Burdur Gölü Kıyı Şeridindeki Değişiminin Uzaktan Algılama ile Haritalanması

Year 2020, , 623 - 633, 25.09.2020

Asli Sabuncu

https://doi.org/10.35414/akufemubid.711653

Cited By: 11

Abstract

Burdur Gölü, Türkiye'nin güneybatısındaki Isparta ve Burdur illeri arasında yer almaktadır.Tektonik kökenli ve alkali yapıda olan Burdur gölünün suyu tuzludur. Göl aynı zamanda birçok farklı kuş türü için önemli sulak alan için Ramsar alanı olarak belirlenmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, Burdur Gölü'nün kıyı şeridinin yıllar içindeki konumsal değişimlerini uzaktan algılama yaklaşımları kullanarak analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda dört adet çok zamanlı Landsat 5 TM ve Landsat 8 OLI uydu görüntüleri çalışmanın uygulama safhasında kullanılmıştır. Belirli bir zaman aralığında ve bölgede meydana gelen değişimleri izlemek için, En çok benzerlik ve Destek Vektör Makinesi (DVM) gibi piksel tabanlı görüntü sınıflandırmasını kullanmak, belirtilen zaman aralığı arasındaki değişiklikleri doğru bir şekilde izlemek için etkili bir yoldur. Piksel tabanlı sınıflandırma uygulamalarının yanı sıra, su kütlesi alanının çıkarılması ve bu alanların CBS platformunda sayısallaştırılması için Modifiye Normalize Fark Su İndeksi (MNDWI) kullanılmıştır. Tüm sınıflandırma sonuçları ile MNDWI indis sonuçları Burdur Gölü'nün su yüzey alanı % 40'ını kaybettiğini ve Burdur Gölü'nün toplam alanının 1986'da 206 km2 iken şu anda 125 km2 olduğunu göstermiştir. Uygulanan uzaktan algılama yöntemleri ile Burdur Gölünün 1986-2019 yılları arasında yüzey alanında önemli bir azalma eğilimi olduğu görülmektedir.

Keywords

Burdur Gölü, DVM Sınıflandırma, En çok benzerlik sınıflandırması, MNDWI, Landsat5, Landsat 8

Mapping Burdur Lake Shoreline Changes Using Remote Sensing

Abstract

Burdur Lake is sitauted between the provinces of Isparta and Burdur in the southwest of Turkey. It is a alkaline and saline lake with tectonic origin. The lake is also designated as RAMSAR site for significant wetland site for many different bird species. The main objective of this study is to analyze the spatial changes of Burdur Lake by using remote sensing approaches. Four multi-temporal satellite images of Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI were used to monitor and map the shoreline changes for the lake. Using pixel based image classification including maximum likelihood and Support Vector Machine (SVM) are the effective way in order to monitor the changes between specified time interval accurately. Besides pixel based classification applications, spectral water indexes including Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were used for the extraction of the water body area and digitize these areas in the GIS platform. The results of all classifications and MNDWI indice indicated that Burdur Lake lost its % 40 of water body surface and the total area of Burdur lake was 206 km2 in 1986 and now is 125 km2. Burdur lake based on the applied methods bring out a significant diminishing trend in surface area between the time period of 1986 and 2019 in this study.

Keywords

Burdur Lake, SVM Classification, Maximum Likelihood Classification, MNDWI, Landsat 5, Landsat 8

