Heyelan, dünya çapında birçok ülkenin sosyal ve ekonomik yaşamı için bir tehdittir. Ayrıca yarattığı etkilerle en ölümcül ve en maliyetli jeolojik tehditlerden biridir. Heyelan çalışmalarında uzaktan algılama yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Heyelan tehditleri ayrıca şev duraylılık modellemesi, hassasiyet haritalaması, tehlike değerlendirmesi, tehlike analizi ve diğer yöntemlerle de araştırılabilir. Yerinde izlemeyi kullanarak heyelan çalışmaları yapmak mümkün olsa da, erişilemeyen arazide veri toplamak zaman alıcı, pahalı ve bazen zorlayıcıdır. Uzaktan algılama verileri, heyelan izleme, haritalama, risk değerlendirme ve değerlendirme ve diğer araştırmalar için kullanılabilir.
Uzaktan algılama tekniklerinin türleri ve rolü
Uzay kaynaklı sentetik açıklık radarı (SAR), optik uzaktan algılama, hava kaynaklı ışık algılama ve mesafe belirleme (LiDAR), yer tabanlı SAR ve yer tabanlı LiDAR dahil olmak üzere, heyelan süreçlerini incelemek için çeşitli uzaktan algılama verileri kullanılmıştır. İşte bazı uzaktan algılama teknikleri:
• SAR verileri, geniş kapsamı, yüksek mekansal çözünürlüğü ve her türlü hava koşulunda çalışabilmesi nedeniyle heyelan araştırmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Kullanılan uydu SAR verileri arasında Archives ERS, Envisat ASAR, ALOS/PALSAR, COSMO-Constellation SkyMed, TerraSAR-X, TerraSAR-X/TanDEM-X, Sentinel-1 ve Envisat 2010+ (22 Ekim 2010-8 Nisan 2012) bulunmaktadır. ) .
• 1986 ile 2016 yılları arasında Landsat TM/ETM, SPOT 1-5, ASTER, IRS-1C LISS III ve RapidEye’den alınan uzun zaman dizileri göz önüne alındığında, öncelikle bir heyelan envanteri oluşturmak için optik uzaktan algılama görüntüleri uygulandı. Yüksek çözünürlüklü ZY uydu görüntüleri kullanıldı. Görüntü korelasyon algoritmasını kullanarak SPOT-5 görüntülerinin heyelan sinematiklerini araştırmak için -3 ve GF-1.
• Çok zamanlı LiDAR görüntüleri ve ortorombik görüntüler, aktif bir heyelanın neden olduğu peyzaj değişikliklerini ölçmek için karşılaştırılabilir. Terrestrial Laser Surveyor (TLS) LiDAR, heyelanların 3 boyutlu yüzey değişikliklerinin incelenmesine imkan vererek dakikalar içinde son derece ayrıntılı 3 boyutlu görüntüler üretir.
Uzaktan algılama görüntü analizinin en yararlı uygulamalarından biri, Hindistan Uzaktan Algılama Uydusu (IRS) P5 ve TerraSAR-X/TanDEM-X görüntülerinden üretilenler gibi sayısal arazi modellerinin (DEM’ler) geliştirilmesidir. DEM daha sonra erozyon, heyelan ve çok zamanlı topografik varyasyonları değerlendirmek için kullanılabilir. Lu ve diğerleri, heyelan algılama ve haritalama için uzaktan algılanan Quickbird verilerini kullandı. Heyelan tespiti için geleneksel haritalama tekniklerinin, hava fotoğraflarının manuel olarak yorumlanmasına dayalı haritalamanın ve kapsamlı saha araştırmalarının bu tür olay tabanlı haritalar üretmek için zaman alıcı ve verimsiz olduğunu özetledi.
