Arazi kaynak yöneticileri, orman ve tarımsal alanlarla ilgili kuruluşlar ve itfaiye birimleri, potansiyel yangın tehlikelerinin olduğu alanları tahmin etmek, yangın çevrelerini haritalamak ve yangınlardan sonra bitki örtüsünün yeniden büyüdüğü alanları incelemek için uzaktan algılama araçlarından gelen yanık şiddeti haritalarını kullanırlar. Landsat görüntüleri, tekrarlanan kapsamı, erişim kolaylığı ve spektral dalga boyları nedeniyle geleneksel olarak yanık şiddetini gösteren indeksler oluşturmak için kullanılmıştır.

Bu çalışmada, çeşitli indeksleri kullanarak yanık şiddeti görüntüleri oluşturacağız.

Yanık Alanı İndeksi

Yanık Alan İndeksi (BAI), yangın sonrası görüntülerdeki kömür sinyalini vurgulayarak, kırmızıdan yakın kızılötesine (NIR) spektrumda yanmış araziyi vurgular. İndeks, her pikselden, yakın zamanda yanmış alanların birleştiği bir referans spektral noktaya olan spektral mesafeden hesaplanır. Daha parlak pikseller yanmış alanları gösterir. BAI aşağıdaki gibi hesaplanır (Martín, 1998):

Normalleştirilmiş Yanma Oranı

Bu endeks, 500 dönümden büyük büyük yangın bölgelerindeki yanmış alanları vurgular. Formül, normalleştirilmiş fark bitki örtüsü indeksine (NDVI) benzerdir, ancak yakın kızılötesi (NIR) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR) dalga boylarını kullanır (Lopez, 1991; Key ve Benson, 1995).

NBR başlangıçta Landsat TM ve ETM+ bantları 4 ve 7 ile kullanım için geliştirildi, ancak 0,76-0,9 µm arasında bir NIR bandına ve 2,08-2,35 µm arasında bir SWIR bandına sahip herhangi bir multispektral sensörle (Landsat 8 dahil) çalışacaktır.

Normalize Yanma Oranı – Termal

Bu indeks, NBR’yi geliştirmek için termal bir bant kullanır. Yanmış ve yanmamış topraklar arasında daha iyi bir ayrılabilirlik ile sonuçlanır (Holden ve diğerleri, 2005).

NBRT başlangıçta Landsat TM ve ETM+ bantları 4, 7 ve 6 ile kullanım için geliştirilmiştir. Ancak, aşağıdaki aralıklara giren bantlara sahip herhangi bir multispektral sensörle (Landsat 8 dahil) çalışacaktır:

• NIR: 0,76 ila 0,9 µm
• SWIR: 2,08 ila 2,35 µm
• Termal: 10,4 ila 12,5 µm

Çalışmanın Kapsamı

Bu çalışma, Mayıs 2014 San Diego County orman yangınlarını bir vaka çalışması olarak kullanarak Landsat 8 görüntülerinden çeşitli yanık indeksi görüntülerinin nasıl oluşturulacağını gösterir. Aşağıdaki görevleri nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz:

• Su piksellerini hariç tutmak için ikili maskeler oluşturma,
• Multispektral verileri atmosferin en üst seviyesindeki yansımaya göre kalibre etme,
• Termal verileri parlaklık sıcaklıklarına göre kalibre etme,
• Düzeltilmiş multispektral ve termal verileri içeren birleştirilmiş bantlı bir görüntü oluşturma,
• ENVI’nin Spektral İndeks aracını kullanarak yanık indeksi görüntüleri oluşturma.

Çalışmada Kullanılan Veriler

Mayıs 2014’te, Santa Ana rüzgarları ve bir sıcak hava dalgasının tetiklediği San Diego County’de yaklaşık 20 farklı orman yangını çıkmıştır. İlk yangın 5 Mayıs’ta başlamış ve kalan son yangınlar 22 Mayıs’ta söndürülmüştür. 18 Mayıs’a kadar yangınlar 27.000 dönümden (42 mil kare) fazla araziyi yakmıştır (Figueroa ve Winkley, 2014). Çalışmada aşağıdaki tabloda listelenen Landsat-8 uydu görüntüleri kullanılmıştır:

Yangın Sonrası Görüntünün Açılması

Başlamak için şu adımları izleyin:

