Ramsar alanlarının uzaktan algılama yöntemleri ile zamansal analizi – meke maarı örneği

Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ

Ramsar alanlarının uzaktan algılama yöntemleri ile zamansal analizi – meke maarı örneği

Nur Yağmur; Prof. Dr. Nebiye Musaoğlu, 2018

Özet: Sulak alanlar, insan hayatı ve doğal yaşam için önemli bir yere sahiptir. Sulak alanların küresel olarak önemli sosyal, ekonomik ve çevresel faydaları vardır. Sulak alanların önemli işlevleri arasında su depolama, yeraltı su seviyesinin düzenlenmesi, fırtınalardan korunma, taşkın riskinin kontrol altına alınması, kıyı şeridi stabilizasyonu, yağış ve sıcaklık başta olmak üzere yerel iklim şartlarını stabilize etme, erozyon kontrolünün yanı sıra karbon, besin maddeleri, sediment ve kirleticilerin muhafaza edilmesi sayılabilir. Dünya yüzeyinin yaklaşık olarak %7’sini sulak alanlar kaplarken, aynı zamanda dünyadaki tüm türlerin %40’ına ve tüm hayvan türlerininse %12’sine ev sahipliği yapmaktadır. Türkiye’de 14 adet Ramsar alanı bulunmaktadır, bunlardan 2 tanesi Konya Kapalı Havzası’nda yer almaktadır. Konya Kapalı Havzası içinde yer alan ve Ramsar alanlarından biri olan Meke Maarı, Konya’nın Karapınar ilçesine bağlıdır. Meke Maarı, 400 milyon yıl önce meydana gelen volkanik bir patlama çukurunun suyla dolmasıyla oluşan ve ortasında adacıklar bulunan bir krater gölüdür. Bu çalışmanın amacı; Ramsar alanı olan Meke Maarı’nın 1984 yılından 2017 yılına kadar olan değişimini sebepleriyle beraber incelemektir. Değişim analizi 2 farklı ay aralığı için yapılmıştır. İlki mayıs-haziran ayları iken ikincisi ağustos-eylül ay aralığıdır. Değişim analizi için LANDSAT uydu görüntüleri kullanılmıştır. Mayıs-haziran ayları için yapılan analizde 2 farklı yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemlerden ilki Normalleştirilmiş Fark Su İndisi (NDWI)’dir. Bu indis, su özelliklerinin varlığını arttırmak için yansıyan yakın kızılötesi radyasyon ve görünür yeşil ışıktan yararlanır. Kullanılan diğer yöntem ise Sınıflandırma ve Regreyon Analizi (CART)’dir. Bu yöntem ile görüntü üzerinde su ve diğer olmak üzere 2 sınıf oluşturulmuştur. NDWI ve CART yöntemi uygulanan mayıs-haziran görüntülerinin zamansal değişim trendlerinin aynı olduğu görülmüştür. Bu yüzden Ağustos-eylül ayları için sadece CART yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemler Google Earth Engine (GEE) platformunda uygulanmıştır. GEE uydu görüntülerini depolar, düzenler ve global ölçekte veri madenciliği için kullanılabilir hale getirir. Kamusal veri arşivi ile kırk yıldan fazla süren tarihi dünya imgelerini içerir ve her gün yeni görüntüler toplanır. GEE’nin görüntülerin analizinde kolaylık sağladığı görülmüştür. NDWI ve CART yöntemleri uygulanan görüntülerin doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir ve iki yöntemin de su alanlarının tespiti için uygun olduğu görülmüştür. CART uygulanan 2 ay aralığının su yüzey alanlarının birbirinden çok farklı olmadığı görülmüş olup su yüzey alanlarının ortalaması alınmıştır. Elde edilen ortalama su yüzey alanlarının 1984-2017 yılları için değişimi incelendiğinde 2005 yılına kadar meteorolojik parametre olan yağış verisi ile uyumlu ilerlediği görülmüştür. 2005 yılından sonra ise yağış miktarı artmasına rağmen su miktarı azalmaya devam etmiştir. Bu durumda yeraltı su seviyesi ölçümlerine yönelerek zamansal değişimine bakılmıştır ve sürekli bir azalma gösterdiği görülmüştür. 1984 yılından 2009 yılına kadar yeraltı su seviyesinin yaklaşık olarak 22.5 m azaldığı görülmüştür. Bu değişimin sebebi araştırıldığında, net su ihtiyacı fazla olan ve yağış ile karşılanamayıp kuyular ile karşılanmaya çalışılan bitkilerin ekiminin arttığı gözlenmiştir. Bu durum kaçak kuyu sayısının artışına neden olurken yeraltı su seviyesinin de azalma sürecini de hızlandırmaktadır. 2005 yılından sonra Meke Maarı’ndaki azalmanın sebebinin yeraltı su seviyesinin düşmesinden kaynaklandığı tespit edilmiştir. Net su ihtiyacı fazla olan tarım ürünlerinin kullanılması bu duruma altlık oluşturmuştur. Çalışma sonucunda, Meke Maarı’ndaki su değişimini etkileyen faktörlerin yağış ve yeraltı su seviyesi olduğu tespit edilmiştir.

Tez No: 517733

İlginizi Çekebilir

Vessel Detection From Very High-Resolution Satellite Images With Deep Learning Methods

İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ Vessel Detection From Very …

CSCRS