Bitki indeks modelleri (NDVI, EVI VCI) kullanılarak Akdeniz Bölgesi'nde kuraklık analizi (2000-2014)
Drought monitoring (2000-2014) in Mediterranean using vegetation index models (NDVI, EVI VCI)
- Tez No: 440746
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT KARABULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Akdeniz Bölgesi, Bitki Ġndeks Modeli, Kuraklık, MODIS, Ġklim, Uzaktan Algılama, Bitki indeks modelleri, Fiziki coğrafya, Kuraklık analizi, İklim, Mediterranean Region, Vegetation Index Models, Drought, MODIS, Climate, Remote Sensing, Vegetation index models, Physical geography, Drought analysis
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Coğrafya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kuralıkla ilgili yapılan çalışmalar, genelde geleneksel yöntemlere dayanmaktadır. Geleneksel yöntemler ile yapılan çalışmalar önemli bir boşluğu doldurmaktadır fakat kuraklık gibi kompleks bir fenomeni tam anlamıyla anlamak ve mekânsal etkilerini ortaya koymak için tek başına yeterli değildir. Bilhassa Türkiye gibi meteoroloji istasyon ağının çok gelişmediği ülkeler için geleneksel yöntemler, geniş sahaları kapsayan ayrıntılı sonuçlar vermekte yetersizdir. Uzaktan algılama ile kuraklığın izlenmesi, kuraklığın önceden tahmininde ve doğru sonuçlara ulaşmada avantajlar sağlamaktadır. Akdeniz Bölgesi'nde her on yılda bir kuraklığın yaşandığı önceki çalışmalardan anlaşılmaktadır. Bu nedenle söz konusu alanda kuraklığın izlenmesi ve önceden tespit edilmesi önemlidir. Bu çerçevede Akdeniz Bölgesi çalışma alanı olarak seçilmiştir. Akdeniz Bölgesi'ni konu alan çalışmamızda, MODIS uydusu TERRA platformuna ait 16 günlük ve aylık zamansal, 250 m ve 1 km mekânsal çözünürlüğe sahip uydu verileri kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, iklim verileri kullanılarak aylık ve yıllık ölçeklerde meteoroloji-tabanlı kuraklık analizleri yapılmıştır. Farklı yöntemler uygulanarak elde edilen bulgular, birbiri ile kıyaslanmıştır. Çalışmamız uydu-tabanlı bitki indeks modellerinin, kuraklık fenomenini anlamada ve önceden tahmin etmede önemli kolaylıklar sağladığını göstermektedir. Bilhassa uydu tabanlı modellere, istasyon tabanlı kuraklık indeksleri entegre edildiğinde sonuçlar daha güvenilir ve doğru olmaktadır. Sonuçlar Akdeniz Bölgesi'nde yılın son günlerinde düşen yağışın bitki örtüsü için büyük önem arz ettiğini göstermektedir. Örneğin, 2016 yılının son dört ayının en az ikisinin nemli geçmesi durumunda, 2017 yılında, Akdeniz Bölgesi'nde bitkilerin yüksek fotosentez aktivitesi içerisinde olacağı yönünde fikir vermektedir. Çalışmada, birçok yılda bu yönde bir eğilim görülmüştür. Bu yıllardan birisi de 2010'dur. Kozan'da 2010 yılının ekim ve aralık aylarının nemli geçmesi, 2011'de makinin yüksek bitki indeks değeri göstermesine neden olmuştur. 2011 yılının başlarında iklimde kurak koşullar yaşanmasına rağmen, maki vejetasyonu 2010 yılında gelişme dönemine girerken gerekli suyu almıştır. 2011 yılının başlarında yaşanan kuraklığın maki topluluğu için pek bir anlamı olmadığı görülmüştür. Çalışmanın bulguları, orman ve otlak alan için de benzer bir durumun söz konusu olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Studies on drought usually depend on traditional methods. Studies using traditional methods fill an important gap, however they are insufficient to understand a complex phenomenon as drought and reveal its spatial effects. Traditional methods fall short in providing sufficient results covering large areas, especially in countries as Turkey, where meteorological station web is under-developed. Monitoring drought with remote sensing presents advantages for predicting drought and achieving accurate results. Previous studies show that drought is experienced in the Mediterranean every ten years. Therefore, monitoring and predicting drought in said area is important. In this context, the Mediterranean was selected for survey. Our study on the Mediterranean used 16-day and monthly temporal satellite data with 250m and 1km spatial resolution from MODIS satellite's TERRA platform. Additionally, climate data were used to perform meteorology-based drought analysis in monthly and annual scale. Findings obtained using different methods were compared. Our study shows that satellite-based vegetation index models significantly facilitate understanding and predicting drought. Especially in satellite-based models, results are more reliable and accurate when station-based drought indexes are integrated. Results show that decreasing precipitation in the Mediterranean in final days of the year are very important for vegetation. For example, if at least two of the last four months of 2016 have high moisture values, it is believed that plants in the Mediterranean will have high photosynthesis activity. Such a trend was observed for many years. 2010 is among these years. Moist October and December in 2010 in Kozan led to a high vegetation index for scrubs in 2011. Although dry conditions were experienced in early 2011, scrub vegetation received the necessary water entering a period of development in 2010. Drought experienced in early 2011 was found to be insignificant for scrubs. Study findings show that a similar case applies to forests and pastures.
Benzer Tezler
- Uydu verileri temelli derin öğrenme ve açıklanabilir makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Sakarya ili fındık alanlarının mekansal dağılımının belirlenmesi
Determining the spatial distribution of hazelnut areas in Sakarya province using satellite data-based deep learning and explainable machine learning techniques
GAFUR SEMİ ŞENGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
PROF. DR. BEYZA USTAOĞLU
- Sar ve optik veri entegrasyonuna dayalı çeltik alanlarının tespiti ve açıklanabilir yapay zeka (SHAP) ile analizi
Identification of rice fields based on sar and optical data integration and analysis with explainable artificial intelligence (SHAP)
MERİÇ BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞLAR BAYIK
- Web tabanlı google earth engine ile normalize edilmiş bitki indeksi kullanarak zaman serisi analizi
Time series analysis using normalized vegetation index with web based google earth engine
BAŞAK KAFES
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI
- Farklı uzaktan algılama bitki indekslerinin yer yüzey sıcaklığı hesabına etkisinin araştırılması
Comparison of the effect of different vegetation indices on land surface temperture values
GULSHAN MAMMADLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak patates verim tahmini çalışması
Yield estimation of potato plant using sentinel-2 satellite images
BARIŞ SUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER GÖKBERK NARİN