Guzzetti ve diğerleri, hava görüntüleri, yüksek çözünürlüklü DEM (LiDAR) ve uydu görüntüleri kullanarak heyelan zamansal envanter haritaları üretti. Holbling ve diğerleri, heyelan değişimini tespit etmek için uzaktan algılanan SPOT-5 verilerini kullanırken heyelanları tespit etmek için ALOS/PALSAR görüntülerini ve InSAR tekniklerini kullandı. Öte yandan Desrues ve ekibi, heyelan tespiti ve haritalaması için LiDAR DEM ve uydu görüntülerini kullandı.
Evrensel uygulama
Uzaktan algılama verileri ve teknikleri kullanılarak dünya çapında çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalar, özellikle heyelanlara en yatkın ülkelerde heyelan sorunlarını ele almak için yapılmış uzaktan algılamaya dayalı araştırmaların bazılarını özetlemektedir. Çalışmalar, çeşitli uzaktan algılama tekniklerinin, heyelanların morfolojik özellikleri hakkında bilgi sağlayarak heyelan envanterlerinin ve risk değerlendirme haritalarının üretilmesine yardımcı olabileceğini göstermiştir. Bu yöntemler, Nepal, ABD, Filipinler ve diğer birçok ülke gibi heyelanların en yaygın ancak oldukça yıkıcı afet olduğu geniş coğrafi alanlarda çok faydalıdır. Amerika Birleşik Devletleri’nde toprak kaymaları her yıl 25 ila 50 kişinin ölümüne neden olurken, Filipinler’de şiddetli yağışlar toprak kaymalarının en yaygın nedenidir.
Ray ve Jacobs Kaliforniya, ABD, Leyte, Filipinler ve Dhading, Nepal’de heyelanları inceledi. Heyelanlar, uydu toprak nemi (AMSR-E) ile uydu yağışı (Tropikal Yağış Ölçüm Misyonu (TRMM)) arasındaki ilişkiyi göstermiştir. Amatya ve ekibi, Nepal’deki Karnali Otoyolu boyunca toprak kaymalarını haritalamak ve hassasiyeti analiz etmek için yüksek çözünürlüklü görsel veriler kullandı. Işık Algılama ve Derecelendirme (LiDAR) verileri, heyelan haritalaması için tehlikeler, tehlikeli bölgelerin belirlenmesi ve peyzaj gelişiminin modellenmesi için benzeri görülmemiş olanaklar sunar. Gorsevki ve diğerleri, bir yapay sinir ağı (YSA) kullanarak bir duyarlılık haritası oluşturmak için Cuyahoga Valley National Park, Ohio, ABD’de heyelan tespiti için LiDAR verilerini kullandı. Marta ve diğerleri, Hindistan’ın yüksek Himalaya arazisinde heyelan maruziyetlerini, tehlikelerini ve tehlikelerini yansıtmak için kullandıkları olay sonrası uydu görüntülerinden heyelan envanterleri geliştirmek için yarı otomatik bir yaklaşım kullandılar.
2004 Aere Tayfunu’ndan sonra, Tayvan, Xiulan’da bir heyelan envanteri geliştirmek için nesne tabanlı bir görüntü analizi (OBIA) yaklaşımı benimsendi. Malezya’daki Cameron Highlands’deki heyelan haritalaması, yoğun bitki örtüsü ve hava koşulları nedeniyle karmaşıktır. Ancak araştırmacılar, Cameron Highlands’in yer envanter haritasını geliştirmek için Havadan Sentetik Açıklıklı Radar (AIRSAR) ve WorldView-1 uydu verilerini kullandılar. Ayrıca Bowie ve ekibi, Malezya’nın Cameron Highlands bölgesinde heyelan tespiti ve hassasiyet haritalaması için sentetik açıklıklı radar (SAR) verilerini kullandı. Çin’de, Yangtze Nehri boyunca, dünyanın en yaygın heyelan alanlarından biri olan Three Gorges Rezervuarı (TGR) yakınındaki bir alan, bir heyelan envanter haritası geliştirmek için yüksek çözünürlüklü ZY-3 uydu görüntüleri kullanılarak incelenmiştir.
