Su Gövdelerindeki Değişimlerin Otomatik Olarak Tespit Edilmesi ve Analizi
Automatic Detection and Analysis of Changes in Water Bodies
- Tez No: 1019461
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HATİCE ÇATAL REİS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Uzaktan algılama, Machine learning, Remote sensing
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzaktan algılama tarım, orman, bitki örtüsü ve su gibi farklı alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Göllerde su yüzeyindeki değişimler, ekosistemler ve sürdürülebilir su kaynaklarının yönetimi açısından elzemdir. Bu çalışma, uydu görüntüleri kullanılarak Türkiye'de farklı oluşum kökenlerine ve su kimyalarına sahip 10 gölün (Akşehir, Eber, Tuz, Salda, Manyas, İznik, Van, Beyşehir, Eğirdir, Burdur) 1984–2025 yılları arasındaki göl su yüzey alanı değişimini otomatik olarak tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın temel veri kaynağını Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI/TIRS, Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 ve Sentinel-2 MSI uydu görüntüleri oluşturmaktadır. CHIRPS yağış verileri ile ERA5-Land potansiyel buharlaşma verileri hidroklimatik değerlendirmeleri desteklemek amacıyla kullanılmıştır. Veriler, Google Earth Engine platformunda işlenmiştir. Su yüzeylerinin sınıflandırılmasında spektral indeksler ve Otsu eşikleme yöntemi kullanılmış; bu kapsamda Modifiye Edilmiş Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (MNDWI), Normalize Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), Normalize Fark Su İndeksi (NDWI) ve Otomatik Su Çıkarma İndeksi (AWEI) hesaplanmıştır. Ayrıca tüm analiz yıllarında (1984, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025) Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) ve K-En Yakın Komşu (KNN) makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Göllerin su yüzey alanlarında anlamlı azalmalar tespit edilmiştir. En çarpıcı düşüşler, yüzey alanının tamamını yitiren (%100) Akşehir Gölü'nde ve alanının %93,68'ini kaybeden Tuz Gölü'nde gözlemlenmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları arasında RO modeli, %99,25 genel doğrulukla en yüksek sınıflandırma başarısını göstermiştir. Bu çalışma, farklı oluşum ve özelliklere sahip göllerin izlenmesi için genelleştirilebilir ve güncellenebilir bir uzaktan algılama iş akışı sunmaktadır. Ayrıca sürdürülebilir su kaynakları yönetimi için farklı disiplinlere bilimsel bir altlık sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Remote sensing is widely used in agriculture, forestry, vegetation monitoring, and water resources management. Changes in lake surface areas are important indicators for ecosystem assessment and sustainable water management. This study aims to automatically detect water surface area changes in 10 lakes (Akşehir, Eber, Tuz, Salda, Manyas, İznik, Van, Beyşehir, Eğirdir, and Burdur) with different formation origins and water chemistry characteristics using satellite imagery from 1984 to 2025. The main data sources were Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI/TIRS, Landsat 9 OLI-2/TIRS-2, and Sentinel-2 MSI images. CHIRPS precipitation and ERA5-Land potential evaporation data were used to support hydroclimatic assessments. All data were processed on the Google Earth Engine platform. Water surfaces were classified using spectral indices and Otsu thresholding, including the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Automated Water Extraction Index (AWEI). Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CART), and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms were also applied for the analysis years 1984, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, and 2025. Significant decreases were detected in lake water surface areas. Lake Akşehir lost its entire water surface area (100%), while Lake Tuz lost 93.68% of its area. Among the machine learning algorithms, RF achieved the highest performance with an overall accuracy of 99.25%. The study presents a generalizable and updatable remote sensing workflow for monitoring lakes with different formation processes and characteristics and provides a scientific basis for different disciplines involved in sustainable water resources management.
Benzer Tezler
- Kuraklık stresi koşullarında uygulanan nitrik oksitin buğday genotiplerinin gelişimi üzerine etkisi
The effects of nitric oxide application on the growth of wheat genotypes under drought stress conditions
MERVE KAVUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatSelçuk ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET HAMURCU
- Asfalt çekirdekli bir barajda enjeksiyon uygulamaları: Konsko barajı
Grouting applications in an asphalt core dam: Konsko dam
GAMZE PITRAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiKocaeli Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UTKAN MUTMAN
- Bazı ağaç türlerine ait reaksiyon odunlarının anatomik, kimyasal, optik ve lif morfolojileri açısından karşılaştırılması
Comparison of reaction wood of some tree speciesses in therms of anatomical, chemical, optical and fiber morphologies
SEVİNÇ KAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Ağaç İşleriKastamonu ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM ATEŞ
- Doğu kayını (Fagus orientalis lipsky.) odununda yaşa bağlı anatomik varyasyonlar
Age dependent anatomical variations in the wood of the eastern beech (Fagus orientalis lipsky.)
ELİF ÖZKAN GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Ormancılık ve Orman MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. BARBAROS YAMAN
- Biyopolimer katkılarının killi zeminlerin kompaksiyon, permeabilite ve kayma dayanımına etkisinin araştırılması
Compaction, permeability and direct shear tests for investigation of the biopolymer effect on the engineering behavior of clayey soils.
BAŞAR TAYTAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELİZ YÜKSELEN AKSOY