Yangın ve Güvenlik Dergisi 183. Sayı (Mayıs-Haziran 2016)

YANGIN ve GÜVENL ø K SAYI 183 70 YANGIN - MAKALE Wilfrid SCHROEDER Patricia OLIVA Louis GIGLIO Co ù rafi Bilimler Departman × , Maryland Üniversitesi, College Park, MD, ABD Brad QUAYLE USDA Orman Hizmetleri Uzak- tan Alg × lama Merkezi, Salt Lake City, UT, ABD Eckehard LORENZ Optik Alg × lay × c × Sistemleri Ensti- tüsü, Alman Uzay ve Havac × l × k Merkezi, Berlin, Almanya Fabiano MORELLI Brezilya Uzay Ara ü t × rmalar × Ens- titüsü, São José dos Campos, Brezilya Landsat; yanma bilgisi hakk × nda daha yüksek kaliteli bilgi gerektiren yang × n bilimi ve yönetimi uygulamalar × için yeni f × rsatlar ve mevcut uzaysal çözünürlükle ( • 1 km), uydu aktif yang × n veri setlerinden daha geli ü mi ü veri setleri sunmaktad × r. Bu geli ü mi ü teknik özellikleri hedefleyerek Landsat-8 Operasyonel Arazi Görüntüleyici (OLI) gündüz ve gece verileri ile kullan × lmak üzere bir aktif yang × n tespit algoritmas × tan × ml × yor. 5. Teorik Yang × n Tespit Diyagram × Uydu yang × n verilerinin kullan × c × lar × temel ola- rak yeni algoritmalar × n çözücü gücü ile, ya da di ù er bir deyi ü le tespit edilebilecek en ufak yang × n boyutunun ne olabilece ù i ile ilgilenirler. Uygun referans verilerin olmamas × ve de en önemlisi yüksek maliyeti sebebiyle, arazi ger- çekleri kullan × larak uydu yang × n tespit perfor- mans × n × n etkin ü ekilde say × salla ü t × r × lmas × zor ol- maktad × r. Alternatif olarak, yang × n boyutunun ve s × cakl × ù × n bir fonksiyonu olarak tespit e ù rile- rinin teorik hesaplamas × , her bir algoritman × n de ù erlendirilmesi ve farkl × yang × n ürünlerinin kar ü × la ü t × r × lmas × için faydal × bilgiler sunmakta- d × r. Burada, yang × n algoritmas × n × n gündüz ve gece tespit e ù rilerini ayr × ayr × hesaplad × k. Gerçek veriler kullanarak Suomi National Po- lar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (S-NPP/VIIRS) 375-m aktif yang × n tespit algoritmas × n × n performans × n × in- celemi ü olan Schroeder, Oliva, Giglio ve Csis- zar (2014)’’n × n yakla ü × m × üzerine in ü a edilmi ü olan gündüz yang × n tespit e ù risi hesaplamas × . Her birisi ilgili aktif yang × n dönemleri ile denk dü ü en zamanlarda farkl × bir co ù rafi alan tem- sil eden ve global olarak çekilmi ü 12 farkl × OLI görüntüsü seçtik. Yang × n aktivitesi görüntüler aras × nda farkl × l × k göstermekteydi. Bu farkl × l × ù × n minimum 79 piksel (Kuzey Bölgesi / Avustural- ya) ila maksimum 6561 piksel (Orta Sibirya Platosu/Rusya) aras × nda oldu ù unu tespit ettik. Her bir görüntü için, alan × n tamam × boyunca toplam 25 piksel seçilmi ü tir. Piksel seçimi aktif yang × nlara (geni ü lemi ü bir yang × n hatt × canlan- d × ran), bulutlara ve su kütlelerine biti ü ik olan ve duman bulutlar × na maruz kalan alanlar × ve bitki örtülü arazi alanlar × ndan bitki örtüsüz ara- zi alanlar × na (rastgele örneklenmi ü ) kadar çok geni ü bir yelpazeyi kapsam × ü t × r. Bunu takiben yang × nlar yang × ndan kaynaklanan radyans × n OLI’nin birincil kanallar × 5, 6 ve 7’ye entegre edilerek bu her bir piksel üzerinde canland × - r × lm × ü t × r. Canland × r × lan piksel radyanslar × tekrar ölçeklenmi ü DN’ye çevrilmi ü ve sonra tekrar ilgili MTL dosyas × parametreleri kullan × larak ref- lektansa çevrilmi ü tir. Atmosferik hafifletme etki- leri, seçilen her bir görüntü için Ulusal Okyanus ve Atmosfer Yönetimi (NOAA) Global Tahmin Sistemi (GFS) model analiz verilerinden elde edilen atmosferik profiller üzerinde çal × ü an bir radyatif transfer kodu (MODTRAN®) kullan × larak hesaplanm × ü t × r. Yang × n etkin alanlar 1 ve 150 m² aras × nda (1 m² lik aral × klarla) ve ortalama alanlar 400 ila 1200 K (10 K aral × klarla) ara- s × nda olmu ü tur. Simülasyonlu tek-komponentli yang × n radyanslar × fraksiyonel kapsanan alan ve her bir kanal × n spektral tepki fonksiyonu dikkate al × narak hesaplanm × ü ve bunun ard × n- dan seçilmi ü piksel radyanslar × na eklenmi ü tir. Gözlemlenebilir ko ü ullar × n optimum temsilini sa ù layabilmek için, bütün arka plan pikselleri Uzaktan Alg × lama Ortam × Landsat-8/OLI Verileri Kullan × larak Aktif Yang × n Tespiti - 2. Bölüm û ekil 4. Landsat-8 algoritmas × için hesaplanm × ü yang × n tespitinin teorik olas × l × ù × . Gündüz e ù risi (D) %50 tespit olas × l × ù × n × tarif etmekte olup (kal × n çizgi), %10 (alt noktal × çizgi) ve %90 (üst nokta- l × çizgi) ile çevrelenmi ü tir. Gece e ù risi (N), 1 W / (m²sr — m)’den büyük OLI kanal 7 radyans × n × veren yang × n alan × ve s × cakl × k kombinasyonunu tarif et- mektedir.