Web tabanlı google earth engine ile normalize edilmiş bitki indeksi kullanarak zaman serisi analizi
Time series analysis using normalized vegetation index with web based google earth engine
Yazar: BAŞAK KAFES
Danışman: PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Bitki indeks modelleri = Vegetation index models ; Google Earth = Google Earth ; Kırklareli-Demirköy-İğneada = Kırklareli-Demirköy-İğneada ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Bu tez çalışmasında Kırklareli ili Demirköy ilçesine bağlı İğneada beldesinde bulunan Longoz Ormanları'nı ve çevre ormanları da içeren alanın uzun dönemli değişiminin incelenmesi, son 21 yıllık Landsat-7 (Enhanced Thematic Mapper Plus-ETM+) ve Landsat-8 (Operational Land Imager-OLI) uydu görüntüleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. İğneada Longoz Ormanları'nın ve çevresinin zamansal değişiminin incelenmesi için web tabanlı Google Earth Engine (GEE) ortamında uzaktan algılama (UA) teknikleri ile normalize edilmiş bitki indeksi (normalized difference vegetation index-NDVI) zaman serisi analizi yapılmıştır. Ayrıca bölgedeki ormanların alansal değişimini izlemek için rastgele orman (RO) algoritması ile 2000 ve 2021 yılları arasında 13 adet Landsat-7 (ETM+) ve 9 adet Landsat-8 (OLI) olmak üzere toplam 26 adet görüntü kontrollü sınıflandırılmıştır. Seçilen sınıflarda özellikle su, orman ve diğer bitki örtüsü ayrımını daha iyi gerçekleştirmek için, modifiye edilmiş normalize fark su indeksi (modified normalized difference water index-MNDWI), geliştirilmiş bitki örtüsü indeksi (enhanced vegetation index-EVI) ile NDVI kullanılmıştır. Sınıflandırma aşaması iki farklı ana aşama olarak ele alınmıştır. İlk aşamada yapılan sınıflandırma için çalışma alanı yedi sınıfa bölünmüştür. Bu sınıflandırma aşamasında ormanlar bir bütün olarak ele alınmış ve longoz, diğer orman alanları ayrımı yapılmamıştır. İkinci sınıflandırma aşamasında ise çalışma alanı dokuz sınıfa bölünmüş ve alanda bulunan longoz ile orman ayrımı yapılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarına göre ilk sınıflandırma aşamasında, genel doğruluk minimum %79,97 ve maksimum %90,63 olarak elde edilmiştir. Sınıflandırmaya ait genel olarak doğruluk değerleri ise yaklaşık %85 civarındadır. Kappa istatistiki değeri ise minimum 0,721 ve maksimum 0,877 olarak elde edilmiştir. Kappa istatistikinin genel olarak değerleri ise 0.81 civarındadır. İkinci sınıflandırma aşamasında ise genel doğruluk minimum %75,92 ve maksimum %90,04 olarak elde edilmiştir. Genel doğruluk ortalama %80 civarındadır. Kappa istatistiki değeri ise minimum 0.649 ve maksimum 0.866 çıkmıştır. Kappa istatistiki değeri yaklaşık olarak 0.78 civarındadır. Ayrıca çalışma alanı kapsamında bulunan Mert, Saka ve Hamam göllerine dair alan değişimi de izlenmiştir. GEE'de longoz ormanlarının 21 yıllık NDVI zaman serisi analizi ile Rastgele Orman algoritmasıyla yapılan sınıflandırma sonucunda elde edilen orman alanlarının değerleri birbirini destekler sonuç ortaya çıkarmıştır.

Abstract:
In this thesis study, the long-term change of the area, including the Longoz Forests and the surrounding forests, in İğneada town of Demirköy district of Kırklareli province was investigated by using Landsat-7 (Enhanced Thematic Mapper Plus-ETM+) and Landsat-8 (Operational Land Imager-OLI) satellite images of the last 21 years. In order to examine the temporal variation of İğneada Longos Forests and its surroundings, a normalized difference vegetation index (NDVI) time series analysis was performed with remote sensing (RS) techniques in the web-based Google Earth Engine (GEE) environment. In addition, the spatial changes of the forests in the region were monitored by the supervised classification of five satellite images between 2000-2021 and 21 satellite images between 2000-2020 with the random forest (RO) algorithm. Modified normalized difference water index, enhanced vegetation index (EVI) and NDVI were used in order to better differentiate water, forest and vegetation in selected classes. The classification stage is handled as two different main stages. For the classification made in the first stage, the study area is divided into seven classes. At this classification stage, forests were considered as a whole and no distinction was made between longos and other forest areas. In the second classification stage, the study area was divided into nine classes and a distinction was made between the longos and forest in the area. According to the classification results, in the first classification stage, the overall accuracy was obtained as a minimum of 79.97% and a maximum of 90.63%. In general, the accuracy values of the classification are around 85%. Kappa statistical value was obtained as a minimum of 0.721 and a maximum of 0.877. Kappa statistics are generally around 0.81. In the second classification stage, the overall accuracy was obtained as a minimum of 75.92% and a maximum of 90.04%. The overall accuracy averages around 80%. Kappa statistical value was minimum 0.649 and maximum 0.866. Kappa statistical value is approximately 0.78. In addition, the area changes of Mert, Saka and Hamam lakes, which are within the scope of the study area, was also observed.