Baraj gölü su kotunun Landsat 8 uydu görüntüleri kullanılarak tahmin edilmesi

Year 2018, Volume: 9 Issue: 1, 493 - 502, 05.04.2018

Mehmet Ali Akgül , Mahmut Çetin

Abstract

Artan dünya nüfusu ve küresel iklim değişikliği, suya olan ihtiyacın her geçen gün artmasına neden olmakta; içme suyu, sulama suyu ve kullanma suyu kaynaklarının korunması ve kontrol edilmesi için yeni yöntemlerin geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada, rezervuar yüzey alanlarının ve rezervuar su kotlarının belirlenmesinde uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerinin kullanılma olanaklarının araştırılması amaçlanmıştır. Çalışma, Seyhan Havzasında bulunan Seyhan, Çatalan, Nergizlik baraj gölleri ile Ceyhan Havzasında yer alan Kozan ve Mehmetli (Kesiksuyu) baraj göllerinde yürütülmüştür. Landsat 8 uydusuna ait görüntülere Modifiye Edilmiş Normalize Fark Su İndeksi (MNDWI-Modified Normalized Difference Water Index) indeksi uygulanmış ve bu indeksten yararlanılarak baraj göllerinin yüzey alanı hesaplanmıştır. Hesaplanan alanlar kullanılarak, baraj göllerine ait kot-alan cetvellerinden göl kotları tahmin (GKhesap) edilmiştir. Uydu görüntülerinin çekildiği tarihlerdeki gerçek rezervuar su kotları (GKölçü), Göl Gözlem İstasyonları (GGİ) kayıtlarından elde edilmiştir. GKhesap ile (GKölçü) arasında, yüksek korelasyon bulunmuştur. Ölçülen ve hesaplanan rezervuar su kotları arasındaki hatalar, rezervuar yüzey alanı ile ters ilişkili bulunmuştur. Ortalama hatalar Seyhan baraj gölünde 0.33 m, Çatalan baraj gölünde 0.31 m, Kozan baraj gölünde 1.21 m, Mehmetli (Kesiksuyu) baraj gölünde 1.11 m ve Nergizlik baraj gölünde 1.51 m hesaplanmıştır. Rezervuar alanı büyüdükçe, hatalar azalmıştır. Özellikle ulaşım, topoğrafya ve iletişim gibi sebeplerden dolayı GGİ’nin işletilmesinin zor olduğu baraj ve göletlerdeki su kotlarının tahmin edilmesinde, Landsat 8 uydu görüntülerinden yararlanılabileceği sonucunu varılmıştır.

Keywords

Uzaktan Algılama, Landsat 8, MNDWI, Baraj Gölleri

References

• Aher, P.D., Adinarayana, J., Gorantiwar, S.D., Sawant, S.A., (2014). Information system for integrated watershed management using remote sensing and GIS, Remote Sensing Applications in Environmental Research, 17-34, Society of Earth Scientists Series.
• Bahr, T., Holzer, N., (2016). Automatisierte Zeitreihenanalyse von Fernerkundungsdaten für das Monitoring von Oberflächengewässern. auf dem 23. Workshop des AK UIS, 2.-3. Juni 2016, Leipzig.
• Bernstein, L.S., Adler-Golden, S.M., Sundberg, R.L., Levine, R.Y., Perkins, T.C., Berk, A., (2005). Validation of the QUick Atmospheric Correction (QUAC) algorithm for VNIR-SWIR multi- and hyperspectral imagery. SPIE, Proceedings, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XI. Vol. 5806, pp. 668-678.
• Canty, J.M., (2014). Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing, with Algorithms for ENVI/IDL and Python., Third Edition. CRC Press.
• DSİ, (2014). Seyhan Havzası Master Plan Raporu., 6.Bölge Müdürlüğü, Adana.
• DSİ, (2016). Ceyhan Havzası Master Plan Ara Raporu., 12.Bölge Müdürlüğü, Kayseri.
• Gumley, L.E., (2002). Practical IDL Programming., Morgan Kaufmann.
• Lindell, T., Pierson, D., Premazzi, G., Zilioli, E., editors., (1999). Manual for monitoring European lakes using remote sensing techniques., EUR Report 18665 EN. Luxemburg Office for Official Publications of the European Communities.
• McFeeters, S., (1996). The use of normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features., International Journal of Remote Sensing, Vol. 17, No. 7: 1425-1432.
• Rokni, K., Ahmad, A., Selamat, A., Hazini, S., (2014). Water Feature Extraction and Change Detection Using Multitemporal Landsat Imagery., Remote Sens., 6, 4173-4189.
• Sheng, Y., Song, C., Wang, J., Lyons, E.A., Knox, B.R., Cox, J.S., Gao, F., (2016). Representative lake water extent mapping at continental scales using multi-temporal Landsat-8 imagery, Remote Sensing of Environment, 185:129-141.
• USGS, (2016). LANDSAT 8 (L8) Data Users Handbook., Department of the Interior US Geological Survey, LSDS-1574 Version 2.0, page:98. Vieux, B.E., (2005). Distributed Hydrologic Modeling Using GIS., Second Edition, Springer Science, Business Media, Inc., Dordrecht, page:289.
• Wang, G., Mang, S., Cai, H., Liu, S., Zhang, Z., Innes, J.L., (2016). Integrated watershed management: evolution, development, and emerging trends., Journal of Forestry Research 27(5):967–994, DOI 10.1007/s11676-016-0293-3.
• Xu, H., (2006). Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery., International Journal of Remote Sensing 27, No. 14: 3025-3033.