Characterizing aerosols during forest fires over Uttarakhand region in India using multi-satellite remote sensing data

Verma, Sunita; Soni, Monika; Kumar, Harshbardhan; Payra, Swagata; Mishra, Manoj K.; Bhanwar, Rohini

doi:10.1016/j.asr.2022.05.051

Cited by 8 publications

(5 citation statements)

References 78 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…This study provides valuable insights into the impact of forest fires on aerosol pollution, which can significantly impact both the local and regional environment. MAIAC AOD data, known for their new algorithm and high spatial resolution, are commonly used in forest fire studies [25,[50][51]. The study's data sources, methodology for determining burned areas, and data set for assessing aerosol pollution caused by forest fires can provide a valuable foundation for future studies on potential forest fires.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…MAIAC AOD verileri gerek kullandığı yeni algoritma gereği gerekse de yüksek mekansal çözünürlüklü AOD veri setlerinden birisi olması nedeniyle orman yangını çalışmalarında sıklıkla tercih edilmektedir [25,[50][51].…”

Section: Modis Maiac Aod Verileri Aynı Alan Veunclassified

“…Yanan orman alanlarına ek olarak, orman yangınlarına bağlı ortaya çıkan hava kirleticiler yer seviyesinde yapılan ölçümlerle izlenebildiği gibi uydular yardımıyla uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak da belirlenebilmektedir [8,[25][26][27]. Ölçümler sadece istasyonların kurulu olduğu alanlardaki hava kalitesini temsil ederken uydular yardımıyla daha geniş alanlarda farklı kirletici parametrelerin izlenmesi mümkün olabilmektedir.…”

Section: Introductionunclassified

“…Terra ve Aqua uyduları uzun yıllardır dünya genelinde yaygın olarak kullanılan ve ülkemiz özelinde de kabul edilebilir doğrulukta AOD verisini üretmeyi başaran uydulardır [31][32]. AOD orman yangınlarından kaynaklanan aerosol kirliliğinin izlenmesi amacıyla da literatürde yaygın olarak kullanılan bir parametredir [25,[33][34][35].…”

Section: Introductionunclassified

See 3 more Smart Citations

Türkiye’de 2021 Yılında Yaşanan Büyük Orman Yangınlarında Yanan Orman Alanlarının ve Yangın Kaynaklı Atmosferik Aerosollerin Uydular ile İzlenmesi

TUNA TUYGUN,

İŞSEVER,

ELBİR

2023

DEUFMD

View full text Add to dashboard Cite

Avrupa Orman Yangını Bilgi Sistemi verilerine göre, 2021 yılında Akdeniz ülkeleri içinde en fazla orman alanı kaybı yaşayan ülke Türkiye olmuştur. Ülke tarihindeki en büyük orman yangınlarının yaşandığı dönem olan 28 Temmuz-12 Ağustos 2021 tarihleri arasında gerçekleşen çok sayıda irili ufaklı orman yangını ile Ege ve Akdeniz bölgelerinde yaklaşık olarak 150.000 ha orman alanı tahrip olmuştur. Bu çalışma kapsamında, aynı dönemde Ege ve Akdeniz bölgesinde yer alan özellikle Muğla, Antalya, Mersin, Adana ve Osmaniye illerinde tahrip olan orman alanlarının farklı uydu verileri kullanılarak belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, orman yangınları sonucu oluşan aerosollerin atmosferdeki günlük değişimlerinin uydu verileriyle belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, yangın öncesi ve sonrası günleri kapsayacak 16 günlük çalışma dönemi (27 Temmuz-13 Ağustos 2021) boyunca günlük olarak Suomi NPP uydusunun VIIRS sensörü ile elde edilen “Orman Yangını ve Sıcaklık Anomalisi” ürünleri incelenmiştir. Tespit edilen orman yangınlarının etkili olduğu bölgeler, eş zamanlı olarak NASA’nın Aqua uydusunun MODIS sensörü ile elde edilen Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü (NFBÖİ) verileri kullanılarak belirlenmiş ve Ege ve Akdeniz’de yanan toplam orman alanları mekansal olarak belirlenmiştir. Ek olarak, meydana gelen orman yangınları sonucunda oluşan atmosferik aerosoller, eş zamanlı olarak MODIS enstrümanı tarafından üretilen 1 km mekansal çözünürlüğe sahip Aerosol Optik Derinliği (AOD) verisi ile günlük olarak izlenmiştir. Çalışma sonunda, yangınların ilerleyişinin, verdiği hasarın ve yangın kaynaklı oluşan aerosollerin atmosferdeki değişiminin uydu verileri yardımıyla uyumlu olarak izlenebildiği görülmüştür. Buna göre, uzaktan algılama verileri ile belirlenen yanan alanlar incelendiğinde orman yangınlarının özellikle Muğla ve Antalya illerinde büyük kayıplar meydana getirdiği belirlenmiştir. Orman yangınları kısa sürede birçok alana yayılmış, yangının ilerleyiş hattına paralel olarak dumanın eş zamanlı hareketi gözlenmiş, orman yangınları sonucunda yangınların şiddetlendiği dönemlerde yüksek AOD (> 1.0) değerlerinin oluştuğu ve bölgenin ortalama aerosol seviyelerine göre yaklaşık 2-5 kat yüksek aerosol kirliliğine sebep olduğu belirlenmiştir.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Modis Maiac Aod Verileri Aynı Alan Veunclassified