1. Menü çubuğundan Dosya > Aç‘ı seçin .
2. dat dosyasını seçin ve Aç‘a tıklayın.
3. Katman Yöneticisi’nde katman adına sağ tıklayın ve Katman Kapsamına Yakınlaştır‘ı seçin. Bu çok bantlı görüntü, kuzeyde San Clemente’den güneyde Del Mar’a kadar Kaliforniya kıyı şeridini gösterir. Görüntünün sol üst kısmında Camp Pendleton yakınlarındaki daha büyük yanık izlerinden bazılarını görebilirsiniz; belirgin bir gri renge sahiptirler. Bunları net bir şekilde göremiyorsanız, araç çubuğundaki açılır listeden farklı bir radyometrik düzeltme seçin:

Ön işleme

Aşağıdaki ön işleme adımları, yanma indeksleri hesaplanmadan önce görüntülerin düzgün şekilde maskelenmesini ve kalibre edilmesini sağlar. Bu adımların hepsi her vaka çalışmasında gerekli değildir; istisnalar aşağıda belirtilmiştir.

Su Maskesi Oluşturma

Okyanuslar veya diğer büyük su kütleleri içeren görüntüler, kalibrasyon ve atmosferik düzeltme ile etkileşime girmeleri nedeniyle bu pikselleri hariç tutmak için maskelenmelidir. Tam Landsat 8 görüntüleri ayrıca ENVI’nin otomatik olarak ‘NoData’ değerlerine ayarladığı siyah arka plan pikselleri içerir. Bu çalışmada kullanacağımız örnek görüntüler zaten kesilmiştir ve herhangi bir arka plan pikseli içermez.

Su maskesi oluşturmanın etkili bir yolu, yakın kızılötesi (NIR) bandını kullanarak bant eşikli ilgi bölgesi (ROI) oluşturmaktır. Suyun NIR bölgesinde son derece düşük bir yansıması vardır, bu nedenle bu pikseller neredeyse siyahtır. Bu pikselleri ROI Aracı ile izole edebilirsiniz.

1. Katman Yöneticisi‘nde PostFireOLISubset.dat katman adına sağ tıklayın ve Yeni İlgi Alanı (ROI)’nı seçin.
2. İlgi Alanı (ROI) Aracında, ROI Adını Su olarak değiştirin.
3. Eşik sekmesine tıklayın.
4. Yeni Eşik Kuralı Ekle düğmesine tıklayın.
5. Veri Seçimi iletişim kutusunda Yakın Kızılötesi (NIR) bandını seçin ve Tamam‘a tıklayın. NIR bandının bir histogramı Eşik Parametrelerini Seç iletişim kutusunda görüntülenir. Histogramdaki düşük piksel değerlerinin aralığını seçerek su piksellerini tanımlayacaksınız.
6. Grafikteki sol kenardaki kırmızı çizgiye tıklayıp sağa doğru sürükleyin ve 0’dan yaklaşık 7.618’e kadar olan veri değerlerini kapsayın:

7. Ön izleme onay kutusunu etkinleştirin. Bu aralığa giren pikseller kırmızıyla vurgulanır.

8. Tamam’a tıklayın. Sonra, su piksellerini maskeleyeceksiniz.

9.ENVI menü çubuğundan Dosya > Farklı Kaydet > Farklı Kaydet (ENVI, NITF, TIFF, DTED) seçeneğini belirleyi

10. Veri Seçimi iletişim kutusunda dat öğesini vurguvlayın.

11. Maske butonuna tıklayın.

12.Maske Seçimi iletişim kutusunda Su’yu seçin.

13.Ters maske seçeneğini etkinleştirin ve ardından Tamam’a tıklayın.

14.Veri Seçimi iletişim kutusunda Tamam’a tıklayın.

15.Save As iletişim kutusunda, Veri Yoksayma Değeri için 0

16.dat çıktı dosya adını girin.

17.Sonucu görüntüle seçeneğini etkinleştirin.

18. İşlem tamamlandıktan sonra, Katman Yöneticisi’nde dat katmanının işaretini kaldırın, böylece ekranda yalnızca PostFireOLISubsetMasked.dat görünür.

19. ENVI araç çubuğunda İmleç Değeri simgesine tıklayın.

20.Kırmızı artı işaretini beyaz okyanus piksellerinin üzerine getirin ve İmleç Değeri iletişim kutusunun NoData bildirdiğini doğrulayın bu piksellerin değerleri:

21.İmleç Değeri iletişim kutusunu kapatın.

