Determination of drought conditions in Turkey between 2004 and 2013 using indices derived from remotely sensed data
Uzaktan algılama verilerinden elde edilen indeksler kullanılarak 2004 ve 2013 yılların arasında Türkiye'nin kuraklık durumunun belirlenmesi
- Tez No: 392936
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Günümüzde küresel ısınma, ekolojik ısınma türlerinin en önemlilerinden biri olarak yer almaktadır. Kuraklık, Dünya'daki doğal yaşamı etkileyen çok sayıda iklimsel olaylardan biridir ve aynı zamanda kuraklık belirgin hale gelene kadar kimsenin farkına varmadığı, hissettirmeden başlayan bir doğal felakettir. Bu çalışmada, kuraklık konusu tüm Dünya için olduğu gibi Türkiye için de incelenmesi gereken bir konu olarak ele alınmıştır. Burada kuraklığı belirleyebilmek için birçok araştırmacı tarafından uygulanan çok sayıda metot kullanılmıştır. Günümüzde, uzaktan algılama uyduları, büyük alanları gözlemleyip, bu alanlara yönelik araştırmalar yapmayı daha elverişli hale getirmiştir. Bu tez çalışmasında, uzaktan algılama uyduları kuraklığın etkilerini araştırmak için kullanılmıştır. MODIS , en çok bilinen uydu sistemlerinden bir tanesidir. MODIS, hava kirliliği, orman ağaçlarının yok olduğu bölgeri haritalama, çölleşmeyi belirleme, ekosistemdeki gelişmeyi inceleme ve yanmış alanları belirleme gibi birçok araştırma uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkiye ülke sınırlarını kapsayacak şekilde Ocak 2004 ile Aralık 2013 zaman aralığında elde edilen Terra-MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) uydu görüntüleri kullanılmıştır. Terra-MODIS 1 km çözünürlüğe sahip olan aylık bileşeni Nomalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI) (MOD13A3, v005) Dünya gözlem sistemi veri geçidinden (the EarthExplorer) 2004- 2013 zaman aralığı için indirilmiştir. Aynı zamanda 1 km çözünürlüğe sahip TerraMODIS 8 günlük bileşeni olan yeryüzü sıcaklık parametresi (LST) (MOD11A2, v005) 2004-2013 yılları için aynı internet sitesi kullanılarak indirilmiştir. NDVI, elektromagnetik spektrumun yakın kızılötesi bölgesinde yüksek yansıtılırlığa sahip olduğundan -1 ile +1 aralığında değerler almaktadır. Sağlıklı bir bitki, 0.05 ile 1 arasında değişen, yüksek NDVI değerleri ile gösterilmektedir. Fakat su kütleleri,üzerinde bitki örtüsü bulundurmadığından negatif NDVI değerleri almaktadır. Üzerinde bitki bulunmayan çıplak toprak ise elektromagnetik spektrumun görünür ve yakın kızıl ötesi bölgesinde yüksek yansıtım değerlerine sahip olduğu için 0'a yakın NDVI değerleri almaktadır. LST ise derece Celsius (° C) biriminde değerler ile temsil edilmektedir. 1 km konumsal çözünürlüğe sahip (MOD11A2, collection v005) LST verileri ile NDVI değerleri yakın komşuluk metodu (the nearest neighbor method) kullanılarak analiz edilip, 2004-2013 yılları arasında bu görüntülerden elde edilen TCI (Temperature Condition Index) ve VCI (Vegetation Condition Index) görüntüleri oluşturulmuştur. Sıcaklık Durum Indeksi (TCI), Bitki Durum İndeksi (VCI) ve Bitki Sağlık İndeksi (VHI) olmak üzere üç indeks bu tez çalışması kapsamında kullanılmıştır. NDVI ve LST görüntüleri sırasıyla VCI ve TCI indekslerini hesaplamak için kullanıldı, daha sonra TCI ve VCI kullanılarak VHI değerleri hesaplandı. VCI, havanın bitki örtüsü üzerindeki etkisini tahmin etmek için ele alındı. VCI, 0-1 arasında değerler alarak bitki örtüsünün son derece elverişsiz durum ile ideal durum arasındaki değişimi ifade etmektedir. TCI algoritması da ,VCI'ya benzer şekilde verilen bir zaman aralığında maksimum ve minimum sıcaklık değerlerini tahmin eder. VCI da olduğu gibi, TCI değeri 0'a yakın veya 0'a eşit olduğunda kurak, ve VCI 1'e yakın değer aldığında ise yağışlı, kurak olmayan bir koşulu ifade etmektedir. Son olarak VHI indeksi, VCI ve TCI'dan oluşturulan kuraklık ölçümü olarak düşünülmektedir. TCI, normalden daha fazla sıcaklığa ulaşan alanları gösterirken VCI , vejetasyon miktarındaki yoğunluğu tanımlamaktadır. VHI ise hem vejetasyon örtüsü hem de sıcaklık anomalisini yansıtır, aynı zamanda VHI , erken kuraklık uyarısı, tarımsal üretimin takibi ve aşırı nemliliğin ve sulanan alanların değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Indeks sonuçlarına göre 2007-2008 ve 2013-2014 yıllarının ciddi düzeyde meteorolojik olarak kurak olduğu ortaya çıkmıştır. Aynı zamanda bu tez kapsamında TCI ve VCI indeksinin birleştirilmesiyle elde edilen , Bitki Sağlık İndeksi (VHI), kuraklık belirlemede daha fazla spektral bilgiye sahip olmasından dolayı kullanmıştır. Bu çalışmada Türkiye sınırlarında TCI değerlerinin sırasıyla 2007, 2008 ve 2012 yılları için daha yüksek olduğu ortaya çıkarılmıştır. Buna göre bu yılların muhtemel kurak yıllar olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, global warming is one of the most important environmental problems that humanity faces which might cause several adverse effects. Droughts are the one of the most important possible outcomes of global warming. Monitoring droughts and understanding their impacts are important for mitigation and decision-making regarding to drought process. There are a variety of methods applied by many researchers for the determination of droughts. The development of remote sensing, spatial drought monitoring and assessment has become possible in the last decades. Satellite data can contribute to monitor drought. Satellite remotely sensed data suggest significant advantages and be an integral part of monitoring drought, especially for the spatial and temporal evolution of drought. Remote sensing satellites could be used to observe large areas accurately, regularly and economically; also, these data have been widely used to investigate drought impacts. MODIS is one of the most well-known satellite system. MODIS have been used in many research applications like air pollution, mapping deforestation, identifying