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

Türkiye’de 2021 Yılında Yaşanan Büyük Orman Yangınlarında Yanan Orman Alanlarının ve Yangın Kaynaklı Atmosferik Aerosollerin Uydular ile İzlenmesi

TUNA TUYGUN,

İŞSEVER,

ELBİR

2023

DEUFMD

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…One of the most severe causes of air pollution is due to large-scale forest fires due to the long dry season (Sannigrahi et al 2022;Verma et al, 2022), or is carried out by irresponsible persons which they commonly refer to as land clearing in an easy and inexpensive way by utilizing the reason of the dry season (Kadir et al, 2022). This causes tremendous smoke pollution to the most dangerous levels.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

K-NN Based Air Classification as Indicator of the Index of Air Quality in Palembang

Sanmorino

Alie

Ariati

et al. 2022

SinkrOn

View full text Add to dashboard Cite

Good air quality is something that is wanted by every human who lives in big cities. Clean air and no pollution is one of the proper environmental requirements. One of the most severe causes of air pollution is due to large-scale forest fires due to the long dry season or is carried out by irresponsible persons which they commonly refer to as land clearing in an easy and inexpensive way by utilizing the reason of the dry season. The purpose of this study is to classify air quality in Palembang using a data mining approach. Then use the results of the classification as an indicator of the level of air quality in the city of Palembang. The data mining approach that researchers use is the K-Nearest Neighbor algorithm. Based on the test results of K-NN calculations and measured using a confusion matrix produce an accuracy of 80 percent, 82.3 percent for precision, and 93.3 percent for recall. The measurement results show that the calculation using the K-NN algorithm can be used as an indicator in measuring air quality, of the 20 that have been trained and tested only 4 inaccurate data, this inaccuracy occurs because the source data has unbalanced classes such as unhealthy and very unhealthy healthy have 1 sample each. So it proves that the performance of classifiers using the K-NN algorithm relevant as an indicator of air quality levels in the city of Palembang.

show abstract

Assessment of forest fire emissions in Uttarakhand State, India, using Open Geospatial data and Google Earth Engine

Goparaju,

Pillutla,

Venkata

2023

Environ Sci Pollut Res

View full text Add to dashboard Cite

Characterizing aerosols during forest fires over Uttarakhand region in India using multi-satellite remote sensing data

Cited by 8 publications

References 78 publications

Türkiye’de 2021 Yılında Yaşanan Büyük Orman Yangınlarında Yanan Orman Alanlarının ve Yangın Kaynaklı Atmosferik Aerosollerin Uydular ile İzlenmesi

Türkiye’de 2021 Yılında Yaşanan Büyük Orman Yangınlarında Yanan Orman Alanlarının ve Yangın Kaynaklı Atmosferik Aerosollerin Uydular ile İzlenmesi

K-NN Based Air Classification as Indicator of the Index of Air Quality in Palembang

Assessment of forest fire emissions in Uttarakhand State, India, using Open Geospatial data and Google Earth Engine

Contact Info

Product

Resources

About