Yeryüzü sıcaklıklarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi: Tek-kanal yöntemleri
Retrieval of land surface temperature using remote sensing techniques: Single-channel methods overview
Yazar: BAHADIR ÇELİK
Danışman: PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Landsat uyduları = Landsat satellite ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Yeryüzü sıcaklıkları, dünyamızdaki iklim değişikliklerinin ve enerji denge sisteminin anlaşılmasında kilit parametrelerden biridir. Bu sıcaklıkların etkin ve hızlı şekilde elde edilmesinde ise ısıl uzaktan algılama verileri önemli bir rol oynamaktadır.
Dünya yüzeyi yapay uydular tarafından sürekli olarak gözlenmekte ve küresel ölçekte veri alımı her an devam etmektedir. Uydulara bağlı ısıl algılayıcılar tarafından algılanan veriler ise bunlardan biridir.
Uydu platformunda algılanan sıcaklıklar, doğrudan ölçülen gerçek yeryüzü sıcaklıklarını temsil etmemektedir. Atmosferüstü ısıl algılayıcıları, yeryüzü ve onu çevreleyen atmosfer tarafından yayınan atmosfer üstü (TOA) ışınımsal enerjiyi kaydetmektedir. Bu ışınımsal enerji birçok atmosferik etkiyi de bünyesinde barındırmaktadır. Bu etkilerin giderilmesi ve doğrudan korunaklı termometreler yardımıyla ölçülen yüzey sıcaklıklarının eşleniği olan ışınımsal yüzey sıcaklıklarının elde edilmesi için literatürde çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemler ısıl algılayıcının bant sayısına ve görüş açısına bağlı olarak üçe ayrılmaktadır. Bunlar; birden fazla kanal ve görüş açısının kullanıldığı, bölünmüş pencereler yöntemleri, çok-açı yöntemleri ve sadece bir ısıl bandın kullanıldığı tek-kanal yöntemleri olarak sıralanır.
Bu çalışmada yukarıda bahsedilen, yüzey sıcaklıklarının belirlenmesinde tek-kanal yöntemlerinden en  yaygın olarak kullanılan ışınımsal transfer denklemi ve Qin tek-kanal yönteminin karşılaştırılması yapılmıştır. Bu karşılaştırma da, farklı yöntemlerle elde edilen toplam atmosferik su buharı değerlerinin Qin yöntemiyle hesaplanan yüzey sıcaklıklarına etkisinin araştırılması hedeflenmiştir.  Bu amaçla, Amerikan Ulusal Jeoloji Birimi (USGS) tarafından yayımlanan, çalışma bölgesi olan İstanbul?a ait 11 Eylül 2011 tarihli Landsat görüntüleri indirilmiştir. Yöntemlere girdi olan toplam atmosferik su buharı değerlerinin hesabı için İstanbul/Göztepe radyosonda istasyonundan Landsat görüntüsü ile aynı tarihli ravisonde rasatları ve TERRA/MODIS uydusundan yakın kızılötesi algoritmayla elde edilmiş toplam atmosferik su buharı ürünü (MOD05) kullanılmıştır. Yüzey yayınırlık değerleri ise NDVITHM yöntemi ile, CORINE arazi örtüsünün birlikte kullanıldığı entegre yöntem yardımıyla hesaplanmış ve her iki tek-kanal yönteminde aynı veri kullanılmıştır. 
Sonuç olarak Qin yöntemi kullanılarak,  farklı atmosferik veriler ile hesaplanmış iki ayrı yüzey sıcaklığı ve bunun yanında, ışınımsal transfer denklemi ile ravisonde rasatlarından elde edilen su buharı değerinin girdi olarak kullanıldığı yüzey sıcaklık görüntüsü hesaplanmıştır. 