References

• Aladin, N., Crétaux, J. F., Plotnikov, I. S., Kouraev, A. V., Smurov, A. O., Cazenave, A., Papa, F. 2005. Modern hydro-biological state of the Small Aral sea. Environmetrics, 16 (4), 375–392. https://doi.org/10.1002/env.709
• Almeida, L. P. Masselink, G., Russell, P. E. ve Davidson M. A. (2015). Observations of gravel beach dynamics during high energy wave conditions using a laser scanner. Geomorphology, 228, 15–27.
• Andrioloa, U., Almeidab, L. P. ve Almard R. (2018). Coupling terrestrial LiDAR and video imagery to perform 3D intertidal beach topography. Coastal Engineering, 140, 232-239.
• Aouiche, I., Daoudi, L., Anthony, E.J., Sedrati, M., Ziane, E., Harti, A., Dussouillez, P., 2016. Anthropogenic effects on shoreface and shoreline changes: input from a multi-method analysis, Agadir Bay, Morocco. Geomorphology 254, 16–31.
• Aykut, N.O., 2019. İnsansız Hava Araçlarının Kıyı Çizgisinin Belirlenmesinde Kullanılabilirliğinin Araştırılması. Geomatik Dergisi, 4, 2, 141-146.
• Babich, D.B., Vinogradov, N.N., Ivanov, V.V., Korotaev, V.N., Chalova, E.R. 2015. Deltas of the rivers running in to lakes and reservoirs: Morphogenetic types and recent dynamics. Vestnik Moskovskogo Unviersiteta, Seriya Geografiya, 4, 18-26. (In Russian with English summary).
• Bayram B., Demir N., Ogurlu M., Catal R. H.,Seker D. Z. (2016). 3D Shoreline Extraction Using Orthopoto-Maps and LIDAR. In: 37 th Asian Conference on Remote Sensing, Sri Lanka, Colombo, pp.1-5.
• Bayram B., Avşar E. Ö., Şeker D. Z., Kayi A., Erdoğan M., Eker O., Janpaule I., Çatal R. H. (2017). The Role Of National And International Geospatial Data Sources In Coastal Zone Management. Fresenius Environmental Bulletin, 26(1), pp. 383- 391
• Davraz, A., Şener, E., Sener, S., 2019. Evaluation of climate and human effects on the hydrology and water quality of Burdur Lake, Turkey. Journal of African Earth Sciences, 158, doi:10.1016/j.jafrearsci.2019.103569.
• Du,Y., Cai, S., Zhang, X., Zhao, Y., 2001 .Interpretation of the environmental change of Dongting Lake, middle reach of Yangtze River, China, by Pb-210 measurement and satellite image analysis. Geomorphology 41: 171-181
• Duru, U., 2017. Shoreline change assessment using multi-temporal satellite images: a case study of Lake Sapanca, NW Turkey. Environmental Monitoring Assessment, 185
• French, P.W., 2001. Coastal Defences: Processes, Problems and Solutions. Taylor and Francis, London.
• Gao, B.C., 1996. NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment 58: 257-266.
• Güney, Y. ve Polat, S. (2015). Uzaktan Algılama Kıyı Çizgisi Değişiminin Belirlenmesi: Aliağa ve Çandarlı Örneği. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 8, 11-17.
• Ingham, A.E. (1992). Hydrography for surveyors engineers. Blackwell Scientific Publications, 132.
• Jahncke, R., Leblon, B., Bush, P. ve LaRocque, A. (2018). Mapping wetlands in Nova Scotia with multi-beam RADARSAT-2 Polarimetric SAR, optical satellite imagery, and Lidar data. Int J Appl Earth Obs Geoinformation, 68, 139–156.
• Kalkan, K., Bayram, B., Maktav, D., & Sunar, F. 2013. Comparison of support vector machine and object based classification methods for coastline detection. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-7/W2, ISPRS2013-SSG, Antalya, Turkey.
• Kiage, L.M., Liu, K.B., Walker, N.D., Lam, N., Huh, O.K., 2007. Recent land-cover/use change associated with land degradation in the Lake Baringo catchment, Kenya, East Africa: evidence from Landsat TM and ETM+. International Journal of Remote Sensing 28 (19): 4285-4309
