Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 5
 Görüntüleme 24
Landsat uydu görüntüleri kullanılarak Mogan Gölü’nün su yüzeyi ve arazi örtü değişiminin belirlenmesi
2020
Dergi:  
Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi
Yazar:  
Özet:

With the development of satellite technologies, the number of Remote Sensing (RS) users is increasing every day. RS has many uses area such as land cover/use detection, water resources management, change analysis, etc. The data obtained with UA techniques are widely used especially in determining the temporal change of land cover/use. In the use of land cover change, it is observed whether that area has been transformed into other land use and vegetation classes over time. Remote sensing technologies are also used in the monitoring, protection and evaluation of optimum usage conditions of water resources. These technologies form an important basis for decision making and management in research related to water resources. In addition, remote sensing provides very important advantages in determining time changes in water resources and taking necessary measures. In this study, to determine the water surface and land change analysis by using Landsat satellite images of Mogan Lake and its surroundings in Gölbaşı district, which is 20 km away from Ankara. Landsat TM5 satellite images and Landsat 8 OLI_TIRS satellite images for 2019 were used in three periods between 1998 and 2010. By using unsupervised and supervised classification (maximum likelihood) methods, four classes, wetlands, artificial surfaces, agricultural areas, forestry and natural areas, were determined. The spatial change of the region is examined and the changes are compared with each other. 

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler




Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi