Yangın ve Güvenlik Dergisi 182. Sayı (Nisan 2016)

YANGIN ve GÜVENL ø K SAYI 182 83 YANGIN - MAKALE (7) 3. Aktif Yang × n Algoritmas × Landsat-8 aktif yang × n tespit algoritmas × gündüz ve gece modüllerine ayr × lm × ü t × r. Her iki tespit modülü de yang × na duyar- l × SWIR kanal 7 verileri ile tetiklenmekte olup 2.2 — m spektral penceresi içindeki yang × nlar × n yay × c × komponentini kullan- maktad × r. Gündüz yörüngeleri s × ras × nda yay × c × yang × n komponenti arka plan ile kar × ü maktad × r ve yans × t × lm × ü güne ü kom- ponenti buna a ù × r basmaktad × r. Bunlar × birbirinden ay × rmak için, her ne kadar yang × n olmayan yüzeyler üzerindeki SWIR kanal verileri ile yüksek korelasyo- na sahip olsa da, yang × ndan etkilenmi ü olan piksellere ço ù unlukla tepki verme- yen NIR kanal 5 verilerini kullan × r × z(Giglio et al., 2008).. Gece yörüngeleri s × ras × nda yans × yan güne ü komponenti görüntü- de bulunmamaktad × r ve SWIR band × n normalde durgun bir arka plan olan bir arka plan içerisindeki aktif yang × nlardan yay × lan radyansa özellikle tepki vermesi- ni sa ù lamaktad × r. Hem gündüz hem de gece verilerinde, aktif yang × nlar × n radyo- metrik imzas × arka plana k × yasla bir SWIR radyans ya da yans × ma anomalisi üretir ve bu da orta-ila-termal infrared kanallar kullan × larak yap × lan × s × l anomali kavram × - na benzer. û ekil 2 yang × n algoritmas × n × e ù itmek ve daha sonra do ù rulamak için kullan × lan Landsat-8 görüntülerinin da ù × l × m × n × gös- termektedir. Görüntü seçimi çok farkl × yang × n ve gözlem ko ü ulunun örneklen- mesini sa ù lam × ü t × r. E ü -lokasyonlu görün- tüler multi-temporal veri toplaman × n elde edildi ù i alanlar × gösterirken, burada e ù itim ve do ù rulama verileri ayr × olarak analiz edilmi ü lerdir. E ù itim verileri algoritman × n kalibre edil- mesi için kullan × lm × ü olup temel olarak detayl × ve izlenmi ü piksel s × n × fland × rma bilgileri ile desteklenen tek kanal ve çift kanal (örne ù in bant oranlar × ve farkl × la ü - t × rma) verilerin histogram analizine daya- l × d × r. Piksel s × n × fland × rma i ü lemi uzman gö- rüntü analistleri taraf × ndan yap × lm × ü olup yüksek uzaysal çözünürlü ù e sahip gö- rüntüleme (örne ù in havadan foto ù rafla- ma ve Google Earth taraf × ndan sunulan ticari uydu görüntüleri) ve di ù er uzaktan alg × lanm × ü yang × n ürünleri ile desteklen- mi ü tir. Bu destekleyici veriler yang × n tes- pit algoritmas × taraf × ndan tespit edilmi ü olan yang × n aktivitesini do ù rulamak için kullan × lm × ü t × r. Algoritma alt s × n × rlar × solar elevasyona yönelik olarak düzeltilmemi ü olan TOA reflektans verileri için tan × mlan- m × ü t × r. 3.1 Gündüz yang × n tespiti Gündüz algoritmas × Tablo 1 ’de verilmi ü olan bütün OLI kanallar × ndan gelen girdi verilerini kullanmaktad × r. Gündüz modü- lündeki ilk test potansiyel olarak belirsiz aktif yang × n piksellerini tespit etmek için tasarlanm × ü t × r. Bu ETM+ aktif yang × n algo- ritmas × (Schroeder et al., 2008a) üze- rine kurulmu ü olup OLI spektral kanalla- r × ndaki ufak farkl × l × klar × da içermektedir ve ü u a ü a ù × daki kondisyona ba ù l × d × r: Belirsiz yang × n piksellerinin tespitini ta- mamlay × c × ü ekilde test 1’deki alt s × n × rlar gev ü etilir ve di ù er aday yang × n pikselleri a ü a ù × daki kritere ba ù l × olarak daha de- tayl × analiz için seçilirler: û ekil 2. Aktif yang × n tespit algoritmas × n × n e ù itimi ve do ù rulanmas × için kullan × lan birincil Landsat-8/OLI Seviye 1 T görüntülerinin co ù rafi da ù × l × m × . (1) Burada U i , i kanal × üzerindeki reflektans olup i kanal × ve R ij j reflektanslar × aras × n- daki orand × r (yani U i / U j ). Bölüm 2’de tan × mland × ù × üzere, yüksek enerjili ve kapsaml × yang × nlar kanal 7 üzerinde DN katlanmas × na yol açabilir ve bir di ù er potansiyel olarak belirsiz aktif yang × n pikseli kondisyonunu karakterize edebilir. Bu özgün durumlar ü u formül ile belirtilmektedir: (2) (3) (4) (5) (6) Bunun ard × ndan Test 3’ü sa ù layan bütün piksellerin, potansiyel olarak yang × ndan etkilenmi ü pikseller olarak s × n × fland × r × labil- meleri için a ü a ù × daki sabit alt s × n × r ve or- tamsal testler setini kar ü × lamas × gereklidir: ve ve Burada, R ij ve V Rij ( U 7 ve V U 7 ) , aday pik- sel üzerinde ortalanm × ü olan bir 61 x 61 pencereden gelen geçerli arka plan pikselleri kullan × larak bant oran × (kanal 7 reflektans × ) için hesaplanm × ü olan or- talama ve standart sapmad × r. Geçerli pikseller s × f × rdan büyük kanal 7 reflektan- s × gösteren pikseller olarak tan × mlanm × ü - lard × r ve su pikselleri ve belirsiz pikselleri içermezler. Su pikselleri yedi girdi kanal × n × n hepsinden gelen reflektans verileri kullan × larak yap × - lan spektral profillemeye dayanarak s × n × f- land × r × l × rlar. A ü a ù × daki formüle dayanarak, haritalar × n ve karasal sular × n haritalanmas × için iki farkl × test uygulanmaktad × r: ve