Günümüzde onlarca faklı platform ve aygıttan çok bantlı ve yüksek yersel çözünürlüğe sahip uydu verileri sağlanmaktadır. Bölgesel çalışmalarda kullanılan uydu verilerinin çerçeveleri arasında atmosferik ve radyometrik uyumun sağlanması, bölgesel planlama çalışmalarının izlemede kullanılan değişim çalışmaları için önemli bir gereksinimdir. Bu makalenin amacı, fiziksel planlamaya peyzaj düzeyinde çevresel veri üretilmesi sürecinde gerekli olan atmosferik düzeltme ve radyometrik normalizasyon çalışması için bir rehber sunulmasıdır. Bu kapsamda TÜBİTAK tarafından desteklenen, peyzaj düzeyinde çevresel envanter ve izlemeyi kapsayan projede kullanılan birden fazla ASTER uydu görüntü çerçevesinin birleştirilmesi öncesinde, atmosferik etkilerin ortadan kaldırılması için düzeltmeler yapılmıştır. Atmosferik düzeltme işleminde Cos(t) modeli ile Koyu Obje Çıkarma (DOS) yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra ASTER verilerinin komşu izleri üzerindeki çakışan bölgeler dikkate alınarak her bant için ayrı ayrı regresyon ilişkileri hesaplanmış, söz konusu regresyon eşitlikleri dikkate alınarak radyometrik normalizasyon yapılmıştır. Böylece arazi değişimlerinin izlemede kullanılan ve birçok çerçeveyi ilgilendiren uydu görüntüleri arasındaki farklılıklar minimuma indirilmiştir.
Ensuring atmospheric and radiometric consistency among the frameworks of satellite data used in regional studies is a critical requirement for change detection studies employed in regional planning monitoring. The purpose of this article is to provide a guide for the necessary atmospheric correction and radiometric normalization processes required in generating environmental data at the landscape level for physical planning. In this context, adjustments were made to remove atmospheric effects before merging multiple ASTER satellite image frames used in a project supported by TÜBİTAK, covering landscape-level environmental inventory and monitoring. The Dark Object Subtraction method with the Cos(t) model was utilized in the atmospheric correction process. Subsequently, separate regression relationships were computed for each band by considering overlapping areas on adjacent tracks of ASTER data, and radiometric normalization was performed based on these regression equations. Thus, differences between satellite images used in monitoring land changes and affecting multiple frames were minimized.
