İstanbul Terkos Gölü zamansal değişiminin Google Earth Engine kullanılarak belirlenmesi

Yıl 2022, Cilt: 7 Sayı: 3, 235 - 242, 15.12.2022

Merve Karaca , Nur Yağmur , Filiz Balçık

https://doi.org/10.29128/geomatik.975714

Cited By: 2

Öz

Günümüzün önemli çevresel konularından biri olan su kaynakları yönetimi canlı yaşamı için hayati öneme sahiptir. Su kaynaklarından biri olan göllerin Uzaktan Algılama teknolojileri ile izlenmesi son yıllarda popüler hale gelmiştir. Göllerin doğru politikalar ile yönetilmesi, bu kaynakların korunabilmesi ve sürdürülebilirliği açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, İstanbul’un en önemli içme suyu kaynaklarından biri olan Terkos Gölü’ne ait 2000-2020 yılları arasında meydana gelen alansal ve zamansal değişim uydu görüntüleri kullanılarak incelenmiştir. Terkos Gölü su yüzeyindeki zamansal değişimi analiz edebilmek için mevcut 1160 adet Landsat TM, ETM+ ve OLI görüntüsü Google Earth Engine platformunda işlenmiştir. Gölün su yüzey alanının tespiti için Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (Normalized Difference Water Index, NDWI) kullanılmıştır. Google Earth Engine’de yapılan sorgulamalar ile yıllık ve mevsimlik alan değerleri hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır. Yapılan analiz sonuçlarına göre gölün 2000 yılı ve 2020 yılı alan değeri karşılaştırıldığında Terkos Gölü su alanında %6.9’luk bir azalma yaşandığı tespit edilmiştir. Bu azalmanın nedenleri incelendiğinde, İstanbul’daki hızlı nüfus artışı ve dengesiz yağış rejiminin gölün yok olma tehlikesi ile karşı karşıya olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Uzaktan Algılama, Google Earth Engine, NDWI, Landsat TM ETM+ OLI

Kaynakça

• Baki T (1997). Terkos Gölü Su Kalitesi Değerlendirmesi. Yüksek Lisans Tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Çevre Mühendisliği Anabilim Dalı, 118 s., İstanbul.
• Baylan E & Karadeniz N (2006). Terkos Gölü İstanbul Örneğinde Doğal ve Kültürel Çevrenin Korunması ve Geliştirilmesi Üzerine Bir Araştırma. Journal of Agricultural Sciences, 12(02), 151-161. DOI: 10.1501/Tarimbil_0000000471
• Foody G M (2002). Status of land cover classification accuracy assessment. Remote sensing of environment, 80(1), 185-201.
• GEE – Google Earth Engine. Erişim adresi: https://developers.google.com/earth-engine/apidocs/ee-algorithms-landsat-simplecomposite
• Gorelick N, Hancher M, Dixon M, Ilyushchenko S, Thau D & Moore R (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18-27.
• İBB – İstanbul Büyükşehir Belediyesi (2009). İstanbul Çevre Düzeni Planı Raporu
• Doğan İ (2008). Uzaktan Algılama Verileri ile Kıyı Çizgisi Değişiminin Zamansal Olarak Belirlenmesi: ALAÇATI Örneği, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek lisans Tezi, İstanbul.
• İSKİ- İstanbul Su ve Kanalizasyon İdaresi (2021). Erişim adresi:https://www.iski.istanbul/web/tr-TR/kurumsal/iski-hakkinda1/su-kaynaklari1
• Jiang H, Feng M, Zhu Y, Lu N, Huang J & Xiao T (2014). An automated method for extracting rivers and lakes from Landsat imagery. Remote Sensing, 6(6), 5067-5089.
• Kalkınma Bakanlığı (2018). Su Kaynakları Yönetimi ve Güvenliği Özel İhtisas Komisyonu Raporu, 11. Kalkınma Planı (2019-2023). Erişim adresi: https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2020/04/SuKaynaklariYonetimi_ve_GuvenligiOzelIhtisasKomisyonuRaporu.pdf
• Kurt S (2015). The geographical analysis of the changes occurring in Terkos Lake (Istanbul) and its surroundings. Journal of Academic Social Science Studies, (34), 333-344.
• Li L, Xia H, Li Z & Zhang Z (2015). Temporal-Spatial Evolution Analysis of Lake Size-Distribution in the Middle and Lower Yangtze River Basin Using Landsat Imagery Data. Remote Sensing, 7, 10364-10384.
• Mateo-Garcia G, Muñoz-Marí J & Gómez-Chova L (2017). Cloud detection on the Google Earth engine platform. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 1942-1945.
• McFeeters S K (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing, 17(7), 1425-1432.
• Midekisa A, Holl F, Savory D J, Andrade-Pacheco R, Gething P W, Bennett A & Sturrock H J (2017) Mapping land cover change over continental Africa using Landsat and Google Earth Engine cloud computing. PLoS ONE 12(9), e0184926.
• Nguyen U N, Pham L T & Dang T D (2019). An automatic water detection approach using Landsat 8 OLI and Google Earth Engine cloud computing to map lakes and reservoirs in New Zealand. Environmental monitoring and assessment, 191(4), 1-12.
• Peker E A (2019). Spatio-temporal changes of lake water extents in lakes region (Turkey) using remote sensing. Yüksek Lisans Tezi. Ortadoğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Sabuncu A (2020). Burdur Gölü Kıyı Şeridindeki Değişiminin Uzaktan Algılama ile Haritalanması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(4), 623-633.
• Singh A (1989). Review article digital change detection techniques using remotely-sensed data. International journal of remote sensing, 10(6), 989-1003.
• TMOBB (2014). İstanbul Su Havzaları Teknik Değerlendirme Raporu-1.
• UNESCO (2021). United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. The United Nations world water development report 2021, VALUING WATER. Available online:https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000375724
• Xia H, Zhao J, Qin Y, Yang J, Cui Y, Song H, ... & Meng Q (2019). Changes in water surface area during 1989–2017 in the Huai River Basin using Landsat data and Google earth engine. Remote Sensing, 11(15), 1824.
• 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(14), 3025-3033.
• Yagmur N & Musaoglu N (2020). Temporal Analysis of Ramsar Sites via Remote Sensing Techniques ─ A Case Study of Meke Maar. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 737(1), 012248.
• Yang X, Zhao S, Qin X, Zhao N, Liang L (2017), Mapping of urban surface water bodies from Sentinel-2 MSI imagery at 10 m resolution via NDWI-based image sharpening, Remote Sensing, 9(6), 596, doi: 10.3390/rs9060596.
• Zurqani H A, Post C, Mikhailova E, Schlautman M & Sharp J (2018). Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 69, 175-18.