SPLIT WINDOW YÖNTEMİ KULLANILARAK KİREÇTAŞI VE BAZALT ÜZERİNDE YERYÜZEYİ SICAKLIKLARININ (YYS) İNCELENMESİ

Uzakta algılama yöntemi ile yeryüzünün geniş alanlarına dair birçok parametre incelenebilmektedir. Bu parametrelerden birisi de Yer Yüzey Sıcaklıklarıdır (YYS). YYS ile yeryüzünde farklı objelerin fiziksel, çevresel ve iklimsel özellikleri hızlı ve etkili bir şekilde değerlendirilebilmektedir. YYS modeli, birçok çevresel parametreyi ve bunlar arasındaki ilişkiyi anlama için etkili bir yöntemdir. Bu çalışmada farklı litolojik birimler üzerinde yer yüzey sıcaklıkları hesaplanmıştır. YYS verilerinin oluşturulmasında split-window (sw) algoritması kullanılmıştır. Sonuçlar, bazalt yüzeyinin kireçtaşından daha sıcak olduğunu göstermektedir. Bunun yanı sıra, kireçtaşı yer yüzeyinin yıllık sıcaklık değişimi, bazalta göre daha fazladır. 

Investigation of Land Surface Temperature (LST) Of Basalt and Limestone Using Split Window Method

Remotely sensed data have already become one of the major resources. Environmental monitoring with satellite data is facilitated by frequent observations at a fine spatial scale. LST images obtained by thermal infrared remote sensing can be evaluated quickly and effectively for different objects on the earth by the mean of physical, environmental and climatic characteristics. LST is a key parameter in many environmental studies related to different disciplines such as geology, hydrology, ecology, oceanography, meteorology, climatology, etc. LST variations in space and time, measured by satellite remote sensing, are used for the estimation of a multitude of geophysical variables, such as evapotranspiration, vegetation water stress, soil moisture, and thermal inertia. In this letter, we present coefficients for the most popular thermal sensors used to calculate LST from split-window (SW) algorithm. Results, temperature of basalt surface warmer than limestone surface. At the same time, annual temperature changes of limestone surface more than basalt surface.

