Yer yüzey sıcaklığının uzaktan algılama verileri ve mekansal istatistik yöntemleri ile analizi: İstanbul örneği
Analysing the land surface temperature by using remote sensing data and spatial statistics techniques: Istanbul case study
Yazar: HAZAL CİĞERCİ
Danışman: DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Uydu görüntüleri = Satellite images ; Yüzey sıcaklığı = Surface temperature

Özet:
Hızlı nufüs artışı ile birlikte şehir alanlarının düzensiz şekilde büyümesi,  beton, asfalt gibi yapay malzemelerle kaplı alanların, endüstriyel yapıların hızla artması ve bunlara paralel olarak doğal alanların tahrip edilmesi, yaşam alanlarında sera gazı artışı, çevre kirliliği, kentsel ısı adası (KIA) etkisi ve yer yüzey sıcaklığı (YYS) artışı gibi çok sayıda olumsuzluk yaratmaktadır. Bu olumsuzlukların başında, şehrin yoğun yapılaşmış bölgelerinin kırsal alanlara göre daha sıcak olması gelmektedir. Hızlı kentleşmenin en önemli etkilerinden biri olan KIA, kentlerin, kırsal çevrelerine göre daha sıcak olmasına neden olan antropojenik kaynaklı bir olgudur. KIA, Atmosferik Kentsel Isı Adaları (AKIA) ve Yüzey Isı Adaları (YIA) olmak üzere iki ana başlık altında toplanmaktadır. Yeryüzüne ulaşan ışınım YIA oluşumunu etkileyen en önemli faktörlerden birisidir. Kırsal ve kentsel alanlarındaki farklı zemin özellikleri bu bölgelerde önemli derecede ısı farklılıklarına neden olmaktadır. Bu sebeple YYS'nin araştırılması YIA çalışmalarında kilit bir unsurdur. 
Bu çalışmada, İstanbul'da özellikle yoğun yapılaşmanın olduğu bölgelerin YYS üzerindeki etkisinin mekansal bir istatistiksel yöntem olan sıcak alan (hotspot) analizi ile birlikte belirlenmesi ve analizi amaçlanmıştır. Çalışmanın İstanbul'a odaklanmasının sebebi, Türkiye'nin ekonomi, kültür ve eğitim merkezi olan bu kentin, yıllar içerisinde hızlı nüfus artışı ve kırsal bölgelerden gelen göçler sebebiyle hızlı bir kentleşme süreci geçirmiş olmasıdır. Çalışmanın gerçekleştirilmesi için 17 Haziran 2009, 19 Temmuz 2009 ve 5 Eylül 2009 tarihli Landsat 5 TM ve 23 Haziran 2017, 25 Temmuz 2017 ve 11 Eylül 2017 tarihli Landsat 8 OLI & TIRS görüntüleri kullanılmıştır. 
2009 ve 2017 yıllarına ait arazi örtüsü sınıflarının belirlenmesinde, maksimum benzerlik sınıflandırma yönteminden yararlanılmıştır. Sınıflandırma işlemininden sonra doğruluk değerlendirmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada YYS ile ilişkilendirilmesi ve sıcak alan analizlerinde kullanılması amacıyla 2009 yılına ait üç görüntüden ve 2017 yılına ait üç görüntüden Normalize Edilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI) ve Kentsel İndeks (UI) hesaplanmıştır. Bu görüntülerin yıllara göre ortalamaları alınıp, atmosferik ve zamansal etkilerinin giderilmesi için normalize edilmiştir. 
Bir sonraki aşama olan YYS verilerinin elde edilmesinde mono-window algoritması kullanılmış ve belirtilen tarihlere  ait görüntüler ile eş zamanlı meteorolojik istasyon (yakın yüzey sıcaklığı ve nisbi nem) verileri İstanbul Büyükşehir Belediyesi'ne bağlı meteoroloji istasyonlarından elde edilmiştir. Hava sıcaklığı ve nisbi nem değerleri,  YYS elde edilmesi için gereken atmosferik geçirgenlik, ortalama atmosferik sıcaklık parametrelerinin ve yer yüzey yayınırlığının hesaplanmasında kullanılmıştır. Her tarih için hesaplanan YYS görüntülerinin ortalaması alınmış ve bu ortalama görüntüler normalize edilmiştir. 
Son aşamada ise YIA etkilerini incelemek ve yerleşim alanlarının etkisini idari sınırda belirlemek için mekansal bir otokorelasyon yöntemi olan Getis Ord Gi* istatistiği normalize edilmiş YYS, NDVI ve UI görüntülerine uygulanmıştır. 
Hesaplanan indeksler, sınıflandırma görüntüleri, mono-window algoritması ile elde edilen YYS verileri analiz edildiğinde; yeşil alanların ve su ile kaplı alanların daha düşük sıcaklıkta, yerleşim alanlarının ise daha yüksek sıcaklıkta olduğu gözlenmiştir. Sıcak alan analizi ile elde edilen veriler ise bu sonuçları desteklemektedir.