• Legesse, D., Ayenew, T., 2006. Effect of improper water and land resource utilization on the central main Ethiopian rift lakes. Quat International. 148: 8-18.
• 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.
• Ormeci, C., and Ekercin, S. 2007. An assessment of water reserve change in the Salt Lake, Turkey through multitemporal Landsat imagery and real-time ground surveys. Hydrological Processes. doi: 10.1002/hyp.6355
• Pardo-Pascual, J.E., Almonacid-Caballer, J., Ruiz, L.A., Palomar-Vázquez, J., 2012. Automatic extraction of shorelines from Landsat TM and ETM+ multi-temporal images with subpixel precision. Remote Sensing Environment. 123, 1–11.
• Penny, D., Kealhofer, L., 2005. Microfossil evidence of land-use intensification in north Thailand. Journal of Archaeological Science 32: 69-82
• Sabuncu, A., 2018. Yüksek Mekansal Çözünürlüklü Uydu/Uçak Platformlu Görüntüler ve CBS Teknolojisi Kullanılarak Van-Erciş Depremi Sonrası Bina Hasar Tespiti. Doktora Tezi.İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 130.
• Sarp, G., and Ozcelik, M. 2016. Water body extraction and change detection using time series: a case study of Lake Burdur,Turkey. Journal of Taibah Univverity of Science.doi: 10.1016/j.jtusci.2016.04.00
• Saroğlu, E., Kaya, Ş. ve Örmeci, C. (2005). Farklı Çözünürlükteki Uydu Görüntülerinin Geometrik Dönüşüm. HKMO, 2019.
• Tagil, S. 2007. Quantifying the change detection of the Uluabat wetland, Turkey, by use of Landsat Images. Ekoloji, 16 (64),9–20.
• Temiz, F., and Durduran, S. 2016. Monitoring coastline change using remote sensing and GIS technology: a case study of Acıgöl Lake, Turkey. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science.doi:10.1088/1755-1315/44/1/011001.
• Timoshkin, O. A., Samsonov, D. P., Yamamuro, M., Moore, M. V., Belykh, O. I., Malnik, V. V., M.V.Sakirkoa,A.A.Shirokayaa,N.A.Bondarenkoa,V.M.Domyshevaa,G.A.Fedorovaa,A.I.Kochetkovb,A.V.Kuzmina,A.G.Lukhneva,O.V.Medvezhonkovaa,A.V.Nepokrytykha,E.M.Pasynkovab,A.E.Poberezhnayaa,N.V.Potapskayaa,N.A.Rozhkovaa,N.G.Shevelevaa,I.V.Tikhonovaa,E.M.Timoshkinaa,I.V.Tomberga,E.A.Volkovaa,E.P.Zaitsevaa,Yu.M.Zverevaa,A.B.Kupchinskya,N.A.Bukshuka, 2016. Rapid ecological change in the coastal zone of Lake Baikal (East Siberia): Is the site of the world’s greatest freshwater biodiversity in danger? Journal of Great Lakes Research, 42 (3), 487–497. https://doi.org/10.1016/j.jglr.2016.02.011
• Vapnik, V. N., 1995. The Nature Of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, New York, 138-167.
• Yan, P., Shi, P., Gao, S., Chen, L., Zhang, X., Bai, L., 2002. 137Cs dating of lacustrine sediments and human impacts on Dalian Lake, Qinghai Province, China. Catena, 47: 91-99.
• Yıldırım, Ü., and Uysal, M., 2011. Changes in the Coastline of the Burdur Lake Between 1975 and 2010. Proceedings of the International Symposium on Environmental Protection and Planning: Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing (RS) Applications (ISEPP),7-12. DOI: 10.5053/isepp.2011.1-5.
• Yoo, C.I. and Oh, T. S. (2016). “Beach volume change using UAV photogrammetry Songjung beach, Korea,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch., vol. 41, no. July, pp. 1201– 1205.
• Xu, H. 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery, International Journal Remote Sensing 27, 3025–3033.
• İnternet kaynakları (Int Kyn. 1)
• 1- https://www.ramsar.org/wetland/turkey, (07.02.2020) 2- https://earthexplorer.usgs.gov/, (15.12.2019)