Yer Yüzeyi Sıcaklığının Google Earth Engine Kullanılarak Elde Edilmesi ve Değerlendirilmesi

Year 2022, Volume: 22 Issue: 6, 1380 - 1387, 28.12.2022

Mitat Can Yıldız , Mustafa Yilmaz

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1181347

Cited By: 1

Abstract

Günümüz temel problemlerinden biri olan küresel ısınma beraberinde iklim değişikliğini de getirmektedir. Atmosfer ve dünya arasındaki enerji değişimini etkilediği için Yer Yüzeyi Sıcaklığı (YYS) iklimin en önemli parametrelerinden birisidir. Bu nedenle büyük ve küçük ölçekli çalışmalar yapılırken YYS, göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Uzaktan algılama verilerinin işlenmesi, analiz edilmesi ve değerlendirilmesi için birçok sistem geliştirilmiştir. Bunlardan birisi web tabanlı sistem olan Google Earth Engine (GEE)’dir. GEE arayüzü, farklı çözünürlüklere sahip uydu verilerinin hızlı bir biçimde değerlendirilmesini ve analiz edilmesini sağlar. Bu çalışmada 7 farklı istasyona ait toplamda 14 Landsat-8 uydu görüntüsü kullanılarak GEE platformunda kodlar yardımıyla 4 farklı metot ile yüzey sıcaklıkları elde edilmiştir. Elde edilen sıcaklıklar istasyondan ölçülen yakın hava sıcaklığı ile karşılaştırılarak tüm metotlar için Karesel Ortalama Hata (KOH) ve korelasyon değerleri hesaplanmıştır. Son dönemde çalışma konusu olarak artış gösteren YYS, GEE gibi kullanımı oldukça basit bir platformda ayrıca uydu görüntüsü indirmeye gerek kalmadan hızlı, kolay ve kısa bir sürede elde edilebileceği ortaya konulmuştur.

Keywords

Yer Yüzeyi Sıcaklığı, Uzaktan Algılama, Google Earth Engine, Landsat

The Obtaining and Assessment Land Surface Temperature by Using Google Earth Engine

Abstract

Global warming, which is one of the main problems of today, brings climate change with it. Land Surface Temperature (LST) is one of the most important parameters of the climate, as it affects the energy exchange between the atmosphere and the earth. For this reason, LST should be taken into account when carrying out large and small-scale studies. Many systems have been developed for the processing, analysis and evaluation of remote sensing data. One of them is the web-based system Google Earth Engine (GEE). The GEE interface enables rapid evaluation and analysis of satellite data with different resolutions. In this study, using 14 Landsat-8 satellite images from 7 different stations, surface temperatures were obtained with 4 different methods with the help of codes on the GEE platform. The obtained temperatures were compared with the near air temperature measured from the station, and the Mean Square Error (MSE) and correlation values were calculated for all methods. It has been demonstrated that it can be obtained quickly, easily and in a short time without the need to download satellite images on a very simple to use platform such as LST and GEE, which has increased as a study subject recently.

Keywords

Land Surface Temperature, Remote Sensing, Google Earth Engine, Landsat

References

• Augustine J. A., Hodges G. B., Cornwall C. R., Michalsky J. J., and Medina C. I., 2005. An Update on SURFRAD-The GCOS Surface Radiation Budget Network for the Continental United States. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 22, 1460-1472.
• Barsi J.A., Barker J.L., and Schott J.R., 2003. An Atmospheric Correction Parameter Calculator for a Single Thermal Band Earth-Sensing Instrument. International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 21-25 July 2003, Toulouse.
• Barsi J.A., Schott J.R., Palluconi F.D., and Hook S.J., 2005. Validation of a Web-Based Atmospheric Correction Tool for Single Thermal Band Instruments. In Proceedings of the Earth Observing Systems X, 5882, 136-142.
• Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., and Moore R., 2017. Google Earth Engine: Planetary-Scale Geospatial Analysis for Everyone, Remote Sensing of Environment, 202, 18-27.
• Güllü M. ve Narin Ö.G., 2019, Dengeleme Hesabı Teori & Uygulama. Nobel Yayınevi, 212s, Afyonkarahisar.
• Jimenez-Munoz J.C., and Sobrino J.A., 2003. A Generalized Single-Channel Method for Retrieving Land Surface Temperature from Remote Sensing Data. Journal of Geophysical Research, 109, 8112.
• Qin Z., Karnieli A., and Berliner P., 2001. A Mono-window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from Landsat TM Data and Its Application to the Israel-Egypt Border Region. International Journal of Remote Sensing, 22, 3719-3746.
• Sekertekin A., and Bonafoni S., 2020. Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 5,7 and 8 Over Rural Areas: Assessment of Different Retrieval Algorithms and Emissivity Models and Toolbox Implementation. Remote Sensing, 12, 294.
• Sobrino J.A., Li Z.L., Stoll M.P., and Becker F., 1996. Multi-Channel and Multi-Angle Algorithms for Estimating Sea and Land Surface Temperature with ATSR Data. International Journal of Remote Sensing, 1711, 2089-2114.
• Şekertekin A., Arslan N. ve Çiçekli S.Y., 2018. Gece ve Gündür Yer Yüzey Sıcaklığı Görüntüleri ile Yüzey Isı Adası Analizi. VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu, 18-21 Eylül 2018, Eskişehir.