Uzaktan algılama yöntemi ile Dicle havzası ölçeğinde evapotranspirasyonun belirlenmesi
Determination of evapotranspiration on Dicle basin scale with remote sensing method
- Tez No: 776841
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİZAR POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
İnsanlık tarihi itibariyle beslenmede ve sosyal yaşamda tarımın suyla ilişkisi önemli konulardan biridir. Tarımın devamlılığını sağlayabilmesi için geçmişte ve günümüzde suya ihtiyaç duyduğu yadsınamaz bir gerçektir. Tarım yapılacak alanlarda bitkinin suya ihtiyacı miktar, zamanlama ve diğer parametreler ile yakından ilişkilidir. Sulamanın doğru zamanda ve yeterli miktarda olması bu sürecin tespit edilebilir ve bölgenin iklim şartları dolayısıyla öngörülebilir olması önemlidir. Bitkilerin su tüketiminin hesaplanmasında uygun yöntemlerin kullanılması bölgedeki tarım işleyişini kolaylaştırır. İçinde bulunduğumuz yüzyılda küresel ısınma sonucunda gelişen iklim değişikliği sorunları, endüstri alanlarının artması ve hızla artan nüfus yapısı suya duyulan ihtiyacı ve önemini artırmıştır. Bu sebeple gelişen teknolojik enstrümanların hayatın her yönünü etkileyen su tüketimi tasarrufu açısından kullanmayı gerekli kılmıştır. Bu amaçla suyun topraktan buharlaşma ile atmosfere, bitkilerden terleme ile atmosfere taşınması olan Evapotranspirasyon çalışmamızda incelemeye konu olmuştur. Evapotranspirasyonun harita üretimi için literatürde en çok tercih edilen yöntemlerden biri olan SEBAL modeli kullanılmıştır. Bu teknik ile elde edilen modelin çalıştırılması ile Evapotranspirasyon ve onu destekleyecek parametrelerin (bitki katsayısı vb.) üretimine ilişkin verilerin elde edilmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen SEBAL modeli Python kodlamasına dayanmaktadır. Açık kaynak kodlu yazılımların yardımıyla, uydu görüntülerinin meta veride bulunan verilerin kullanılması ve formüllerin Python kodu ile yazılarak SEBAL, NDVI, SAVI gibi modellerinin üretilmesi sağlanmıştır. SEBAL modelinde yapılan hesaplamaların Cropwat ve SUET programının raporlarıyla kıyaslandığında ocak, mayıs ve temmuz ayındaki gün değerleriyle analiz edildiğinde çalışmanın yüksek doğruluklu olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu yöntem ışığında iklim verileri ve hesaplama yöntemlerinden daha hızlı, daha geniş alan kapsayan ve daha ekonomik sonuçlar sağlayan çok bantlı uydu görüntülerinin yakın bir gelecekte daha fazla kullanılacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
As of human history, the relationship of agriculture with water is one of the important issues in nutrition and social life. It is an undeniable fact that agriculture needs water in the past and today to ensure its continuity. In this process, the plant's need for water in the areas where agriculture will be done; It is closely related to quantity, timing and other parameters. It is important that the irrigation is at the right time and in sufficient quantity, that this process can be determined and that it is predictable due to the climatic circumstances of the area. The application of appropriate methods in calculating the water consumption of plants facilitates the agricultural operation in the region. In the current century, the problems of climate change because of global warming, the spreading in dustrial areas, the rapidly increasing population structure have increased the need and importance of water. Thus, it has become essential requirement to use the developing technological instruments in terms of saving water consumption, which affects all areas of life. For this purpose, Evapotranspiration, which is the transport of water to the atmosphere by evaporation from the soil and to the atmosphere by transpiration from plants, has been the subject of our study. The SEBAL model is the most approved approache in the scientific literature, was used for evapotranspiration mapping. By running the model obtained with this technique, it is aimed to obtain data on the production of evapotranspiration and the parameters that will support it (plant coefficient, etc.). The developed SEBAL model is based on Python coding. With the help of open source software, it is ensured that the data in the metadata of the satellite images are used and the models such as SEBAL, NDVI, SAVI are produced by writing the formulas with pyhton code. When the calculations made in the SEBAL model are compared with the reports of the Cropwat and SUET program, it is revealed that the study is of high accuracy when it is analyzed with the day values in January, May and July. In the light of this method, it is predicted that multi-band satellite images, which provide faster, wider area and more economical results than climate data and calculation methods, will be used more in the near future.
Benzer Tezler
- Berta çayı havzasının yağış-akış ilişkisinin HEC-HMS ile modellenmesi
Modeling of rainflow-runoff relationship with HEC-HMS in Berta river basin
ARJİN ATA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiDicle ÜniversitesiHidrolik ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ÖNEN
- Estimation emission from crop residue burning based on crop type using remote sensing data: A case study from GAP region
GAP Bölgesi'nde uzaktan algılama verileri ile anız yakımından kaynaklanan emisyonunun ürün bazlı tespiti
KÜBRA BAHŞİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Hasbek Mağarası'nın (Diyarbakır-Dicle) jeomorfolojik özellikleri ve turizm planlaması
Geomorphological features and tourism planning of Hasbek Cave (Diyarbakır-Dicle)
MUHAMMED KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
CoğrafyaFırat ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TANER ŞENGÜN
- Nesneye yönelik kural tabanlı sınıflandırma ve derin öğrenme yöntemleri ile otomatik yol çıkarımı olanaklarının araştırılması
Investigation of automatic road extraction possibilities with object oriented rule-based classification and deep learning methods
ZEYNEP BAYRAMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK
- Tıbbi görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile karaciğer ve beyin lezyonlarının bölütlenmesi
Segmentation of liver and brain lesions by deep learning approach from medical images
ONUR CAN BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM