Sentinel-2 Bantları ve Kombinasyonları

Gökçe Bal
14 dakika önce
6 dakikada okunur

Gökyüzünden bakıldığında Dünya bize o kadar çok renk ve detay sunuyor ki, insan gözüyle her şeyi görmek imkânsızdır. Uydular yeryüzünü bizden çok daha geniş bir spektrumda görür ve ışığın farklı renk bantlarını kullanarak bitkilerimizin sağlığını, tarlalarımızın durumunu veya kıyılardaki su derinliğini görebilir. Copernicus programı kapsamındaki Sentinel-2, 2015’te fırlatılan 2A ve 2017’de katılan 2B uydularından oluşan bir konstelasyondur. Her bir uydu, gözlerimizin göremediği 13 farklı spektral bantta görüntü alır. Bu sayede, dünya yüzeyini görür ve bitki örtüsü sağlığından su içeriğine kadar pek çok detayı haritalayabiliriz. İki uyduyla dünya kara alanlarını yaklaşık beş günde bir ziyaret ederiz; üçüncü bir uydu (Sentinel-2C, 2024’te fırlatıldı) bu periyodu daha da kısaltmıştır. Yakında (2028’de beklenen Sentinel-2D ile) dördüncü uydu da eklenerek, gözleme sıklığı daha da artırılacaktır.

İçindekiler:

Sentinel-2 Bantları ve Özellikleri

Bant Kombinasyonları

Veri Erişimi ve Yazılımlar

Kaynaklar ve İlhamlar

Sentinel-2 Bantları ve Özellikleri

Sentinel-2 uydularındaki görüntüleme aygıtı MSI (Multi-Spectral Instrument), 13 spektral bantta çalışır. Her bir bant farklı bir dalga boyunda (ışık renginde) görüntü kaydeder ve yüzeyden yansıyan özel bilgiler sunar. Örneğin, su, bitki, toprak ve bulutlar her bantta farklı görünür. Aşağıda tablo ile her bandı, ana özellikleriyle kısaca listeledik:

Bant	Dalga Boyu / Çözünürlük	Adı	Kullanım Açıklaması
Bant 1	443 nm – 60 m	Sahil Aerosolu	Kıyıdaki ince parçacıkları ve aerosolleri algılar; deniz kenarı bulanıklığını izler.
Bant 2	490 nm – 10 m	Mavi	Su yüzeyleri, gökyüzü ve mavi tonlu objeleri belirginleştirir.
Bant 3	560 nm – 10 m	Yeşil	Bitkiler ve alglerde güçlü yansıma; yeşil tonların tespiti.
Bant 4	665 nm – 10 m	Kırmızı	Toprak ve kayaların görünümü; bitkilerin kırmızı emilim çizgisi.
Bant 5	705 nm – 20 m	Kırmızı Kenarı	Klorofil duyarlığı; bitki sağlığı analizleri.
Bant 6	740 nm – 20 m	Kırmızı Kenarı	Bitki türleri ve sağlığı için başka bir geçiş bandı.
Bant 7	783 nm – 20 m	Kırmızı Kenarı	Bitki örtüsü değişimlerini yakalamada faydalı.
Bant 8	842 nm – 10 m	Yakın Kızılötesi (NIR)	Sağlıklı bitkiler yüksek NIR yansıtır; bitki yoğunluğu tespiti.
Bant 8A	865 nm – 20 m	Dar Yakın Kızılötesi	Yaprak yapısı ve su içeriği analizinde kullanılır.
Bant 9	945 nm – 60 m	Su Buharı	Atmosferdeki su buharı ölçümü; bulut ve nem analizi.
Bant 10	1.375 µm – 60 m	Cirrus	Yüksek irtifa cirrus bulutlarını algılar.
Bant 11	1.610 µm – 20 m	Kısa Dalga Kızılötesi (SWIR)	Nemli-kuru yüzey ayrımı; toprak ve bitki su içeriği.
Bant 12	2.190 µm – 20 m	Kısa Dalga Kızılötesi (SWIR)	Mineral ve toprak analizi; su içeriği ve yüzey yapısı.

Her bir bandın teknik adı yanında, tipik kullanım alanlarını ve günlük benzetmelerle açıklamalarını verdik. Örneğin mavi Bant 2 bir gölün veya gökyüzünün rengini, kırmızı Bant 4 toprak ve kayaları, NIR Bant 8 sağlıklı bitki örtüsünü net biçimde ortaya çıkarır. Bu bantlar, tıpkı bir kamera filtresi gibi farklı renk gözlük takmanızı sağlar: biri denizi, diğeri ormanları vurgular.

Bant Kombinasyonları

Tek tek bantlar işe yarar ama birlikte kullanıldıklarında çok daha fazlasını görürüz. Farklı bantlar, tıpkı farklı renklerde ışık filtreleri gibi bir araya geldiğinde, bir sahnenin hangi unsurlarının daha belirgin olduğunu değiştirebilir. Aşağıda, Sentinel-2 bantlarından bazı yaratıcı kombinasyon örnekleri ve bunların ne işe yaradıkları anlatılmaktadır:

Gerçek Renk Kompoziti (B4, B3, B2)

Bu kombinasyonda kırmızı (B4), yeşil (B3) ve mavi (B2) bantlar sırayla kırmızı-yeşil-mavi (RGB) renk kanallarına yerleştirilir. Böylece görüntü, gözümüzün gördüğüne çok benzer bir doğal renk görüntüsü ortaya çıkar. Sonuçta sağlıklı bitki örtüsü yeşil, kentsel alanlar gri-beyaz, temiz su ise koyu mavi görünür. Yani Sentinel-2 doğal renk resmi, dünyayı bizim gördüğümüz gibi sunar. Örneğin bir ormanlık alanda, yeşil örtü hemen ayırt edilebilir; tarla ve şehir yapıları açık renklerle seçilir. Doğal renk, harita yapmak veya genel manzarayı incelemek için idealdir.

Yakın Kızılötesi (NIR) Kompoziti (B8, B4, B3)

Burada yakın kızılötesi (NIR, B8), kırmızı (B4) ve yeşil (B3) bantları RGB olarak yerleştirilir. Bu “yanıltılmış renk” bileşimi, bitki sağlığını öne çıkarır. Sağlıklı bitkiler NIR’i çok yansıtır, kırmızıyı ise emer, bu yüzden görüntüde yoğun bitki örtüsü parlak kırmızı görülür. Diğer yandan, betonarme ve yollar beyaz/soluk kalır. Bu sayede tarım arazilerindeki veya ormanlardaki verimli ve verimsiz alanlar kolayca ayırt edilir. Bitki örtüsü yoğunluğu kırmızı tonuyla, stres altındaki bitkiler daha soluk tonlarla kendini gösterir. Bu nedenle renkli kızılötesi kompozit, bitki sağlığını renkli bir şekilde gözler önüne sermektedir.

Kısa Dalga Kızılötesi (SWIR) Kompoziti (B12, B8A, B4)

Bu kombinasyonda bir SWIR bandı (B12), bir dar NIR (B8A) ve kırmızı (B4) bantları kullanılır. Sonuçta, bitki örtüsü farklı yeşil tonlarında görünürken, çıplak toprak ve yapılar kahverengi tonlarında belirginleşir. Genelde yoğun yeşil bitki örtüsü koyu yeşil, az örtülü veya kurak alanlar ise açık kahverengi veya gri-yeşil tonlar alır. Kısaca bu bileşim, bulut ve hava bulanıklığının altındaki dünyayı “görmek” için SWIR’ın derin görme yeteneğini kullanır. Orman yangınları veya toprak nemi gibi çalışmalar için de faydalıdır; çünkü SWIR ışığı sis ve ince bulutları kolayca geçer.

Tarım Amaçlı Kompozit (B11, B8, B2)

Bu kompozisyonda SWIR-1 (B11), NIR (B8) ve mavi (B2) bantları birleştirilir. Çiftçiler ve tarım uzmanları bunu tarla sağlığı takibi için kullanır. Hem SWIR hem de NIR, bitki yapraklarındaki su ve klorofil miktarı hakkında bilgi verir. Yoğun ve sağlıklı bitkiler, görüntüde koyu yeşil görünürken; az sulanmış veya ürün sıkıntısı yaşayan kısımlar daha açık tonlarda belirir. Böylece hangi tarlaların sağlıklı olduğunu, hangilerinin ilave bakım gerektirdiğini tespit etmek kolaylaşır. Özetle bu bileşim, bitki örtüsünün en kalın kısımlarını koyu yeşil olarak yakalar.

Jeoloji Amaçlı Kompozit (B12, B8, B2)

Bu bantlarda SWIR2 (B12), yakın kızılötesi (B8) ve mavi (B2) kullanılır. Jeologlar için ideal bir kombinasyondur çünkü farklı kayaç türleri ve mineraller özellikle SWIR2’de belirgin biçimde ayrılır. B12, kil mineralleri, alterasyon zonları ve demirce zengin birimlerin yansıma farklarını güçlü şekilde ortaya çıkarır. B8, yüzey dokusunu ve litolojik sınırları belirginleştirerek formasyon ayrımını destekler. B2 (mavi) ise yüzey detaylarını, ayrışmış birimleri ve çizgisel jeolojik yapıları daha görünür hâle getirir. Sonuç olarak bu kombinasyon, kaya türlerini, jeolojik oluşumları ve fay hattı gibi yapısal unsurları izlemek için etkili biçimde kullanılır.

