UA Teknikleri Kullanılarak Taşkın Alanlarının Belirlenmesi ve Bölgesel Taşkın Frekans Analizinin Batı Karadeniz Bölgesinde Uygulanması

Transkript

1 UA Teknikleri Kullanılarak Taşkın Alanlarının Belirlenmesi ve Bölgesel Taşkın Frekans Analizinin Batı Karadeniz Bölgesinde Uygulanması Prof. Dr. A. Ünal Şorman Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Đnşaat Mühendisliği Bölümü Ankara Öz Uzaktan Algılama ve Coğrafi bilgi sistemleri (UA/CBS) su basma alanlarının belirlenmesi çalışmaları için yeni araçlar sunmaktadır Mayıs 1998 tarihlerinde Batı karadeniz bölgesinde meydana gelen taşkından etkilenen alanların belirlenmesinde UA/CBS teknikleri kullanılmıştır. Bu çalışmada iki adet Gelişmiş Çok Yüksek Çözünürlüklü Radyometre (NOAA/AVHRR) uydu görüntüsü işlenmiştir. Bu çalışmanın amacı NOAA/AVHRR görüntülerinin kontrollü sınıflandırmadan yararlanılarak çıkan neticelerin tümden bir değerlendirmesini yapmak ve Mayıs 1998 taşkınındaki su basma alanlarını belirlemektir. Ayrıca, bu çalışma, L-moment teknik yaklaşımının kullanılarak Bölgesel Frekanks Analizi için model parametrelerinin belirlenmesi; L-moment algoritma aracılığı ile tahminlerin doğruluğunu Monte Karlo simulasyonu kullanılarak, bu bölgedeki taşkınların olma aralığı tayin edilerek, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi amaçlarını da gerçekleştirmiştir. Bölüm 1: Taşkın Altında Kalan Alanların Uzaktan Algılama (UA) Yöntemleri ile Belirlenmesi Batı karadeniz bölgesinde, Filyos ve Bartın nehir havzalarında meydana gelen taşkından etkilenen alanların belirlenmesinde Uzaktan Algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknikleri kullanılmıştır. Bölgedeki nehirleri ve akım ve yağış gözlem istasyonlarının yerlerini gösteren harita Şekil 1 de gösterilmiştir. Bu çalışmada NOAA/AVHRR görüntülerinin kontrollü sınıflandırılması ile elde edilen sonuçların degerlendirilmesi ve Mayıs 1998 taşkınında su altında kalan alanların UA/CBS yöntemleri ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Taşkının öncesi ve sonrasına ait iki set uydu görüntüsü kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi alıştırma örneklerinin seçilmesi ve bunlar üzerinde istatistiksel analizlerin gerçekleştirilmesi ile devam ettirilmiştir. 1

2 Şekil 1 Filyos ve Bartın nehir havzaları ve bölgedeki akım ve yağış gözlem istasyonları Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması UA yaklaşımları içerisindeki kontrollü sınıflandırmada çeşitli yöntemler bulunmaktadır Bu çalışmada En Kısa Mesafe tekniği kullanılmıştır. Bu yöntemde aday hücrenin uzunluk vektörü ile örnek grubunun ortalama vektörü arasındaki spektral mesafe hesaplanmakta ve aday hücre en düşük spektral mesafe değerine sahip sınıfa atanmaktadır. Bu çalışmada 1998 yılı taşkınının öncesi ve sonrasına ait NOAA/AVHRR görüntüleri en kısa mesafe yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Taşkın sonrasına ait 25 Mayıs 1998 tarihli uydu görüntüsünden elde edilen grafik Şekil 2 de gösterilmiştir. Bu grafikte, birbirinden farklı çeşitli oluşumlar gözlenmektedir: grafiğin ön tarafında yüksek yansıma değerlerine sahip bölge, hemen hemen aynı yansıma değerlerine sahip düz bölge, arka sol köşede yer alan yüksek sırt vb. Şekil 2 25 Mayıs 1998 tarihli görüntüsünün sınıflandırma sonucu 2