___

  • Aboelkhair, H. Ninomiya, Y. Watanabe, Y. & Sato, I.(2010). Processing and interpretation of ASTER TIR data for mapping of rare-metal-enriched albite granit oids in the Central Eastern Desert of Egypt. Journal of African Earth Sciences, 58, 141-151.
  • Akkartal, A., Türüdü, O. & Erbek, S. (2007). Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri İle Bitki Örtüsü, Değişim Analizi TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası. Ankara: 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 1-8.
  • Amer, R. M., Kusky, T.M. & Ghulam, A. (2008). New methods of processing ASTER Data for Lithological mapping: examples from fawakhir, central eastern desert of Egypt. Journal of African Earth Science, 56, 75-82.
  • Atalay, İ. (2006). Toprak Oluşumu, Sınıflandırılması ve Coğrafyası. İzmir: Meta Basımevi.
  • Atalay, İ. (2006). Uygulamalı Klimatoloji. İzmir: Meta Basımevi.
  • Atalay, İ. (2015). Türkiye Vejetasyon Coğrafyası. İzmir: Meta Basımevi.
  • Benali, A., Carvalho A.C., Nunes J.P., Carvalhais N. & Santos A. (2012) Estimating air surface temperature in Portugal using MODIS LST data. Remote Sensing of Environment, 124, 108–121.
  • Çelik, M. A. & Karabulut M. (2014). Antakya-Kahramanmaraş Grabeninde Kızılçam (Pinus brutia Ten.) orman alanları ile yağış arasındaki ilişkilerin MODIS verileri (2000-2010) kullanılarak incelenmesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 12(1), 49- 68.
  • Çelik, M. A., Kızılelma, Y., Denizdurduran, M. & Gülersoy A. E. (2013). Farklı uzaktan algılama teknikleri kullanılarak Aşağı Seyhan Ovası güneyindeki sulak alanlarda meydana gelen değişimin incelenmesi (1990-2010). Turkish Studies, 8(12), 263-284.
  • Duran, C. (2007). Uzaktan algılama teknikleri ile bitki örtüsü analizi. DOA Dergisi, 13, 45-67.
  • Gabr, S., Ghulam, A. & Kusky, T. (2010). Detecting areas of high-potential gold mineralization using ASTER data, Ore Geology Reviews 38, 59–69.
  • Goward, S. N., Xue, Y. K. & Czajkowski, K. P. (2002). Evaluating land surfacemoisture conditions from the remotely sensed temperature/vegetation index measurements— An exploration with the simplified simple biosphere model. Remote Sensing of Environment, 79, 225–242.
  • Gülersoy, A. E. (2013). Marmara Gölü yakın çevresindeki arazi kullanım faaliyetlerinin zamansal değişimi (1975-2011) ve göl ekosistemine etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, 61, 31-44.
  • Hartmann, J., Moosdorf, N., Lauerwald, R., Hinderer, M. & West, A. J. (2014). Global chemical weathering and associated P-release — The role of lithology, temperature and soil properties. Chemical Geology, 363, 145–163.
  • Huang, C, Li, X. & Lu, L. (2008) Retrieving soil temperature profile by assimilating MODIS LST products with ensemble Kalman filter. Remote Sensing of Environment, 112, 1320–1336.
  • Hutengs, C. & Vohland, M. (2016). Downscaling land surface temperatures at regional scales with random forest regression. Remote Sensing of Environment, 178, 127–141.
  • Jin, M. & Dickinson, R. E. (2010). Land surface skin temperature climatology: benefitting from the strengths of satellite observations. Environmental Research Letters, 5(4).
  • Karadoğan, S., Kavak, M. T. & Yıldırım, A. (2010). Marmara Denizinde Su yüzeyi sıcaklığı ile tektonik aktivite ilişkisinin uzaktan algılama metoduyla karşılaştırılması. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu Bildiriler Kitabı içinde (s.134-142).
  • Kogan, F. N. (1990). Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas. International Journal of Remote Sensing, 11, 1405–1419.
  • Küçükönder M., Karabulut M. & Çelik, M. A. (2014). Afşin-Elbistan termik santral çevresinde yer yüzeyi sıcaklıklarının değişimi. Coğrafyacılar Derneği Uluslararası Kongresi Bildiriler Kitabı içinde (s.445-452).
  • Küçükönder, M. & Çan, T. (2012). Derin-kompleks heyelan hareketlerinin RADAR interferometri yöntemi kullanılarak izlenmesi, 65.Türkiye Jeoloji Kurultayı Özeti, (s. 588-589).
  • Mater, B. (2004) Toprak Coğrafyası. İstanbul: Çantay Kitabevi.
  • Munoz, J. C. & Sobrino, J. A. (2008). Split-Window coefficients for land surface temperature retrieval from low- resolution thermal ınfrared sensors. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(4), 806-809.
  • NASA (National Aeronautics and Space Administration), (2016) 28 Mart 2016 tarihinde, adresinden edinilmiştir.
  • Ninomiya, Y., Fu, B., & Cudahy, T. J. (2005). Detecting lithology with Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) multispectral thermal infrared ‘‘radiance-at-sensor” data. Remote Sensing of Environment, 99, 127-139.
  • Oğuz, H. (2008). Toprak Bilgisi Ders Notu. Gümüşhane Üniversitesi,1-53.
  • Özdemir, H. & Bayrakdar, C. (2007). 16 Kasım 2007 Tuzla Deresi taşkınının nedenleri üzerine bir araştırma (Silivri- İstanbul). Türk Coğrafya Dergisi, 49, 123-140.
  • Senay, G. B., Velpuri, N. M., Bohms, S., Budde, M., Young, C., J. Rowland, J. & Verdin, J. P.(2015). Drought monitoring and assessment: remote sensing and modeling approaches for the famine early warning systems. Hydro- Meteorological Hazards, Risks and Disasters, 233–262.
  • Setiawan, Y., Yoshino, K. & Prasetyo, L. B. (2014). Characterizing the dynamics change of vegetation cover on tropical forestlands using 250 m multi-temporal MODIS EVI. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26, 132–144.
  • Singh, R.P., Roy, S. & Kogan, F. (2004). Vegetation and temperature condition indices from NOAA AVHRR data for drought monitoring over India. International Journal of Remote Sensing, 24, 4393-4402.
  • Sobrino J. A. & Raissouni, N. (2000). Toward remote sensing methods for land cover dynamic monitoring: Application to Morocco. International Journal of Remote Sensing, 21(2), 353–366.
  • Sobrino, J. A., Li, Z. L., Stoll, M. P. & Becker, F. (1996). Multi-channel and multi-angle algorithms for estimating sea and land surface temperature with ATSR data. International Journal of Remote Sensing, 17(11), 2089–2114.
  • Şahin, M.,Yıldız,B.Y. Şenkal,O. & Peştemalcı, V. (2011). Uydu verileri kullanılarak izmir şehir merkezinin yer yüzey sıcaklığının tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(1), 36-45.
  • Vlassova, L. & Cabello, F. P. (2016). Effects of post-fire wood management strategies on vegetationrecovery and land surface temperature (LST) estimated from Landsat images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 44, 171–183.
  • Yang,Q.,Liu, X., Li,X., Ding, C. & Yang, F.-(2013). Lithology ıdentification of the North Qilian Belt by surface temperature and spectral emissivity ınformation derived from ASTER TIR Data. International Journal of Remote Sensing Applications, 3(4), 235-239.
  • Zhanga, Y., Balzter, H., Zou, C., Xu, H. & Tang F. (2015). Characterizing bi-temporal patterns of land surface temperature using landscape metrics based on sub-pixel classifications from Landsat TM/ETM+. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 42, 87–96.
  • Zheng, Z., Zeng, Y., Li, S. & Huang, W. (2016). A new burn severity index based on land surface temperature andenhanced vegetation index. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 45, 84–94.