Modıs fraksiyonel kar örtüsü ürününün doğrulama çalışmaları için sentinel 2 görüntülerinin uygunluğunun değerlendirilmesi

Abstract

Bu çalışmanın ana amacı orta çözünürlüklü görüntüleme spektroradyometresi (moderate resolutionimaging spectroradiometer - MODIS)'ne ait etkili kar kaplı alan (EKKA) ürününün Türkiyeüzerinde sürekli doğrulama çalışmalarının yapılabilmesi için Sentinel 2 uydu görüntülerininuygunluğunun değerlendirilmesidir. Çalışmanın ilk aşamasında, üç farklı ikili kar haritalamaalgoritması uygulanarak elde edilen Sentinel 2 ikili kar örtüsü haritaları, yer istasyonlarından eldeedilen kar derinliği ölçümleri ile test edilmiştir. Sentinel 2 ikili kar haritalarının performansınıdeğerlendirmek için Kasım 2017 ile Nisan 2018 arasında çekilen 205 Sentinel 2 görüntüsü ile 75yer gözlem istasyonundan alınan 286 kar derinliği ölçümü kullanılmıştır. Üç farklı ikili karharitalama algoritmasınında, POD ≥ 0.82, FAR ≈ 0.70 ve ACC ≥ 0.80 değerleri ile saha bazlı karderinliği verileriyle yüksek uyum içinde olduğu tespit edilmiştir. İkinci aşamada, 2017-2018 karsezonu için Türkiye üzerinde çekilen 200 MODIS EKKA görüntüsü, Sentinel 2 ikili karharitalarından elde edilen referans EKKA haritaları kullanılarak test edilmiştir. Genel sonuçlar,MODIS EKKA ürünü olan MOD10A1'in RMSE = 0.13 ve R = 0.88 değerleri ile oldukça iyi birperformans sergilediğini göstermiştir. Ay bazlı performans metrikleri analiz edildiğinde,MOD10A1 ürününün doğruluğunun Nisan ayında düştüğü ve bu davranışın temel olarak erimesüresi boyunca yamalı kar örtüsüne bağlandığı gözlenmiştir. Buna ek olarak, MOD10A1'inormanlık alanlarda daha düşük performans sergilediği, ancak savanların ve karışık tarım arazilerinin hakim olduğu alanlarda doğruluğunun yüksek olduğu bulunmuştur.

This study mainly focuses on investigating the suitability of Sentinel 2 data for the continousvalidation efforts of fractional snow cover (FSC) product of moderate resolution imagingspectroradiometer (MODIS) over Turkey. In the first stage of the study, Sentinel 2 binary snowcover maps obtained by applying three different binary snow mapping algorithms were testedagainst in-situ snow depth measurements. In total, 205 Sentinel 2 images taken betweenNovember 2017 and April 2018, 286 snow depth measurement from 75 ground observationstations were used to assess the performance of Sentinel 2 binary snow maps. All three binarysnow mapping algortihms were in good aggreement with in-situ snow depth data with POD ≥0.82, FAR ≈ 0.70 and ACC ≥ 0.80. In the second stage, 200 MODIS FSC images for the 2017- 2018 snow season over Turkey were tested by using reference FSC maps generated from Sentinel 2 binary snow maps. Overalll results indicated that MODIS FSC product, namely, MOD10A1 exhibited quite good performance with RMSE = 0.13 and R = 0.88. When the monthly-based performance metrics were anlysed it was observed that the accuracy of MOD10A1 product degraded in April and this behaviour was mainly attributed to the patchy snow cover during the melting period. Additionally, MOD10A1 was found to exhibit poorer performance over forested areas, whereas its accuracy was high over areas dominated by savannas and mixed agricultural lands.