Elde edilen bu görüntülerdeki sıcaklık değerlerinin doğruluklarının incelenmesi için, Amerikan Havacılık ve Uzay Dairesi (NASA) tarafından dağıtımı yapılan Terra platformundaki MOD11 kodlu, 1x1 km lik mekansal çözünürlüğe sahip yeryüzü sıcaklık görüntüleri kullanılmıştır. Farklı atmosferik veriler ve yöntemler yardımıyla hesaplanan üç sonuç yüzey sıcaklıkları görüntüsü MOD11 verisi ile aynı mekansal çözünürlükte yeniden örneklenmiştir. Sonuçların analizinde uygulama bölgesi olan İstanbul bölgesinde homojen olarak  rasgele dağılmış 439 kontrol noktası seçilmiştir.  Her kontrol noktasının coğrafi  konumlarının MOD11 görüntüsü ve hesaplanan sıcaklık görüntüleri üzerinde karşılık geldiği piksellere ait sıcaklık değerleri karşılaştırılmıştır. Bu işlemin neticesinde, MODIS MOD05 görüntülerinden hesaplanan toplam su buharı değerinin kullanıldığı çalışmaya ait sonuçların, ravisonde rasatlarından elde edilen su buharı değerinin kullanıldığı çalışmalara ait sonuçlara kıyasla, referans alınan MOD11 sıcaklık değerlerine daha yakın olduğu belirlenmiştir. Bu durumun oluşmasındaki temel sebep, noktasal bazdaki ravisonde rasatlarından elde edilen su buharı değerinin, çalışmada kullanılan Landsat görüntüsünün tamamında sabit olarak kabul edilmesinden dolayıdır. Ancak atmosferik su buharı farklı konumlardaki atmosferik kolonlarda farklı değerlere sahiptir. MODIS MOD05 verisinde ise 1x1 km mekansal çözünürlükte  toplam atmosferik su buharı verilerine ulaşmak mümkündür. Bu sebepten dolayı daha yüksek çözünürlükteki MODIS su buharı değerinin kullanıldığı yöntemden elde edilen sıcaklık  bilgileri diğer yöntemlere göre iyi sonuçlar vermiştir.

Abstract:
Land surface temperature is one of the key parameters in examining and understanding the global climate change and energy balance system of the earth. In studies such as, determination of urban heat islands and urban heat island effects, volcanological researches, ecological studies, global and local scale climate change monitoring, detection of geothermal resources and etc., surface temperature information is important.
Generally the thermodynamic temperatures, measured by thermometers above a flat surface are termed as near-surface temperature. However these measurements do not represent the actual LSTs. By the advancements in sensor technology, we are now able to measure the radiant energy emitted from an object by thermal infrared radiometers. The recorded radiation by radiometers  is then converted to radiometric temperatures, which are also called ?skin? temperatures. 
In spaceborn platforms, the thermal radiation emitted from earth?s surface is sensed by  radiometers attached to the remote sensing satellites. This recorded radiation is then converted to the top of atmosphere brightness temperatures which shows good correlation with actual kinetic temperature of surface.
Although there is a good correlation with  TOA brightness temperatures and LSTs, they still do not represent the real surface temperatures. The recorded TOA radiant energy by spaceborn sensors is attenuated by the constituents of atmosphere. This radiation includes many atmospheric effects like absorption, the downwelling irradiation of atmosphere which is reflected from earth surface and upwelling radiation of atmosphere to the satellite sensor. 
In thermal infrared portion of electromagnetic spectrum, water vapor is the main absorber. Other absorbers are  O3, and CO2. These gases vary slowly comparing to water vapor. To convert the TOA brightness temperatures into surface temperatures we need to apply atmospheric corrections in order to eliminate these atmospheric effects. Even after performing the atmospheric corrections and eliminate the attenuation of atmosphere, we still have one parameter (emissivity) to be considered to obtain the real LSTs.
In nature, all objects above absolute zero emit infrared radiation. The radiation emitted by an object is defined by blackbody and Planck?s radiation law. Blackbody is a theoretical concept, that absorbs all the radiant energy falls and emits this absorbed energy in all wavelengths. Objects in real life are not blackbodies. Emissivity is defined as the ratio of radiant energy emitted by an object to the radiant energy of the blackbody at same temperature. 
In literature, there are several methods developed to obtain land surface temperatures from thermal remote sensing imagery. Based on the number of thermal infrared bands and view angle of TIR sensor, these methods are classified in three category;
*	Single-Channel / Mono-Window Methods
*	Split-Window Methods
*	Multi-Angle Methods
Single-channel methods are applied to thermal infrared remote sensing data acquired in one atmospheric window. In these methods, vertical atmospheric profile information is required simultaneously with satellite pass over the study area. By using the  profile information we can simulate atmospheric radiation using radiative transfer codes like 6S, LOWTRAN, MODTRAN and perform the atmospheric correction. The most common problem of single-channel methods is that, usually the atmospheric profile information is not available simultaneously with satellite pass.
