Landsat 8 ve sentinel 2 uydu görüntüleri ile içme suyu baraj göllerinde bulanıklık tahmini
Estimation of turbidity in drinking water reservoirs using landsat 8 and sentinel 2 satellite images
Yazar: ÖMER DİLMEN
Danışman: DOÇ. DR. ADEM BAYRAM ; DOÇ. DR. ESRA TUNÇ GÖRMÜŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Amerika Birleşik Devletleri'nin Kansas Eyaleti'nde yer alan ve 395,699 nüfusa sahip Wichita şehrinin içme ve kullanma suyu kaynağı olan Cheney Rezervuarı'nda uzaktan algılama ve yersel ölçüm verileri kullanılarak bulanıklığın tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Birleşik Devletler Jeolojik Araştırma Kurumu tarafından rezervuarda 2014-2022 yılları arası takibi yapılan bulanıklık ile Landsat 8 OLI ve Sentinel 2 MSI uydu görüntülerinin yansıma değerleri arasındaki ilişkiler sırasıyla regresyon analizi, çoklu uyarlanabilir regresyon eğrileri, TreeNet gradyan arttırma makinesi, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemleriyle araştırılarak bulanıklığı tahmin edebilecek modeller kurulmuştur. Elde edilen 99 Landsat 8 OLI ve 56 Sentinel 2 MSI görüntüleri ile yersel ölçümler aralarındaki zaman farkı 20 dakikadan daha az olacak şekilde eşleştirilmiştir. Bu eşleştirmeler kullanılarak kurulan modellerin başarıları, ortalama karesel hata, kök ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata ve Nash Sutcliffe (NS) verimlilik katsayısı performans istatistikleri ile kıyaslanmıştır. Diğer yöntemlere kıyasla YSA'nın daha iyi sonuçlar (NS = 0.72) verdiği görülmüştür. Elektromanyetik spektrumun 500 ile 700 nm arası dalga boyları ile bulanıklık değişkeni arasında bir ilişki olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
This study aims to estimate the surface turbidity using the remote sensing data and in situ monitoring data in the Cheney Reservoir, which is the source of water intended for human consumption for the city of Wichita with a population of 395,699, located in the State of Kansas, United States of America. The relationships between the turbidity monitored by the United States Geological Survey in the reservoir from 2014 to 2022 and the reflectance values of Landsat 8 OLI and Sentinel 2 MSI satellite images, which were almost simultaneous with the turbidity data, were examined by regression analysis, multivariate adaptive regression splines, TreeNet gradient boosting machine, support vector machines, and artificial neural networks (ANNs) methods in order to build models to estimate the water turbidity. Successfully obtained 99 Landsat 8 OLI and 56 Sentinel 2 MSI images and in situ measurements were matched in such a way that the time difference between them was less than 20 minutes. The success of the models that were built using these matches was compared with the performance statistics of mean squared error, root mean square error, mean absolute error, and Nash Sutcliffe (NS) efficiency coefficient. It was observed that the ANNs method gave better estimation results (NS = 0.72) compared to the other methods. It was confirmed from the results that the turbidity variable monitored in the reservoir was correlated with the wavelengths of the electromagnetic spectrum between 500 and 700 nm.