Abstract:
With the rapid global population growth in the last century, urban populations have started to increase dramatically due to the change in economic relations. According to the World Urbanization Report published by the United Nations in 2018, it is predicted that more than half of the world's population (approximately 55%) will be concentrated in cities and this rate will reach 88% in 2050. 
The urbanization phenomenon, which is an inevitable result of economic and social development, especially after the Industrial Revolution in the 18th and 19th centuries, is expressed as the transformation of rural life into urban life. Irregular and unplanned urbanization based on both spatial distribution and population is one of the most serious challenges that our world is facing. 
Urbanization, which depends on demographic and physical expansion in urban land, leads to a dramatic land use transformation in which the boundaries of the city are also changed. With urbanization, rural land cover types such as soil, water and vegetation are replaced by building materials with impervious surfaces such as asphalt, concrete and metal. Building materials used in these urban surfaces can absorb heat more than the surfaces in natural structure due to their high heat retention and low reflectance properties. Heat absorption on these surfaces then spreads to the environment, causing a noticeable increase in temperature. In addition, with urbanization, environmental problems such as greenhouse gas increase, environmental pollution, urban heat island (UHI) effect and ground surface temperature increase also occur. 
UHI, one of the most important effects of rapid urbanization, is an anthropogenic phenomenon that causes cities to be warmer than their rural surroundings. This climatic difference between urban and rural areas was first defined by Luke Howard for the city of London in 1820 as the "urban heat island", and in the literature, many studies have investigated this phenomenon in many cities til now. 
UHIs are grouped under two main headings: Atmospheric Urban Heat Islands (AUHI) and Surface Heat Islands (SUHI). These two types of heat islands differ according to the techniques used in detection and measurement types. While AUHIs are defined by direct measurements of meteorological stations and mobile transitions, SUHIs are determined by indirect measurements such as remote sensing technology. The SUHI effect has a negative impact on both the environment and people as it increases air pollution, causes high energy consumption and affects human health. 
The sun radiation reaching the earth is one of the most important factors affecting the formation of SUHI. Different ground features in rural and urban areas cause significant temperature differences in these areas. For this reason, the investigation of LST is a key element in SUHI studies. LST studies were initially carried out with data obtained from meteorological stations. However, these data only represented the location and vicinity of the stations, and continuous temperature data could not be obtained from these stations for the entire region. With the advances in remote sensing technology, different sensors with thermal infrared imaging capability have begun to be widely used to obtain LST, and they provide basic data in UHI analysis. In the context of climate research, thermal remote sensing is more advantageous than traditional methods in terms of cost and time. It is also an advantageous method in terms of its wide applicability.
The impervious surfaces that cause an increase in temperature in Istanbul, which is a megacity, are constantly expanding, especially due to the population growth. Although these changes contribute to the social characteristics of daily life, they have inevitable and permanent effects on nature and the ecosystem. It is known that the mega projects, the Yavuz Sultan Selim Bridge and the connection roads, particularly in the region where the northern forests are located, destroy the green areas.
The heat island problem, which is based on many parameters, should be evaluated from a broad perspective with correct data. Nowadays, the issue is getting more and more critical for Istanbul. In order to analyze the negative effects caused by all these changes, determining the statistical relationship between Land Use and Land Cover (LU/LC) classes and surface temperature is of great importance for the sustainable management of Istanbul.
The aim of this study is to analyze the effects of LU/LC classes determined by remote sensing spectral indexes and image classification methods on SUHI for the sustainable management and planning of Istanbul. Also, it aims to investigate spatial distribution to reveal these effects on an administrative scale and to show the establishment of cause that affect the relationships.
In this context, images of Landsat 5 TM dated 17 June 2009, 19 July 2009, 5 September 2009 and Landsat 8 OLI & TIRS dated 23 June 2017, 25 July 2017, 11 September 2017 were used. 
NDVI and UI were calculated from three images of 2009 and three images of 2017 in order to associate them with LST and use them in hot spot analysis. These images are averaged over the years and normalized to eliminate their atmospheric and temporal effects. 
The maximum likelihood classification method was used in determining the LU/LC classes. The classes were determined for the images of both years, and feature files based on specific sample regions with spectral properties were created to be used as training data for each class. Accuracy analyzes were applied as the last step of the classification process. 
In the next step, Mono-window algorithm was used to obtain LST data, and simultaneous meteorological station data (near surface temperature and relative humidity) were obtained from meteorology stations affiliated to Istanbul Metropolitan Municipality. 
LST, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Urban Index (UI) images calculated for each date were averaged and these averaged images were normalized to reduce temporal and atmospheric effects.
In the last stage, Getis Ord Gi* statistics, a spatial statistical method, was applied to normalized LST, NDVI and UI images to examine the effects of UHI and determine the effect of settled areas at the administrative border. 
When the calculated indexes, classification images, LST data obtained by the mono-window algorithm are analyzed; it was observed that green areas and water bodies have lower temperatures, while residential areas have higher surface temperatures. The outcomes obtained by hot spot analysis support these results.