Uzaktan Algılama Yöntemleri Uygulanarak Namak Gölü'nün Su Yüzeyindeki Değişimin Su İndeksleri (AWEI, MNDWI, NDWI VE WRI)  Aracılığıyla Belirlenmesi

Hande ÖZVAN

doi:10.53463/ecopers.20210073

Yazarlar

Hande ÖZVAN Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Van/TÜRKİYE https://orcid.org/0000-0002-3738-6272

DOI:

https://doi.org/10.53463/ecopers.20210073

Anahtar Kelimeler:

AWEI, Landsat, MNDWI, Namak Gölü, NDWI, su indeksi, su yüzeyi, WRI

Özet

Namak Gölü, İran’da bulunan Urmiye Gölü, Hazar Denizi ve diğer su kütlelerini oluşturan Paratetis denizinin bir kalıntısıdır. Göl, küçük bir tuz gölü olmanın yanı sıra deniz seviyesinden 790 metre yükseklikte yer almakta ve Kum (Qom) nehri tarafından beslenmektedir. Bununla birlikte, son yıllarda kuraklığın etkisiyle, azalan yüzey suyu ve artan tuzluluk oranı gölün kurumaya yüz tutmasına neden olmuştur. Bu çalışmada, 2001-2021 yılları arasında -belirlenen onar yıllık üç dönemde- Namak Gölü'nün mekânsal-zamansal değişimleri; Landsat 5-TM, Landsat 7-ETM+ ve Landsat 8-OLI görüntüleri kullanılarak hesaplanmıştır. Çalışmada, yüzey suyunun belirlenmesini sağlayan Normalleştirilmiş Fark Su İndeksi (NDWI), Modifiye Edilmiş Fark Su İndeksi (MNDWI), Su Oranı İndeksi (WRI) ve Landsat verilerinden yüzey suyunun çıkarılmasına imkân veren Otomatik Su Çıkarma İndeksi (AWEI) incelenmiştir. Sonuç olarak, 20 yıllık dönemde meydana gelen su yüzeyindeki değişiklikler alansal olarak (km²) karşılaştırılmış ve doğruluk oranı görece yüksek olan NDWI indeksinin, diğer indekslere göre yüzey suyunun belirlenmesinde daha faydalı bir yöntem olarak kullanılabileceği belirlenmiştir.

Referanslar

Acharya, T. D., Subedi, A., Yang, I. T., Lee, D. H., (2017a). Combining Water Indices for Water and Background Threshold in Landsat Image.4th International Electronic Conference on Sensors and Applications,15–30 November 2017. Erişim adresi: https://sciforum.net/conference/ecsa-4.

Acharya, T. D., Yang, I. T., Subedi, A., Lee, D. H., Change Detection of Lakes in Pokhara, Nepal using Landsat Data. Proceedings (2017b), 1, 17.

Acharya, T. D., Yang, I. T., Lee, D. H., Water Index Based Coastline Detection from Landsat Images. In Proceedings of the 2017 Conference of the Korean Society for Geospatial Information Science, Seoul, Korea, 25–26 May (2017c); pp. 187–188.

Anonim, 2021a. Sulak Alanlar [PDF belgesi]. Ankara Üniversitesi Açık Ders Çevrimiçi İnternet Sayfası: 27 Kasım 2021 tarihinde https://acikders.ankara.edu.tr/pluginfile.php/81431/mod_resource/content/0/7-8-%20Sulak%20alanlar%20ve%20%C3%A7%C3%B6z%C3%BCm%20%C3%B6nerileri.pdf adresinden erişildi.

Anonim, (2021b). Namak Lake. https://en.wikipedia.org/wiki/Namak_Lake. Erişim tarihi: 29.11.2021.

Rokni, K., Ahmad, A., Selamat, A., Hazini, S., (2014). Water Feature Extraction and Change Detection Using Multitemporal Landsat Imagery. Remote Sensing, 6:4173-4189. Erişim adresi: doi:10.3390/rs6054173.

Yıldız, D. (2019). Türkiye’de Sulak Alanlar. 5. Çevre Günleri Uluslararası Sempozyumu- İnsanların Doğayla Kenetlenmesi, Kentte ve Doğal Alanda, Kutuplardan Ekvatora, Ankara, Turkey, pp.100.

Zhai, K., Wu, X., Qin, Y., Du, P., (2015).Comparison of surface water extraction performances of different classic water indices using OLI and TM imageries in different situations. Geo-Spatial Information Science. 18:1, 32-42. Erişim adresi: doi:10.1080/10095020.2015.1017911.