Mersin-Erdemli İlçesi Limon Bahçelerinin Zamansal ve Alansal Değişimlerin Uzaktan Algılama ve CBS ile Belirlenmesi

Abstract

Tarımsal üretim, günümüzde artan nüfusla birlikte oldukça önemli duruma gelmiştir. Buna bağlı olarak, tarımsal üretim alanları gün geçtikçe artmaktadır. Fakat bu artış, özellikle hızlı ve plansız kentleşme sonucu tarım alanlarında baskıyı artırırken, tarım alanlarının uygun olmayan orman-mera veya doğal alanları üzerine doğru kaymalarına neden olabilmektedir. Arazi örtüsü ve arazi kullanım türlerindeki zamansal değişimleri belirleyerek, bu kullanım türlerinin alansal değişiminin tespiti yapılabilir. Böylece değişimin yönü belirlenerek arazi kullanım planlama çalışmaları ile gerekli planlamalar ve tedbirler alınabilir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki limon yetiştiriciliği açısından en fazla ve en önemli üretim yeri olan Mersin ili Erdemli ilçe sınırları içerisinde limon üretim alanlarının zamansal olarak değişimini belirlemektir. Çalışmada 2000 ve 2023 yıllarına ait Landsat uydu görüntüleri ve 2005-2015 yıllarına ait vektör limon parsel verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, 23 yıllık ara ile iki farklı tarihe ait Landsat uydu görüntüsü kullanılarak arazi kullanım ve arazi örtüsünde meydana gelen değişimler incelenmiştir. Limon arazilerinin 2000 yılında 9826 hektar alan kaplarken 2023 yılında 11300.2 hektar alana yükseldiği, mera alanlarının 19764.2 hektardan 15215.4 hektara, orman alanlarının ise 16287.7 hektardan 16054 hektara düştüğü belirlenmiştir. Sera alanları da alanda artış göstermiş olup 1108.4 hektardan 1535.9 hektara yükselmiştir.

Keywords

• Arazi kullanımı- arazi örtüsü değişimi
• uzaktan algılana
• limon bahçesi
• Erdemli

References

1. Atlı, H.F., Söyler O., 2018. Dünyada ve Türkiye’de turunçgil üretiminin ve ihracatının değerlendirilmesi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi. 6(79): 357-366.
2. Boyacı, D., 2012. CBS-uzaktan algılama entegrasyonu ve örnek uygulama: uydu görüntülerinden detay ve otomatik öznitelik tespiti. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi. 108 s.
3. Çelik, H., 2006. İstanbul Sarıyer ilçesine ait uzaktan algılama uydu verileri ile mekansal veri analizleri. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek lisans Tezi. 170 s.
4. Dağıstanlı, C., Demirağ Turan, İ., Dengiz, O., 2018. Evaluation of the suitability of sites for outdoor recreation using a multi-criteria assessment model. Arabian Journal of Geosciences. 11(492):1-14.
5. Demirağ Turan, İ., Dengiz, O., Kaya, N. S., 2021. Arazi örtüsü arazi kullanım değişimlerinin farklı zamanlı landsat uydu görüntüleri ile belirlenmesi Çarşamba delta ovası örneği. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi. 9(1): 141–152.
6. Efe, E., Algancı, U., 2023. Çok zamanlı Sentinel 2 uydu görüntüleri ve makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ile arazi örtüsü değişiminin belirlenmesi. Geomatik. 8(1): 27-34.
7. Ekercin, Semih., 2007. Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri entegrasyonu ile Tuz Gölü ve yakın çevresinin zamana bağlı değişimi. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora tezi. 202s.
8. Fan, F., Weng, Q., Wang, Y., 2007. Land use land cover change in Guangzhou, China, from 1998 to 2003, based on Landsat TM/ETM+ imagery. Sensors. 7:1323–1342.

9. FAO, 2023. Food and Agrıculture Organızatıon of The Unıted Natıons Statistics Division.
10. http.//www.fao.org/faostat/en/#data/QC, (Erişim tarihi: 14.05.2024).
11. Karabulut, M., Korkmaz, H., Gürbüz, M., 2013. Uzaktan algılama ve cbs kullanarak göksu deltası sulak alanları ve çevresinde meydana gelen zamansal değişimlerin incelenmesi ve sulak alan bitkilerinin spekrtal özelliklerinin belirlenmesi, TÜBİTAK Proje No: 110Y295.
12. Koca, H., 1994. Erdemli İlçesinin beşeri ve iktisadi coğrafyası. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Coğrafya Eğitimi Anabilim Dalı, Doktora Tezi. 466 s.
13. Koca, H., 1997. Erdemli’de turunçgil tarımının coğrafi esasları. Doğu Coğrafya Dergisi. 3(2): 305-336.
14. Koç, A., Yener, H., 2001. Uzaktan algılama verileriyle İstanbul çevresi ormanlarının alansal ve yapısal değişikliklerinin saptanması. İstanbul Üniversitesi, Orman Fakültesi Dergisi, Seri A. 51(2): 17-36.
15. Lillesand, T., Kiefer, R., Chipman, J., 2008. Remote Sensing and Image Interpretation, 6th ed., New York, NY: John Wiley & Sons, 756 p.
16. Özdemir, İ., Özkan, Y.U., 2003. Armutlu Orman İşletme Şefliği’ndeki orman alanlarındaki değişimin LANDSAT uydu görüntülerinin kullanılarak değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Orman Fakültesi Dergisi. 1: 55-66.
17. Şahin, G. 2022. Türkiye limon yetiştiriciliğinin ziraat coğrafyası perspektifinden analizi, Ahi Evran akademi. 3(2): 54-78.
18. Özer, D., İkikat Tümer, E., 2020. Limon üreticilerinin risk karşısındaki tutumlarını etkileyen faktörlerin analizi: Mersin İli Erdemli İlçesi örneği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi. 7(4): 988-996.
19. TÜİK, 2023. Türkiye İstatistik Kurumu. http.//www.tuik.gov.tr. (Erişim tarihi: 12.06.2024).
20. USDA, 2023. The United States Department of Agriculture. https.//apps.fas.usda.gov/psdonline/app/index. (Erişim tarihi: 05.05.2024).
21. Yan, G., Mas, J.F., Maathuis, B.H., Xiangmin, Z., Van Dijk, P. M., 2006. Comparison of Pixelbased and Object-Oriented Image Classification Approaches-A Case Study in a Coal Fire Area, Wuda, Inner Mongolia, China.