3 Batı karadeniz bölgesine ait uydu görüntülerinin sınıflandırmasında 10 adet alıştırma örneği seçilmiştir. Gerçekleştirilen kontrollü sınıflandırma ile 10 farklı yüzey objesi belirlenmiş olup Şekil 3 te kontrollü sınıflandırma sonucunda elde edilen harita gösterilmiştir. Ayrıca Tablo 1 de Şekil 3 teki sınıflar ve renk değerleri belirtilmiştir. Daha sonra seçilen bu alıştırma örnekleri sınıflandırma kapasiteleri açısından değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen istatistiksel analiz hangi hücrenin hangi sınıfa ait olduğunun belirlenmesi amacı ile kullanılmıştır Şekil 3 Kontrollü sınıflandırma sonucunda elde edilen harita Tablo 1 Kontrollü sınıflandırmada kullanılan yüzey objeleri SINIF YÜZEY OBJESĐ GÖRÜNTÜ RENGĐ Deniz Deniz Mavi Rüsubat Denizdeki rüsubat Koyu Kahve Kara 1 Arazi kullanım şekli Kırmızı Kahve Kara 2 Arazi kullanım şekli Cyan Kara 3 Arazi kullanım şekli Mor Bulut 1 Yoğun bulut Sarı Bulut 2 Bulut Sarı Orman Orman Koyu Yeşil Gölge Muhtemel bulut gölgesi Yeşil Taşkın Taşkın altında kalan alan Kırmızı 3

4 Alıştırma Örneklerinin Đstatistiksel Analizi Kontrollü sınıflandırma sonucunda elde edilen görüntü sınıfları üzerinde gerçekleştirilen istatistiksel analizde görüntülerin 2. ve 5. bantları için ortalamadan 2 standart sapma uzaklığında elipsler çizilmiştir. Şekil 3 te gösterilen bu elipsler incelendiğinde gölge, deniz, rüsubat ile kara 1 ve kara 3 elipslerinin başka elipsler ile kesişmediği, taşkın, orman ve kara 1 sınıflarına ait elipslerde ise örtüşmeler gözlenmiştir. Şekil 4 Uydu görüntülerinin 2. ve 5. bantlarından elde edilen sınıflandırma sonuçları Đstatiksel yöntemler, ayrıca sınıflar arası istatiksel uzaklıkların hesaplanması için de kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında spektral Euclid mesafesi kullanılmış ve ayrılabilirlik matrisi (Tablo 2) oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, kara 2 sınıfının o bölgedeki nehirleri çevrelemesinden dolayı, en kısa mesafe (5) taşkın ve kara 2 sınıfları arasında hesaplanmıştır. Başka bir kısa mesafe (8) ise orman ve taşkın sınıfları arasında gözlenmiştir. Bu da bu iki sınıfın kolay ayrılabilir olmadığının göstergesidir. En uzun mesafe (91) ise deniz ve bulut 1 sınıfları arasında gözlenmiş olup, bulut 1 ile diğer sınıflar arasındaki mesafelerinde ayrıca yüksek olduğu hesaplanmıştır. Bunun sebebi ise bulutların parlaklık değerlerinin diğer sınıflardan oldukça farklı olmasıdır. Gerçekleştirilen istatistiksel analizler çerçevesinde hata matrisi de hesaplanmıştır. Tablo 3 te gösterilen bu matris incelendiğinde deniz, rüsubat, kara 1 ve kara 3 sınıflarına ait hücrelerin kendi sınıflarına atandığı gözlenmiştir. Başka bir deyişle bu sınıflandırma ile alıştırma bölgesinin homejenliği sağlanmıştır. Diğer bölgelerde benzer bir homejen yapı gözlenmemiş olup, bazı hücreler kendi sınıflarından başka sınıflara atanmıştır. 4

