Geri Dön

Uzaktan algılama yöntemleri ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak Sarımsaklı Baraj Gölü'ndeki alansal değişimin belirlenmesi

Determination of spatial change in Sarımsaklı Dam Lake using remote sensing methods and geographic information systems

  1. Tez No: 973418
  2. Yazar: NAGİHAN ÇALIKOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DİDEM AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Sarımsaklı Baraj Gölü, uzaktan algılama, göl yüzey alanı, Landsat, mekânsal değişim, Değişim analizi, Landsat uyduları, Sarımsaklı Dam Lake, remote sensing, lake surface monitoring, Landsat, spatial change analysis, Change analysis, Landsat satellite
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Göller, biyolojik çeşitlilikleri ve balıkçılık, saz üretimi, ekoturizm gibi faaliyetlerle hem ekosistem hem de ekonomi açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle göl yüzey alanlarının düzenli izlenmesi, sürdürülebilir su yönetimi için gereklidir. Uzaktan algılama teknolojileri bu amaçla hızlı ve güvenilir çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada, Sarımsaklı Baraj Gölü'nün 1995–2024 yılları arasındaki yüzey alanı değişimleri Landsat 5 TM ve Landsat 8-9 OLI uydu görüntüleri kullanılarak incelenmiştir. Görüntüler üzerinde radyometrik ve geometrik düzeltmeler, kontrollü sınıflandırma, doğruluk analizi ve değişim tespiti işlemleri ArcGIS 10.8'de, ön işleme aşamaları ise QGIS 3.42.2'de gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda göl yüzeyinin 74,6 km²'den 42,3 km²'ye gerileyerek yaklaşık %43 küçüldüğü belirlenmiştir. En belirgin daralma 1998–2004 döneminde yaşanmış, 2010 yılında ise geçici bir artış görülmüştür. Bulgular, göl yönetimi ve bölgesel su kaynakları planlamalarında önemli bir bilimsel veri seti sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Lakes play a critical role for both ecosystems and economies due to their biodiversity and the support they provide for activities such as fisheries, reed production, and ecotourism. Therefore, regular monitoring of lake surface areas is essential for sustainable water management. Remote sensing technologies offer fast, reliable, and cost-effective solutions for this purpose. In this study, the spatiotemporal changes in the surface area of the Sarımsaklı Dam Lake between 1995 and 2024 were examined using Landsat 5 TM and Landsat 8–9 OLI satellite imagery. Radiometric and geometric corrections, supervised classification, accuracy assessment, and change detection analyses were performed in ArcGIS 10.8, while preprocessing steps were carried out in QGIS 3.42.2. The results revealed that the lake surface shrank from 74.6 km² to 42.3 km², corresponding to an approximately 43% reduction. The most significant shrinkage occurred between 1998 and 2004, while a temporary increase was observed in 2010. These findings provide a valuable scientific dataset for lake management and regional water resource planning.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak Ceyhan Ovası'nda test alanlarında höyüklerin incelenmesi

    An Examination of the mounds in the Plain Ceyhan using remote sensing and geographic information systems

    FARİS DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ArkeometriÇukurova Üniversitesi

    Arkeometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AKIN OĞUZ DİNÇ

    Y.DOÇ.DR. KAZIM SERDAR GİRGİNER

  2. A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul

    Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği

    BURAK KABAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN

  3. Derin öğrenme yaklaşımları kullanarak kentsel mekan algısının haritalanması

    Mapping urban spatial perception using deep learning approaches

    ALİ EKİNCEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAYE NİHAN ÇABUK

  4. Arazi kullanım haritalarının üretilmesi amacıyla ortofotoların derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of orthophotos using deep learning methods for the production of land use maps

    BERFİN PELİN CANBOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER ŞEN

  5. Remote sensing applications for physical and ecological state of Turkish coastal waters

    Türkiye kıyılarının fiziksel ve ekolojik durumu hakkında uzaktan algılama uygulamaları

    ATİLLA HÜSNÜ ERONAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Su ÜrünleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Jeolojisi ve Jeofiziği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN USLU