desertification, fire fuel estimation, burn scar identification, ecosystem evolution, invasive species' potential, grazing impacts. In this study, Terra-MODIS (moderate resolution imaging Spectroradiometer) images of Turkey received in time interval of January 2004 - December 2013 was used to create different drought indices to analyze the drought conditions within the defined period. The Terra MODIS monthly composite NDVI with 1 km resolution (MOD13A3, collection v005) was downloaded from the EarthExplorer site for the period of January 2004 ‒ December 2013. Healthy vegetation has a low reflectance in the visible portion of the electromagnetic spectrum owing to absorption by chlorophyll and other pigments, and the internal reflectance by the mesophyll spongy tissue of a green leaf because of high reflectance in the NIR. NDVI values range from −1 to +1 and could be used to identify healthy and unhealthy vegetation due to the fact that healthy vegetation has low reflectance in the visible portion of the electromagnetic spectrum and high reflectance in the NIR. But, water bodies yield negative values of NDVI because nonvegetated surface has negative values of NDVI. Bare soil areas are closest to 0 due to high reflectance in both the NIR and visible portions of the electromagnetic spectrum. In addition to seasonal changes in NDVI values, decrease could occur in the presence of drought condition. Terra MODIS eight-day compound LST with 1 km resolution (MOD11A2, collection v005) from January 2004 to December 2013 was downloaded from the same website as NDVI. Land Surface Temperature (LST) values derived from thermal bands are important since temperature is sensitive to the drought phenomenon and it is negatively correlated with NDVI values. In accordance with temporal resolution (monthly) of NDVI the monthly values of LST are calculated weighting with the number of days belonging to each month based on eight-day LST provide metadata after masking the fill and missing values and LST values in the range of degrees Celsius (° C) unit. In this study, Terra-MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) images of Turkey received in time interval of January 2004 - December 2013 were used to create different drought indices to analyze the drought conditions within the defined period. By using this correlation, drought areas and periods for the research area were investigated. We used three different indices that were created using MODISderived NDVI and LST values including Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Condition Index (VCI) and Vegetation Health Index (VHI) to determine drought conditions in Turkey for the last decade. Terra MODIS monthly composite Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) images of 1 km resolution (MOD13A3, collection v005) and Terra MODIS eight-day composite Land Surface Temperature (LST) of 1 km resolution (MOD11A2, collection v005) for the period of 2004 ‒2013 were used in this research. The VCI has been used to estimate the weather impact on vegetation and it quantifies the weather component and also it changes from 0 to 1, corresponding to changes in vegetation condition from extremely unfavorable to optimize. The TCI algorithm is similar to the VCI one and its conditions are estimated relative to the maximum/minimum temperature in a given time series. Like as the VCI, under a drought process, the TCI is close or equal to 0, and in wet conditions the VCI is close to 1. And the last index is a Vegetation Health Index (VHI). Vegetation Health Index (VHI) is considered as the drought measurement which is addition of both VCI and TCI. But VHI needs a long term data sets and there are some issues in determining the ratio between TCI and VCI. The remote sensing-based Vegetation Health Index (VHI), develop from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery and it has been widely used in global drought monitoring because of the large area coverage offered by this polar orbiting system. The TCI indicates areas that are hotter than usual and the VCI's normalized NDVI anomalies identify areas where vegetation is more or less dense than usual. VHI reflects both vegetation cover and temperature anomalies and also it has been widely applied for the early drought warning, monitoring of crop yield and production, and assessment of irrigated areas and extreme wetness. According the results of remotely sensed derived index, 2007-2008 and 2013-2014 were found as serious drought years.
Benzer Tezler
- Trakya'da su ayak izinin tarımsal ekosistemde belirlenmesi ve modellenmesi
Determination and modelling water footprint in agricultural ecosystem in thrace region
SERHAN YEŞİLKÖY
Doktora
Türkçe
2020
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Nohut (Cicer arietinum L.) çeşitlerinde kuraklığa bağlı oksidatif stresin fizyolojik ve biyokimyasal parametrelerle belirlenmesi
Determination of physiological and biochemical parameters symptomatic for oxidative stress in chickpea (Cicer arietinum L.) cultivars under drought
ESRA GÜNERİ BAĞCI
- Bazı ekmeklik buğday genotiplerinin kuraklığa toleranslarının ve tarımsal özelliklerinin belirlenmesi
Determination of drought tolerance and agricultural characteristics of some bread wheat genotypes
KEMAL SUBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN AYRANCI
- Yabani nohut genotiplerinin kuraklık stresine tepkisinin belirlenmesi
Determination of response to drought stress of wild type chickpea genotypes
FATMA BAŞDEMİR
- Domates genotiplerinin kuraklık stresine toleransını artırmada kök bakterilerinin etkisi
The effects of rhizobacteria against drought stress in tomato genotypes
GÖKÇE AYDÖNER ÇOBAN
Doktora
Türkçe
2021
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE GÜL
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ALTUNLU