Split-window methods are applied to thermal infrared remote sensing data, acquired in two atmospheric windows that are generally two neighbour bands in electromagnetic spectrum. Atmospheric effects are obtained from the differential absorption between this two neighbour channel.
Multi-angle methods are very similar to split-window. Both methods are applied to two channel TIR data. But in multi-angle methods, the atmospheric influences are obtained from varying atmospheric path lengths due to the different viewing angles of TIR sensors.
In this study, it is aimed to compare and analyze the effects of different atmospheric products to the results obtained from the most common two single-channel LST retrieval method applied to a Landsat TM6 thermal infrared band. 
The single channel methods that compared are respectively;
*	Radiative Transfer Equation Method
*	Mono-window method proposed by Qin et al
The Landsat5 TM data of study area Istanbul is downloaded from United States Geological Survey?s (USGS) data distribution service named Earthexplorer. The satellite scene is dated 11.09.2011 that has clear sky view with cloud cover less then 10 percent. 
The two different atmospheric data used in the study are;
*	Radiosonde data obtained from 17062 Göztepe station at 12:00 UTC
*	MODIS MOD05 near-infrared 5-min total atmospheric water vapor content data with acquisition date 11.09.2011 8:10 to 8:15 is obtained from NASA?s EOSDIS data distribution system 
Additional CLC2006 vector land cover data is obtained from website of European Environmental Agency in order to implement the integrated LSE retrieval method proposed by Stathopoulou M. et al.
Finally, to test and compare the results obtained from each method, a reference    level 2 MODIS MOD11_A1 standart 5-min Land surface temperature image is obtained from NASA EOSDIS data distribution system acquired in same time with Landsat data.
To calculate land surface emissivity image of study area the integrated NDVI thresholds method proposed by Stathopoulou M. et al is used. For this purpose the near-infrared and red bands of landsat data is atmospherically corrected using FLAASH module of ENVI software which uses MODTRAN 4 radiative transfer code. With the help of atmospherically corrected near-infrared and red bands surface NDVI values are computed. 
Considering the land cover types of Istanbul, the CLC2006 vector data is reclassified in six classes. The classes are respectively; Urban densely built areas, suburban medium built areas, Industrial/Commercial area, Forest areas, Aggricultural areas and Urban use areas. For each reclassified area, different NDVI thresholds method is performed as proposed by Stathopoulou M. et al and LSE image of study area is created. Same LSE image is used in both methods.
For atmospheric correction side, two different total atmospheric water vapor content is calculated. with radisonde data by using thermodynamic equations and with MOD05 product. 
The calculated point water vapor content from radiosonde and 1x1 km spatial resolution of MOD05 image is used as input parameter for Qin Mono-window LST retrieval method. There for two LST images are obtained from same method using different atmospherical data.
Additionally, a MODTRAN simulation is performed by using NASA online atmospheric correction program and a third LST image is obtained by using radiative transfer equation.
To test the resultant LST images, level 2 Modis MOD11_A1 image is reprojected to UTM projection and WGS84 datum and three LST images are resampled to same 1x1 km spatial resolution of MOD11 product. For comparison with reference LST image, using ArcGIS software random and homogeneously distributed 439 control points are generated. All temperature values of each control point is extracted.
For analysis, by referencing MOD11 values,  RMSE, mean error and standart error of mean is calculated by using 439 control points. The root mean square errors of results, obtained by radiative transfer equation with MODTRAN simulation, Qin mono-window with radiosonde data and Qin mono-window with MOD05 data are respectively, 2.0402, 1.9928 and 1.5716. 
A linear reggression is carried out using dataset in order to see the correlation between method predicted results and reference LST . The correlation between RTE-simulation LSTs and MOD11 is % 73.34,  Qin-Radiosonde LSTs and MOD11 is %73.45 and finally the correlation between Qin-MOD05 LSTs and MOD11 is % 81.06. 
Consequently, these results indicates that, in single-channel LST retrieval methods, using MODIS MOD05 atmospheric total water vapor content as input data yields better results. However, it is not always possible to obtain atmospheric profile data of study area, using MOD05 atmospheric product will provide practical solutions.