No abstract

No abstract

No abstract

Coastline boundaries are constantly changing due to natural or human-induced events that take place in the world. Therefore it is necessary to correctly observe coastline boundaries. Remote sensing is one of the most frequently used methods to monitor the changes in coastal areas. In this study, it is aimed to solve the problem of choosing the right method for coastal change observation. This paper introduces a spatial pixel-based and object-based image classification approach to recognize changing areas in coastline. The coastline boundary changes occurred in a part of Yamula Dam Lake in Kayseri province were examined using three multispectral Landsat 8 satellite images of March, August and November 2016. Firstly, imageto-image registration processing was performed to register the three satellite images. Then, each satellite image was classified into two information classes either 'Lake' and 'Other Field' by using pixel-based Artificial Neural Networks (ANNs) and object-based K-Nearest Neighbor (KNN) method. Classification accuracies for ANNs method were obtained 99.97%, 99.90% and 99.80% respectively in March, August and November. As for the accuracies of the classification for the KNN method, in March, August and November were obtained 99.99%, 99.93% and 99.92% respectively. The change images were formed for March-August and August-November pairs by using the obtained classification images. The post classification comparison method was used to determine the changes in coastline boundaries. At the end of the study, seasonal changes from water to land and from land to water were detected. According to the result of the changes there is a 5,67 km 2 increase from March to August and a 3,14 km 2 decrease from August to November in Yamula Dam Lake.

Günümüzde yerel iklim değişiklikleri etkisinin giderek artış göstermesi nedeniyle iklim parametrelerinden biri olan yüzey sıcaklıklarının izlenmesi önemli olup termal uzaktan algılama yöntemleriyle izlenebilmektedir. Uzaktan algılama teknikleri ile elde edilen termal görüntülerin belli algoritmalar yardımıyla işlenmesiyle Yer Yüzey Sıcaklığı (YYS) görüntüleri elde edilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, Terra uydusu üzerinde yer alan ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) algılayıcısına ait veriler kullanılarak gece ve gündüz YYS görüntülerinin çıkarılması ve YYS verileri ile Yüzey Isı Adası (YIA) analizlerinin gerçekleştirilmesidir. ASTER algılayıcısına ait 03/07/2013 tarihinde alınan görüntülerden gece görüntüsü Türkiye saati ile 22.36'da gündüz görüntüsü ise 11.33'te alınmıştır. Çalışmada, ASTER verileri mono-window algoritması ile işlenerek YYS görüntüleri üretilmiştir. Çalışma alanı olarak Adana ilinin merkez ilçeleri dışında en fazla nüfusa sahip olan Ceyhan ilçesi seçilmiştir. Çalışma sonucunda üretilen YYS görüntüleri üzerinde YIA analizi gerçekleştirmek amacıyla farklı Arazi Kullanımı Arazi Örtüsü (AKAÖ) türlerinin gece ve gündüz sahip olduğu YYS değerleri analiz edilmiştir. YYS görüntüleri MODIS YYS ürünleri ile çapraz doğrulama yöntemi ile doğruluk analizine tabi tutulmuştur. Yapılan analizler ile gündüz en yüksek YYS değerinin nadasa bırakılan toprakta elde edildiği gözlemlenirken gece ise kentsel alanlardaki YYS değerinin en yüksek olduğu belirlenmiştir. Çalışa sonucunda, ASTER'in gece ve gündüz verileri sağlaması ile YIA analizinin etkili bir şekilde yapılabildiği gözlemlenmiştir.