Batimetrik Kompozit (B3, B2, B1)

Bu kombinasyonda yeşil (B3), mavi (B2) ve sahil aerosolu (B1) bantları kullanılır. Kıyı ve sığ su analizleri için oldukça uygundur çünkü bu üç bant su kolonuna en fazla nüfuz eden kısa dalga boylarını içerir. B3 ve B2, sığ–derin geçişlerini ve su altı tabanındaki yansıtım farklarını belirginleştirirken, B1 bandı en yüksek su penetrasyonunu sağlayarak askıda sediment, bulanıklık ve kıyı yakınındaki ince parçacıkları ortaya çıkarır. Temiz ve derin su koyu mavi tonlarında görünürken, sığ ve sediman açısından zengin bölgeler açık mavi–turkuaz renklere dönüşür. Bu bileşim, kıyı morfolojisini, taban dokusu değişimlerini ve su altı yaşam alanlarını daha net ortaya koyduğu için açık su–bulanık su ayrımı, kıyı çizgisi değişimi ve sığ su ekosistemlerinin izlenmesinde etkili biçimde kullanılır.

Bitki Sağlık Endeksi (NDVI)

Bitkilerin sağlıklı olup olmadığını sayısal olarak ifade eden NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) en yaygın kullanılan endekstir. Hesaplaması, (NIR – Kırmızı)/(NIR + Kırmızı) formülüne dayalıdır; Sentinel-2’de NIR = B8 ve Kırmızı = B4 alınır. Sağlıklı, sık bitki örtüsü NIR’yi güçlü yansıtır, kırmızı ışığı emer. Sonuç olarak NDVI değeri su, beton ve çorak arazilere göre çok daha yüksektir. Dolayısıyla NDVI haritasında parlak yeşil tonlar “yoğun bitki örtüsünü” gösterirken, düşük veya negatif değerler su ve kentsel alanlara işaret eder. Örneğin bir tarla NDVI’de koyu yeşilse, bitkiler su ve besin açısından zengindir; solgun tonlarsa kuraklık veya bitki hastalığı uyarısıdır. Atlas’a göre “NDVI bitkiler için bir sağlık kontrolü gibidir”; yüksek değerler sağlıklı bitki örtüsünü, düşük değerler stresli veya seyrek bitki örtüsünü gösterir.

Nem Endeksi (NDMI)

Bitki yapraklarının su içeriğini ölçmeye yarayan NDMI (Normalized Difference Moisture Index), NIR ve SWIR bantları kullanır. Sentinel-2 için genellikle B8A (865 nm) ve B11 (1610 nm) bantları alınır. Formülü (B8A – B11)/(B8A + B11) şeklindedir. Nem oranı yüksek bitkiler SWIR’ı daha az yansıtırken NIR’ı fazla yansıtır, bu da NDMI değerlerini yükseltir. Sonuçta nemli, sağlıklı bitki örtüsü yüksek NDMI değerlerine, nemsiz veya stresli bitki örtüsü düşük değerlere sahip olur. Bu şekilde çölleşme, kuraklık ve bitki su stresi tespiti yapılabilir. Atlas’a göre “NDMI tam olarak bitki ve toprak nemini ölçmekle ilgilidir”. Örneğin NDMI haritasında açık kahverengi veya mavimsi tonlar bitkilerin susuz kaldığını, koyu tonlarsa su miktarının yüksek olduğunu gösterir.

Veri Erişimi ve Yazılımlar

Sentinel-2 görüntülerine erişim ve analiz günümüzde oldukça kolaydır. Veriler ESA tarafından işletilen Copernicus Data Space Ecosystem (eski adıyla Sentinels Data Hub) üzerinden herkese ücretsiz olarak sunulur. Bu portaldan uydu görüntülerini tarih ve bölge bazında indirebilirsiniz. Görüntüleri işlemek içinse ESA SNAP (Sentinel Application Platform) ve benzeri açık kaynak araçlar vardır. Özellikle SNAP, Sentinel verilerini okumak, isteğe bağlı bant kombinasyonu oluşturmak ve endeks hesaplamak için kullanışlıdır. Ayrıca çevrimiçi Sentinel Playground gibi araçlar sayesinde farklı bant kombinasyonlarını interaktif olarak deneyebilir, değişik uygulamalar için görsel haritalar oluşturabilirsiniz. Özetle, Sentinel-2 verileri ve araçları sayesinde tarımdan çevre izlemeye kadar geniş bir yelpazede çözümler üretmek mümkün.

Geleceğe bakarsak, Sentinel-2’nin sağladığı bu uydu fotosentezi, bitki sağlığı takibinden afet yönetimine, şehirleşmeden su kalitesine kadar çok sayıda uygulamayı desteklemeye devam edecektir. Eklenen yeni uydularla gözleme sıklığı artarken, görüntüler daha taze ve güvenilir hale gelecek. Dolayısıyla, uzayın sunduğu bu gözler sayesinde, dünyayı anlama ve yönetme becerimiz her geçen gün gelişecek.