22.Katman Yöneticisi’ndeki Görünüm girişine sağ tıklayın ve Tüm Katmanları Kaldır’ı seçin.

OLI Bantlarını Yansımaya Göre Kalibre Etme

Yanık Alan İndeksi ve Normalize Yanık Oranı gibi spektral indeks görüntüleri oluşturmak için kaynak görüntülerin, piksel değerlerinin 0 ila 1,0 veya 0 ila 100 arasında değiştiği atmosfer üstü (TOA) yansımasına göre kalibre edilmesi gerekir.

İpucu: Çoklu spektral görüntülerden yanık endeksi görüntüleri oluştururken, FLAASH ve QUAC gibi titiz, model tabanlı atmosferik düzeltme yöntemlerini kullanarak görünür yüzey yansıma görüntüleri oluşturmak genellikle gereksizdir. Bir yüzey yansıma görüntüsü oluşturmak istiyorsanız, Dark Subtraction, Flat Field veya IARR gibi araçlar genellikle yeterlidir.

1. Araç Kutusunun arama penceresinde, kalibrasyon yazın. Görünen Radyometrik Kalibrasyon aracının adına çift tıklayın.
2. Veri Seçimi iletişim kutusunda dat dosyasını seçin ve Tamam’a tıklayın.
3. Radyometrik Kalibrasyon iletişim kutusunda Kalibrasyon Türü açılır listesinden Yansıma (Radiance)‘yı seçin.
4. FLAASH Ayarlarını Uygula düğmesine tıklamayın.
5. dat çıktı dosya adını girin ve Tamam’a tıklayın.
6. Arayüzün sağ alt köşesinde bulunan İşlem Yöneticisi’nde Radyometrik Kalibrasyon işleminin tamamlanmasını bekleyin:

Termal Bantları Parlaklık Sıcaklıklarına Göre Kalibre Etme

Bu adım yalnızca bu eğitimin kapsadığı “Normalize Yanma Oranı – Termal” görüntüsünü oluşturmak için gereklidir. Landsat termal bantları Yanma Alanı Endeksi veya Normalize Yanma Oranı spektral endeksleri için kullanılmadığından, termal bantları kalibre etmeniz veya bu endeksler için katman istiflemesi yapmanız gerekmez. Termal bantlar için su maskesi oluşturmanız gerekmez.

Termal bantları parlaklık sıcaklıklarına (Kelvin cinsinden) göre kalibre etmek için şu adımları uygulayın:

1. Menü çubuğundan Dosya > Aç’ı seçin.
2. dat dosyasını seçin ve Aç’a tıklayın. Ekranda Termal Kızılötesi 1 bandı görünür.
3. Araç Kutusunun arama penceresinde, kalibrasyon yazın. Görünen Radyometrik Kalibrasyon aracının adına çift tıklayın.
4. Veri Seçimi iletişim kutusunda dat dosyasını seçin ve Tamam’a tıklayın.
5. Radyometrik Kalibrasyon iletişim kutusunda Kalibrasyon Türü açılır listesinden Parlaklık Sıcaklığı’nı seçin.
6. FLAASH Ayarlarını Uygula düğmesine tıklamayın.
7. dat çıktı dosya adını girin ve Tamam’a tıklayın.

Katmanlı Yığılmış Bir Görüntü Oluşturun

Bu adım, kalibre edilmiş termal ve OLI bantlarını tek bir dosyada birleştirecektir, böylece daha sonra “Normalize Yanık Oranı Termal” görüntüsü oluşturmak için Spektral Endeksler ve Bant Matematiği araçlarını kullanabilirsiniz. Yanık Alan Endeksi veya Normalize Yanık Oranı spektral endekslerini hesaplamak için katman yığınları oluşturmanız gerekmez.

1. Araç Kutusunun arama penceresinde, katman yığını (Layer stack) yazın. Görünen Katman Yığını Oluştur aracının adına çift tıklayın.
2. Katman Yığını Oluştur iletişim kutusunda, Giriş Rasterleri’nin yanındaki Gözat düğmesine tıklayın .
3. Veri Seçimi iletişim kutusunda, klavyenizdeki Ctrl tuşunu kullanarak hem dat hem de PostFireTIRCalibrated.dat öğesini seçin. Tamam’a tıklayın.
4. Input Rasterlarında​, dat’ı PostFireTIRCalibrated.dat’ın üstüne sürükleyin.