5 Tablo 2 Ayrılabilirlik Matrisi Sınıf Deniz Rüsubat Kara1 Kara2 Kara3 Bulut1 Bulut2 Orman Gölge Taşkın Deniz Rüsubat Kara 1 Kara 2 Kara 3 Bulut 1 Bulut 2 Orman Gölge 0 17 Taşkın 0 Tablo 3 Hata Matrisi Sınıf Deniz Rüsubat Kara1 Kara2 Kara3 Bulut1 Bulut2 Orman Gölge Taşkın Deniz 100 Rüsubat Kara 1 90 Kara Kara Bulut Bulut Orman Gölge Taşkın Çakıştırma Analizi 1998 yılı taşkını sonrasına ait uydu görüntüsü ve yer gözlemleri ile gerçekleştirilen çakıştırma analizinde deniz (mavi) olan bölge açık olarak görünmüştür. Bununla birlikte nehir boyunca uzanan kırmızı renkli hücreler taşkın altında kalan bölgeleri göstermektedir. Bu hücreler taşkın öncesine ait görüntüde gözlenmemiştir. Koyu yeşil renkteki hücreler ise orman sınıfına atanmış olup bu analiz ile doğrulaması yapılmıştır. Şekil 5 te ve Tablo 4 te çakıştırma analizin sonuçları gösterilmiştir. 5

6 Ana Bileşenler Analizi Spektral sınıflara ait bilginin hangi görüntü bileşenlerinden çıkartılabileceğine bu analiz sonucunda karar verilmiştir. Bu yöntem 25 Mayıs 1998 tarihli NOAA görüntüsünün 5. bantı için gerçekleştirilmiştir. Örnek olarak, Tablo 5 te birinci satırda ifade edilen PC1 = 75.55% değeri varyansı göstermektedir. Đkinci PCA değeri (PC2) ise görünür ve kızılötesi bölgeler arasındaki farkları yansıtmaktadır. Eigenvektörlerin işaret değerleri görünür bant için pozitif, fakat kızılötesi bant için negatiftir. Sonuç olarak, görünür bantta yüksek yansıma değerine sahip bölgeler (örnegin bulutlar) daha koyu, kızılötesi bantta yüksek yansıma değerine sahip bölgeler (kara 1, orman) ise daha parlak olarak elde edilmiştir. Şekil 5 Çakıştırma Analizi Ana bileşenler analizinde elde edilen PC3 değeri yüksek oranda bitki örtüsüne sahip hücreleri koyu olarak belirtmektedir. Bununla birlikte, bitki örtüsünün en yüksek parlaklık değerine sahip olmasından dolayı, PC3 içerisinde en etkin 2. banttır. Aynı zamanda, iki görüntü çakıştırıldığında PC3 e ait koyu hücrelerin orman olarak sınfılandırılan bölgedeki hücreler ile neredeyse aynı oldukları gözlenmiştir. 6

7 Sonuçlar Bu çalışma kapsamında uydu görüntülerinin çakıştırılması ile elde edilen bilgiler çeşitli mekansal sorgulamalar ile tartışılmıştır. Kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırmalar ile elde edilen bu sonuçlar üzerinde detaylı analizler gerçekleştirilmiştir. On farklı arazi kullanım şekli belirlenmiş olup, bunlardan taşkın altında kalan alanlar, orman ve kara 2 sınıflarında çeşitli sorunlar ile karşılaşılmıştır. Sınıflandırma tekniğinin gerçekliği yer gözlemleri ile kontrol edilmiş ve oldukça başarılı bulunmuştur. Son olarak, NOAA uydu görüntülerinin yüksek yersel çözünürlüğünden (1.1 km) kaynaklanan ölçek faktörü daha düşük çözünürlükte bir görüntü ile benzer bir çalışmanın yapılması gerekliliğini ortaya koymuştur. Tablo 4 Çakıştırma analizi sonuçlarının sınıflar üzerinde dağılımı Bantlat Sınıf Hücre Sayısı Oran (%) Deniz Orman Taşkın Bulut Gölge Kara Kara Kara bulut Rüsubat Sınıflanmayan NOAA Bant1 Tablo 5 Ana Bileşenler Analizi NOAA Bant2 NOAA Bant3 NOAA Bant4 NOAA Bant5 Ortalama Stand. Sapma Eigenvectör Matrisi Bant 1 Bant 2 Bant 3 Bant 4 Bant 5 Eigenvalue % PC PC PC PC PC

