- Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi
- Vol: 2 Issue: 3
- Flood Analysis and Mapping Using Sentinel-1 Data: A Case Study from Tarsus Plain, Turkey
Flood Analysis and Mapping Using Sentinel-1 Data: A Case Study from Tarsus Plain, Turkey
Authors : R. Cüneyt Erenoğlu, Enis Arslan
Pages : 35-49
View : 19 | Download : 3
Publication Date : 2021-06-30
Article Type : Research
Abstract :Seller, bitki örtüsünü bozan, can kayıplarına neden olan ve ekonomilere zaran veren doğal afetlerdir. Bazen doğal bazen insan kaynaklı olacak şekilde selleri oluşturan pekçok sebep vardır. Doğal olmayan nedenlere tarım alanlarının bilinçsizce kullanılması, arazi örtüsü değişiklikleri, yanlış şehir planlaması gibi örnekler verilebilir. Selleri modellemek ve haritalamak, uydu ile gerçek zamanlı izleme, sellerin nedenlerini azaltmanın uygun maliyetli yollarıdır ve yetkililerin olay sırasında veya sonrasında doğru kararlar verebilmelerine yardımcı olmaktadır. Sentetik açıklıklı radar (SAR) uydu görüntüleri, sel gibi afetlerin izlenmesine yardımcı olmaktadır. Tüm hava koşullarında çalışma özelliği, en kötü hava koşullarında bile bulutsuz gündüz ve gece görüntüleri sağlamaktadır. Bu makalede, Avrupa Uzay Ajansı (ESA) tarafından sağlanan Sentinel-1 uydu görüntüleri, Mersin ili Tarsus tarım alanlarında (Batı Çukurova Bölgesi) 2020 Ocak ayında meydana gelen sel olayını araştırmak için kullanılmıştır. En yakın tarihlere ait Sentinel-1 görüntüleri ön işlemden geçirilerek Otsu yöntemiyle eşiklenmiş ve taşkın haritası elde edilmiştir. Sentinel-1 çıktı kompozitini doğrulamak için aynı çalışma alanı için Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Spektral indisler Sentinel-2 kompoziti üzerine uygulanmış ve Random Forests, CART, Support Vector Machine (SVM) ve Naive Bayes algoritmaları ile sınıflandırma yapılmıştır. Random Forest ve SVM algoritmaları en iyi sınıflandırma sonucunu sağlamıştır. Son olarak, Sentinel-1 ve Sentinel-2 ürünleri üst üste yerleştirilerek değişiklik yönetimi yapılmıştır.Keywords : Spektral İndisler, Otsu eşikleme, Google Earth Engine, Uzaktan Algılama, Sınıflandırma