5.Resample açılır listesinden Cubic Convolution’i seçin.

6.Kalan parametreleri varsayılan ayarlarında tutun.

7. dat çıktı dosya adını girin ve Tamam’a tıklayın.

8.İşlem tamamlandığında araç çubuğundaki Veri Yöneticisi simgesine tıklayın.

9.Katman yığınının yedi OLI bandı ve iki TIR bandı içerdiğini doğrulayın.

Yanık İndeksi Görüntüleri Oluştur

ENVI’nin Spektral Endeks aracı, bitki örtüsü, yanmış alanlar, jeolojik ve yapılaşmış özellikler gibi farklı endeksleri temsil eden görüntüler oluşturur. Her endeks görüntüsü oluşturduğunuzda bu aracı çalıştırmanız gerekir. Yanık endekslerini hesaplamak için şu adımları izleyin:

1. Araç kutusunun arama penceresine spektral indeksler yazın. Görünen Spektral İndeksler araç adına çift tıklayın.
2. Veri Seçimi iletişim kutusunda dat dosyasını seçin ve Tamam’a tıklayın.
3. Dizin listesinde, Yanık Alanı İndeksi’ni seçin.
4. Çıktı Raster alanına dat dosya adını girin ve Tamam’a tıklayın.
5. Aşağıdaki indeksler için 1-4. Adımları tekrarlayın:

n Normalize Yanma Oranı (çıktı dosya adı: PostFireNBR.dat n Normalize Yanma Oranı Termal 1 (çıktı dosya adı: NBRT1.dat)

6. Menü çubuğundan Görüntüler > 2×2 Görüntüler’i seçin. Ekranda dört boş görünüm görünür.
7. Yanık Alan İndeksi bant adını Veri Yöneticisi’nden sol üst görünüme sürükleyip bırakın.
8. Normalize Yanma Oranı bant adını Veri Yöneticisi’nden sağ üst görünüme sürükleyip bırakın.
9. Normalize Yanma Oranı Termal 1 bant adını Veri Yöneticisi’nden sol alt görünüme sürükleyip bırakın.
10. Menü çubuğundan Görüntüler > Görüntüleri Bağla’yı seçin.
11. Geo Link seçeneği zaten seçiliyken, Tümünü Bağla’ya tıklayın. Ardından Tamam’a tıklayın. Üç görünüm de aynı coğrafi konumun üzerinde merkezlenir.
12. Araç çubuğunun Git alanına piksel koordinatları 631, 472 yazın ve Enter tuşuna basın. Görünümler Camp Pendleton yakınlarındaki yanmış bölgenin üzerinde merkezlenir.

Yanık Alan İndeksi görüntüsünde (sol üst görünüm) daha parlak piksellerin yanık alanları, Normalize Yanık Oranı görüntülerinde ise daha koyu piksellerin yanık alanları gösterdiğine dikkat edin.

1. Diğer yanmış alanları keşfetmek için Git alanına aşağıdaki piksel koordinatlarını girin:

n 1214, 530 (Fallbrook)

n 1263, 1669 ve 873, 1260 (Carlsbad) n 1246, 1253 (San Marcos)

n 58, 123 (Camp Pendleton)

2. Görüntüleri daha fazla keşfetmek için araç çubuğundaki gezinme, yakınlaştırma ve uzatma araçlarını kullanın.

Normalize Yanma Oranı ve termal versiyonu birbirinden nasıl farklıdır? Biri yanmış alanları diğerinden daha iyi ayırır mı?

3. İşiniz bittiğinde Katman Yöneticisi’ndeki her Görünüm öğesine sağ tıklayın ve Görünümü Kaldır’ı seçin.

Farklandırılmış Normalleştirilmiş Yanma Oranı

Farklılaştırılmış normalleştirilmiş yanık oranı (ΔNBR), NBR’deki mutlak değişimi ölçen başka bir yanık şiddeti ürünüdür. Aşağıdaki adımları uygulayarak kolayca bir ΔNBR görüntüsü oluşturabilirsiniz:

1. Yangından hemen önce bir NBR görüntüsü oluşturun.
2. Yangın sırasında veya sonrasında bir NBR görüntüsü oluşturun.
3. Yangın sonrası NBR görüntüsünü yangın öncesi NBR görüntüsünden çıkarın.