8 Bölüm 2: Bölgesel Taşkın Frekans Analizinin Batı Karadeniz Bölgesinde Uygulanması Doğal yapılarından dolayı hidrolojik süreçler olasılık metodları ile analiz edilmektedir. Çalışmanın bu kısmında, klasik parametre hesaplama yöntemleri (momentler metodu, maksimum olasılık metodu) ile uygunluk testi içeren ağırlıklı olasılık momenti tekniği karşılaştırılmıştır. Batı karadeniz bölgesinin akım verisi üzerinde L-moment yöntemi uygulanmıştır. Bu çalışma kapsamında ayrıca bölgesel ve nokta büyüme hızı oranları kullanılarak gerçekleştirilen frekans analizi tartışılmıştır. Ortalama kare kök hata değerleri hem tek bir yerde ve hem de tüm bölge için güveninirlik aralığı içerisinde olmak kaydı ile bölgesel ölçekte hesaplanmıştır. Bölgesel Frekans Analizi Uygulamaları Her akım gözlem istasyonuna ait en yüksek akım değerleri için gerçekleştirilen nokta frekans analizi için iki farklı veri serisi kullanılmıştır; 1990 yılına kadar ve 1998 yılına kadar gözlenen akımlar (Tablo 6) yılı taşkını için tekerrür süresinin belirlenmesi için 1990 yılna kadar olan akım değerlerine eklenen 8 yıllık akım verisi ile akım gözlem istasyonunun tüm gözlem değerleri için hesaplanan ortalama akım değeri m³/s den m³/s ye yükselmiş, tekerrür süresi ise düşmüştür. Bu çalışmada kullanılan dağılım fonksiyonları Genel Pareto ve Genel Uç Değer olasılık fonksiyonlarıdır (Tablo 7). Bu kapsamda L-Moment yöntemi uygulanmış ve geçmiş yıllara ait veriler ile 100 yıllık taşkının simulasyonu gerçekleştirilmiştir. Mayıs 1998 taşkını sırasında 16 akım gözlem istasyonunda ölçülen akım değerleri, Genel Pareto (GP) ve Genel Uç Değer (GEV) fonsiyonları ile elde edilen akım değerleri ile karşılaştırılmıştır. GEV yaklaşımı ile elde edilen 100 yıllık taşkın değerleri 1998 yılında ölçülen akım değerlerine göre daha tutarlı sonuçlar vermiştir. Tablo 6 Taşkın akımları ve tekerrür süreleri Đstasyon No DSI EIEI Bölgesel Ort 1998 Taşkın Uç Debisi yılına kadar 1998 yılına kadar Gözlem Süresi n Ort. Akım, Q (m 3 /s) 237,80 5,93 39,42 51,53 116,23 89,00 504,10 199,40 402,90 320,50 204,60 61, ,90 552,70 133,70 72,23 Qp/Qa 3,78 3,37 4,57 4,46 3,96 3,19 3,57 4,47 3, ,08 4,28 2,66 2,76 1,70 5,15 Teker. Süresi Tr (yıl) Gözlem Süresi n Ort. Akım, Q (m 3 /s) 266,42 6,53 37,57 58,60 120,04 109,77 587,79 246,50 489,24 320,52 214,96 69, ,03 626,75 129,93 82,84 Qp/Qa 3,38 3,06 4,79 3,92 3,83 2,59 3,06 3,62 2,92 2,15 2,94 3,81 2,65 2,44 1,75 4,49 Teker. Süresi Tr (yıl) ,90 3, ,61 3,