İtalya’da yağışların neden olduğu heyelanlar nüfus için ciddi tehditler oluşturmaktadır ve heyelanlar ulusal bir tehdit olduklarından ve ülke geneline yayıldıklarından yalnızca yerinde ölçümler kullanılarak analiz ve izlenemezler. Birçok araştırmacı, uzaktan algılama verilerini ve tekniklerini kullanarak heyelanları inceledi. Ayrıca, İtalya’nın farklı bir bölgesindeki yavaş ve çok yavaş heyelanları belirlemek için sürekli saçılma interferometrisi (PSI) ve nesnel ve görsel haritalama verilerini kullandı. Ancak Boni ve diğerleri, A-DInSAR’dan çok zamanlı verileri kullanarak kuzeybatı İtalya’da yeni bir heyelan aktivite durumu güncelleme (LAMBDA) metodolojisi geliştirdi. Bozzano ve diğerleri, orta İtalya’daki küçük bir nehir havzasını etkileyen 90’dan fazla toprak kaymasını incelemek için saha araştırmaları ve uzaktan algılama teknikleri kullandı. Bardi ve diğerleri, İtalya’nın Apenin Dağları’nın kuzeyindeki Capriglio toprak kayması üzerindeki kara akışlarının hızlı hareketini izlemek için GB-INSAR verilerini kullandı. INSAR verileri, İtalya’daki Abruzzi Havzasındaki heyelan faaliyetinin çok zamanlı bir değerlendirmesini sağlamıştır.
Fayne ve diğerleri, İtalya’daki son heyelanların olası konumu ve zamanlamasını belirlemek için Landsat-8 görüntüleri ve bir uydu kaynağından alınan yer örtüsü görüntüleri ve Brezilya, Itauca’daki bitki örtüsü üzerindeki heyelan kümelerini izlemek için Shuttle Radar Comprehensive Imagery (SRTM). Veriler kullanıldı. . Heyelanlar Endonezya’da her yıl meydana gelen doğal afetlerden biri olduğundan, Hayati ve diğerleri, Siloto’da yavaş hareket eden heyelanı izlemek için interferometrik sentetik açıklıklı radar (INSAR) verilerini kullandı. Sensörler, heyelanlardan etkilenen alanlar için sürekli, alan tabanlı bilgilerin elde edilmesinde yararlı veriler sağladı. Bravo-Carvajal ve ekibi, Kolombiya’nın Chiapas Eyaletindeki Nueva köyünde heyelan envanteri ve duyarlılık haritaları geliştirmek için SPOT uydu görüntülerini ve kuzey Pakistan’da heyelan envanteri geliştirmek için SPOT-5 uydusunu kullandı.
Schroder ve Weihs, Afganistan’ın kuzeydoğusundaki Badakhshan’daki toprak kaymalarını haritalamak için ASTER yükseklik verilerini ve Landsat 7 görüntülerini kullandı. Bangladeş’in dağlık bölgesinde yağışların neden olduğu toprak kaymaları yaygındır. Örneğin Das ve Raja, Bangladeş, Chittagong’da bir heyelan duyarlılık haritası geliştirmek için ASTER yükseklik verilerini ve Landsat 8 görüntülerini kullandı. Singroy ve ekibi, Kanada’daki Saskatchewan Nehri’nin şist kıyıları boyunca gerileyen süzülme başarısızlıklarını yorumlamak için Landsat TM ve SAR görüntülerinin bir kombinasyonunu kullandı.
kaynak:
Researchgate.net/publication/Importance_of_Site_for_the_Mitigation_of_Landslide_Hazard
usgs.gov/faqs/why-study-landslides?
core.ac.uk/download/pdf/234698578.pdf
dept.ru.ac.bd/geology/acad/landslide_hazard_1-35.pdf
yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]
İlk Yorumu Siz Yapın