Daha parlak pikseller, yanık şiddetinin daha yüksek olduğunu gösterir.

bu eğitimde yangın sonrası görüntü için yaptığınız tüm ön işleme adımlarını yangın öncesi görüntü için de yapmanız gerekir , termal bant kalibrasyonu ve katman istifleme hariç. Yangın öncesi görüntü için bu adımların hepsini sizin için yaptık.

ΔNBR görüntüsü oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Menü çubuğundan Dosya > Aç’ı seçin .
2. dat dosyasını seçin ve OK’e tıklayın. Ön ateşleme NBR görüntüsü görüntülenir.
3. Kutusu’nun Arama penceresine band math yazın ve Band Math aracının adına çift tıklayın.
4. İfade girin alanına float ( b2 – b1) yazın.
5. Listeye Ekle’ye tıklayın, ardından Tamam’a tıklayın.
6. Değişkenler Bant Eşleştirmeleri iletişim kutusunda B1 – [tanımsız] seçiliyken, dat altında Normalleştirilmiş Yanma Oranı bandına tıklayın.
7. B2 – [tanımsız] öğesini seçin .
8. dat altında Normalize Yanma Oranı bandına tıklayın.
9. dat çıktı dosya adını girin ve Tamam’a tıklayın. Aşağıdaki görüntü, beyaz piksellerin yanmış alanları gösterdiği şekilde görünür. (Maskelenmiş okyanus pikselleri de beyaz renktedir.)

ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu FIREMON programı (Key ve Benson, 2005), buna göre ölçeklendirilmiş piksel değerlerine dayalı olarak yanık şiddeti kategorilerini yayınladı:

ΔNBR görüntüsünün üzerine yerleştirebileceğiniz bir yoğunluk renk dilimi dosyası oluşturduk.

1. Katman Yöneticisi’nde dat katmanına sağ tıklayın ve Yeni Raster Renk Dilimi’ni seçin.
2. dat altında Band Math bant adını seçin ve Tamam’a tıklayın.
3. Renkli Dilimleri Temizle butonuna tıklayın .
4. Aç düğmesine tıklayın ve dsr dosyasını seçin. Aç’a tıklayın. Görüntü, bu renk dilimi tarafından tanımlandığı gibi farklı renklere bölünür.
5. Tamam’a tıklayın.
6. Katman Yöneticisi’nde -0,1 ile 0,1 arasındaki piksel değerleri aralığını temsil eden gri renkli kutunun işaretini kaldırın.
7. Git alanına piksel koordinatları olan 631p,472p yazıp Enter tuşuna basın.
8. Araç çubuğundaki Yakınlaştır açılır menüsüne 125 (%) girin. Ekran, Camp Pendleton yanık alanının üzerinde ortalanır.
9. Katman Yöneticisi’nde, mor, mavi ve gri kutuların seçimini kaldırmak için tıklayın. Yalnızca en yüksek yanma şiddeti seviyeleri görüntülenir. Aşağıdaki görüntüler, yangın sonrası Landsat görüntüsüne bindirilmiş farklı yanma şiddeti seviyelerinin örneklerini gösterir:

Referanslar:

Figueroa, T., and L. Winkley. “Fires in North County closer to being out.” San Diego Union Tribune, updated 19 May 2014.

http://www.utsandiego.com/news/2014/may/18/Regionswildfires-closer-to-out-as-weather-shifts/. Accessed June 2014.

Holden, Z., et al. “Evaluation of Novel Thermally Enhanced Spectral Indices for Mapping Fire Perimeters and Comparisons with Fire Atlas Data.” International Journal of Remote Sensing 26 (2005): 4801-4808.

Key, C. and N. Benson. “Landscape Assessment: Remote sensing of severity, the Normalized Burn Ratio; and ground measure of severity, the Composite Burn Index.” In FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System, RMRS-GTR, Ogden, UT: USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station (2005).

Lopez Garcia, M.J., and Caselles, V. “Mapping Burns and Natural Reforestation using Thematic Mapper Data. Geocarto International 6 (1991): 31-37.

Martín, M. Cartografía e inventario de incendios forestales en la Península Iberica a partir de imágenes NOAA AVHRR. Doctoral thesis, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares (1998).

ENVI yazılımı ve uydu görüntüsü talepleriniz için https://ataymuhendislik.com/ adresinden Atay Mühendislik ile iletişime geçebilirsiniz.

Dr. Altan YILMAZ

Uzaktan Algılama Koordinatörü