9 Daha sonra GEV fonksiyonu kullanılarak 1990 ve 1998 yıllarına ait veriler için ortalama kare kök hata (RMSE) değerleri hesaplanmıştır. Bununla birlikte, 2 yıldan 100 yıla kadar çeşitli tekerrür süreleri için boyutsuz büyüme oranları, q(f) hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlarda aradaki farklar oran olarak hesaplanmıştır yılına kadar gözlenen değerler için hesaplandığında q(f) değerleri Tr = 2 yıl için 0.96, Tr = 100 yıl için ise 2.63 olarak bulunmuştur yılına kadar olan değerlerin eklenmesi ile birlikte aynı tekerrür süreleri için q(f) değerleri 0.81 ve 3.87 olarak hesaplanmıştır (Tablo 8). Son olarak, bölgesel ortalama,q(f), değerlerinin istasyon sayısı (N) ile değişimi ve istasyonlar arasındaki korelasyon değerleri (ρ) 2 yıldan 100 yıla kadar olan tekerrür süreleri için hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar mevcut 16 istasyon için RMSE değerinin olduğunu ve eklenen 4 istasyon ile bu değerin e düştüğünü göstermiştir. Bununla birlikte, uç durumlar değerlendirilirken 6 ana istasyon sabit tutulup istasyon ağına 4 yeni istasyon eklendiğinde, Q(F) için RMSE değeri ve de q(f) için RMSE değeri ise olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar 20 istasyon için hatanın %40 arttığını ama 16 istasyona göre azaldığını göstermiştir (Tablo 9). Sonuçlar Bu çalışma sonucunda istasyon sayısının 20 den fazla olduğu durumda RMSE değerlerinin çok da fazla azalmadığı gözlenmiştir. Ayrıca istasyonlar arası korelasyon olabildiğince az tutularak istasyon sayılarının azaltılabildiği ama özellikle uç durumlarda veri süresinin uzunluğunun ve güveninirliğinin öneminin arttığı gösterilmiştir. Son olarak istasyonların düzgün bir şekilde dağılmış olmasının ve de istasyon verilerinin istatistiksel programlar ile kontrol edilebilecek homojen bir yapı ya da sınıflandırmaya sahip olmasının önemi ortaya konmuştur (Şekil 6). Tablo 7 Gözlenmiş ve simule edilmiş 100 yıllık taşkın değerlerinin iki farklı frekans yaklaşımına göre karşılaştırılması GPA Tr = 100 yıl GEV Tr = 100 yıl Đstasyon No Alan (km2) Seviye (m) 1998 ölçümü Qp (m 3 /s) Gözlenmişe göre Simüle Edilmişe göre Gözlenmişe göre Simüle Edilmişe göre , , , , , , ,9 29, , , ,0 135, , , ,0 175, , , ,0 368, , , ,0 489, , , , , , , ,0 808, , , , , , , ,0 360, , , , , , , ,0 728, , , ,0 242, , , , , , , , , , , ,0 398,0 9

10 Tablo 8 GEV yaklaşımı kullanılarak elde edilen boyutsuz bölgesel frekans değerleri, bu değerlerin üst ve alt sınırları ile RMSE değerleri Tr F = (1-1/Tr) rmse qu q(f) ql rmse qu q(f) ql 2 0,50 5 0, , , , ,99 0,046 0,033 0,048 0,089 0,126 0,166 0,95 0,96 0, ,43 1,37 1,87 1,78 1,67 2,44 2,18 1,84 2,82 2,42 1,89 3,15 2,63 1,91 0,056 0,023 0,032 0,074 0,110 0,148 0,87 0,81 0,73 1,41 1,36 1,31 1,92 1,81 1,73 2,91 2,50 2,32 3,90 3,13 2,83 5,22 3,87 3,38 Tablo 9 Bölgesel ortalama Q (F) ve büyüme oranlarıındaki q (F) değişimler Đstasyon No Korelasyon Bölgesel Ortalama Q (F) Büyüme oranı q(f) N ρ 2 yıl 100 yıl 2 yıl 100 yıl (1) (2) (3) (4) ,143 0,262 0,680 0,190 0,150 0,269 0,710 0,189 0,168 0,231 0,055 0,155 0,143 0,262 0,620 0,187 0,143 0,254 0,060 0,181 0,210 0,374 0,117 0,231 0,219 0,302 0,093 0,182 0,151 0,294 0,078 0,212 0,156 0,257 0,065 0,178 0,154 0,238 0,056 0,158 0,146 0,214 0,050 0,119 0,156 0,278 0,061 0,167 (1) 13-44, 13-40, 13-41, 13-36, ve 1336 (istasyonları dahil edilmiştir) (2) 13-40, 13-22, 1333, 1327 and 1331, (istasyonları dahil edilmiştir) (3) 16 mevcut, 4 yeni (4) 6 mevcut, 4 yeni 10

11 Şekil 6 Đstasyon sayısı (N) ve korelasyon katsayısı (ρ) ile RMSE değerlerindeki değişim 11