Sentinel-2A Uydu Görüntüleri ile Giresun İl Merkezi için Kısa Dönem Arazi Örtüsü Değişiminin Belirlenmesi

Sentinel-2A uydusu, orta konumsal çözünürlüğe (10-60) sahip olan ve ESA tarafından geliştirilenmultispektral bir araçtır. Genel olarak bu uydu sensörlerinin işlevlerinden bir tanesi de arazi örtüsü vekullanımına ilişkin haritalama işlemleridir. Son yıllarda Sentinel-2A MSI (Multispectral Instrument) uydusensörlerinin yeterliliğini ve potansiyelini göstermek amacıyla farklı çalışmaların yapıldığı görülmüştür.Ülkemizde ise Sentinel-2A uydu görüntüleri ile yapılan çalışmaların sınırlı kalması, bu çalışmanın öneminiortaya koymaktadır. Bu çalışmadaki temel amaç Sentinel-2A uyduları kullanılarak Giresun iline ilişkinarazi örtüsü ve kullanımının zamansal değişimin belirlenmesidir Bu kapsamda, 2017 ve 2018 yıllarınailişkin Sentinel-2A uydusundan Giresun il merkezini kapsayan uydu görüntüleri, ESA’nın veri sağlayıcıweb adresinden temin edilmiştir. Yapılan çalışmada bu iki yıla ilişkin arazi örtüsü değişimleri belirlenmişolup, arazi sınıflarının kayıp ve kazançları hesaplanmıştır. Yaklaşık 29 km2’lik alanda gerçekleştirilenuygulamada, genellikle yeşil ve yapım alanların kendi içerisinde yer değiştiği belirlenmiştir. Bununlabirlikte yeşil alanlardan yapım alanlarına da yaklaşık olarak 63 hektarlık alanın geçtiği hesaplanmıştır.Sonuç olarak ücretsiz erişim imkânı sağlayan Sentinel-2A uydu görüntülerinin, arazi örtüsü vekullanımının belirlenmesinde kullanılabilirliği ortaya konmuştur.

Determination of Short-term Land Cover Change by Sentinel-2A Satellite Imagery for Giresun City Center

The Sentinel-2A satellite is a multispectral instrument with medium spatial resolution (10-60 m) developed by ESA. In general, one of the tasks of the satellite is also mapping process of land cover and use. In recent years, different studies have been conducted to demonstrate the adequacy and potential of Sentinel-2A MSI (MultiSpectral Instrument) satellite sensors. In our country, the limited studies done by the Sentinel-2A satellite images reveal the importance of this study. The main purpose of this study is to determine the temporal change of land use and land cover of Giresun province using Sentinel-2A satellites. In this context, the satellite images covering Giresun province center from Sentinel-2A satellite for 2017 and 2018 were obtained from ESA's data provider web address. The land cover changes for the years were determined and the losses and gains of the land classes were calculated. In practice area which is about 29 km2 , it is generally determined that green and construction sites are replaced within the area. In addition to this, it is calculated that approximately 63 hectares have been passed from the green areas to the construction sites As a result, the usage of Sentinel-2A satellite images, which provide free access, has been demonstrated in the determination of land use and land .

PDF

___

Chavez, P. S., 1996. Image-based atmospheric corrections -revisited and improved. Photogrammetric engineering and remote sensing, 62, 9, 1025-1035.
Chen, W., Li, X., He, H., and Wang, L., 2017. A review of fine-scale land use and land cover classification in open-pit mining areas by remote sensing techniques. Remote Sensing, 10, 1, 15.
Clasen, A., Somers, B., Pipkins, K., Tits, L., Segl, K., Brell, M., Kleinschmit, B., Spengler, D., Lausch, A., and Förster, M., 2015. Spectral unmixing of forest crown components at close range, airborne and simulated Sentinel-2 and EnMAP spectral imaging scale. Remote Sensing, 7, 11, 15361-15387.
Congedo, L., 2018. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation, Release 6.1.0.1.
Dong, T., Meng, J., Shang, J., Liu, J., and Wu, B., 2015. Evaluation of chlorophyll-related vegetation indices using simulated Sentinel-2 data for estimation of crop fraction of absorbed photosynthetically active radiation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8 8, 4049- 4059.
ESA, 2015. Sentinel-2 User Handbook.
Goetz, A. F., and Rowan, L. C., 1981. Geologic remote sensing. Science, 211, 4484, 781-791.
Immitzer, M., Vuolo, F., and Atzberger, C., 2016. First experience with Sentinel-2 data for crop and tree species classifications in central Europe. Remote Sensing, 8, 3, 166.
Richards, J. A., 1999. Remote sensing digital image analysis (Vol. 3), Berlin et al.: Springer.
Toming, K., Kutser, T., Laas, A., Sepp, M., Paavel, B., and Nõges, T., 2016. First experiences in mapping lake water quality parameters with Sentinel-2 MSI imagery. Remote Sensing, 8, 8, 640.
Varade, D., Sure, A., and Dikshit, O., 2018. Potential of Landsat-8 and Sentinel-2A composite for land use land cover analysis. Geocarto International, 1-16.
Van der Meer, F. D., Van der Werff, H. M. A., and Van Ruitenbeek F. J. A., 2014. Potential of ESA's Sentinel-2 for geological applications. Remote sensing of environment, 148, 124-133.
Van der Werff, H., and Van Der Meer, F., 2016. Sentinel2A MSI and Landsat 8 OLI provide data continuity for geological remote sensing. Remote sensing, 8, 11, 883.
Vuolo, F., Żółtak, M., Pipitone, C., Zappa, L., Wenng, H., Immitzer, M., Weiss, M., Baret, F., and Atzberger, C., 2016. Data service platform for Sentinel-2 surface reflectance and value-added products: System use and examples. Remote Sensing, 8, 11, 938.
Zurqani HA, Post CJ, Mikhailova EA, Schlautman MA, Sharp JL., 2018. Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine. Int J Appl Earth Obs Geoinf.,69, 175–185.