması Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama teknolojileriyle bitki örtüsü araştırmaları ve başlıca tarımsal uygulamaları için multispektral görüntüleme sistemleri kullanımı konularına yoğunlaşmaktadır. Uygulama, ormanların sınıflandırılması, yangın alanlarında değişim tespiti, özelleştirilmiş çeşitli tarımsal ürünler için yer seçimi, bitki sağlığı veya stres düzeyi, kaynak iyileştirmesiyle birlikte sürdürülebilir çevre ve araştırmacının vizyonuyla birlikte niceleri için kullanılabilir. Spect-Agri uygulaması, CBS tabanlı modellenen, geo-design tasarımlı, ham görüntüyü spektral olarak değerli bilgiye dönüştüren bir web uygulamasıdır. Girdi, kırmızı, yeşil, mavi (RGB), yakın kızıl ötesi (NIR) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR 1-2) spektral bantlarını içeren görüntü olmalıdır. Aksi durumlarda bazı analizler çalışmayacaktır. Bitki örtüsü konusuna ilişkin çalışmalar, yansıma ve dağılmasından dolayı çoğunlukla kırmızı ve kızıl ötesi ışığı ile yapılmaktadır. Kullanıcının belirlediği seçilebilir analizler ve indeksler, web'e yüklenen multispektral görüntüye uygulanır. En çok bilinen ve kullanılan analizlerin başında gelen normalleştirilmiş fark bitki örtüsü indeksi (NDVI), bitki örtüsünün bulunduğu alanların ve "durumlarının" hızlıca tanımlanması için ana unsurdur ve bitki örtüsünde canlı yeşil rengi saptama konusunda en çok kullanılan olarak kalacaktır. Günümüzde çok sayıda ve özelliklerde, yeşilliliğin spektral özelliklerini matematiksel kombinasyon veya spektral bantların değişimiyle vurgulayan bitki örtüsü indeksleri bulunmaktadır. Çoklu raster verisi halinde oluşturulan zenginleştirilmiş görüntü, sonraki adım için bilgiler sunmaktadır. Çok katmanlı ağırlıklı çakıştırma analizi (Weighted overlay analysis - WOA), çeşitli türde bilgilerin derecelendirilmiş ve ağırlıklandırılmış çoklu faktör ve parametrelerle değerlendirilerek birleştirilmesini sağlamaktadır. Belirlenen ağırlık yüzdeleri son çıktıyı etkilemektedir. Son olarak, çıktı raster verisine, akıllı haritalama stilleriyle, renk rampalarıyla ve sembolojileriyle görselleştirilmeye hazır şekilde yeni anlamlar kazandırılmaktadır. Tarım, orman, biyoloji, botanik vb. bitki örtüsü hakkında çalışan araştırmacılar, bilim insanları, öğrenciler, bilimsel tarım uzmanları 'Spectr-Agri-ITU' uygulaması ile web üzerinden analiz yapabilecektir. Çağı takip eden, araştırmalarında CBS ve uzaktan algılama uygulamalarını konumlandıracak vizyondaki bilim insanlarına yardımcı olmak ve birlikte bu aracı geliştirmek amaçlanmaktadır. Bu yenilikçi uygulamanın, World Wide Web çevresiyle birlikte Web-CBS mimarisi içerisinde, bitki ve yeşillilik konusunda küresel yönelimler doğrultusunda oluşturulması amaçlanmıştır.
Development momentum of satellite technologies; • enables us tracking seasonal changes in vegetation regionally or globally via remote sensing phenology, • leads us observing the invisible light spectrum and its meanings inside. As living in information age, people have started to understand mathematical chains through the nature and environment. We get values identified by sensors as inputs, write functions for various analysis that helps us to visualize and figure out of enhanced outputs from raw imagery. This thesis study concentrates on the topic of GIS and remote sensing using a multispectral imaging system for vegetative research and its use mainly in agricultural applications. Applications may be used for classification of the forests, change detection on burned area, site selection of specific varieties of agricultural goods, acquiring the health or stress level of vegetation, resource optimization along with sustainable environment and more else with researchers vision. 'Spectr-Agri-ITU' app is a GIS based modelling, geo-design collaborated web app which spectrally transforms the raw imagery into valued information. The input must be an image containing red, green, blue (RGB), near infra-red (NIR), and shortwave infrared (SWIR 1-2) spectral bands. Otherwise some analyzes will not work. Spectral imagery use for vegetation manner is mainly based on red and infrared light because of reflectance and scatter. Selectable analysis and indices which user may specify, applied to uploaded spectral image. Mostly known and used analysis is normalized difference vegetation index (NDVI) which is a key for quickly identifying vegetated areas and their "condition," and it remains the most used index to detect live green plant canopies in multispectral remote sensing data. There are more vegetation indices which are mathematical combination or transformation of spectral bands that emphasize the spectral characteristics of greenness. Enhanced imagery is created as numerous raster data, presents information for next step. Weighted overlay analysis (WOA) provides us to associate, weight and rank various types of information so to evaluate multiple factors at once. Percentage settings of weights form the final output. Finally output raster data has meanings to visualize with smart mapping styles, color ramps and symbology. Customizable styles let user to understand spectral imagery insights of research. This innovative application puts these cut-edge technologies forward in World Wide Web environment with Web-GIS architecture.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, 2017
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Informatics, 2017
Anahtar kelimeler
Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
Alıntı