Google Earth Engine ile arazi kullanımı haritalarının üretimi

Authors : Majid AGHLMAND, Kaan KALKAN, Mehmet İnanç ONUR, Gürkan ÖZTÜRK, Ecem ULUTAK

Pages : 38-47

Doi:10.28948/ngumuh.795977

View : 27 | Download : 9

Publication Date : 2021-01-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Sürekli gelişen şehirler, nüfus artışı ve iklimsel koşullar gibi ekosistem de meydana gelen olumsuz etkenler ile arazi kullanımı değişime uğramaktadır. Uzaktan algılama uyduları tarafından üretilen veriler, yeryüzü araştırmalarda önemli bir rol oynamaktadır. Arazi örtüsü/kullanımı haritaları bu veriler kullanılarak hazırlanmaktadır. Arazi örtüsü haritaları, su ve biyokimyasal döngüler, enerji değişimleri veya biyolojik çeşitlilik değişiklikleri gibi çevresel süreçleri daha iyi anlamamıza yardımcı olur. Bu çalışma, Google Earth Engine bulut platformunda arazi kullanım haritalarının üretilebilirliğini test etmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla 01/01/2019 ve 01/01/2020 tarihleri arasında Landsat 8, Sentinel 1 ve Sentinel 2 uyduları tarafından çekilen tüm görüntüler kullanılmıştır. Daha sonra 5 farklı endeks; NDVI insert ignore into journalissuearticles values(Normalleştirilmiş fark bitki örtüsü endeksi);, EVIinsert ignore into journalissuearticles values(Gelişmiş Bitki Örtüsü Endeksi);, NDWI insert ignore into journalissuearticles values(Normalleştirilmiş fark su endeksi);, NDBI insert ignore into journalissuearticles values(Normalleştirilmiş fark oluşturma indeksi); ve UI insert ignore into journalissuearticles values(Kentsel indeks); hesaplanmış ve 19 farklı veri kombinasyonu dikkate alınmıştır. Daha sonra bu kombinasyonların her biri Destek Vektör Makineleri yöntemiinsert ignore into journalissuearticles values(LibSVM); kullanılarak 5 sınıfa insert ignore into journalissuearticles values(Şehir alanı-yollar, su, ormanlık-koruluk, tarım dışı araziler ve tarım arazileri); ayrılmıştır. Her sınıflandırma için genel doğruluk ve Kappa Katsayısı hesaplanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. En iyi sınıflandırma, Landsat8, Sentinel-2, Sentinel-1 insert ignore into journalissuearticles values(VV);, Landsat 8`den NDVI, Sentinel-2`den NDVI, NDBI, UI ve NDWI veri kombinasyonuna aittir. Bu kombinasyonda toplam doğruluk 96.62 ve kappa katsayısı 95.76 olmuştur.
Keywords : Arazi kullanım haritaları, Eskişehir, Google Earth Engine, kontrollü sınıflandırma, uzaktan algılama