ÇÖLLEŞME VE EROZYONLA MÜCADELE ÇALIŞMALARINDA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI

Yıl 2024, Cilt: 1 Sayı: Özel, 94 - 112, 02.12.2024

Mustafa Sert , Abdullah Emin Akay , Ayhan Ateşoğlu

Öz

Hızla gelişen sanayi, yanlış arazi kullanımı ve orantısız kentsel büyüme, doğal kaynakların aşırı tükenmesine ve çeşitli çevre sorunlarına yol açmaktadır. Arazi örtüsünün kaybı çölleşmeye ve erozyona önemli ölçüde etki etmekte, ekosistem hizmet sunumunu etkilemekte, ekolojik göçlere, biyolojik çeşitliliğin kaybına ve gıda güvenliğinin etkilenmesine yol açmaktadır. Dünya genelinde her yıl 20 milyon hektar verimli toprak bozuluyor, 24 milyar ton erozyona uğruyor ve kurak alanların %70'i çölleşme riski altında olup Türkiye'de 642 milyon ton toprak su erozyonu nedeniyle yerinden edilmiş olup, bu alanın %22,5'i çölleşmeye karşı oldukça hassastır. Bu sorunların kaynağının ve şiddetinin tespit edilmesi ileriye dönük aksiyon almada ve planlamada oldukça önem arz etmektedir. Teknolojideki gelişmelerle birlikte yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve bunları analiz etmeye yarayan ArcGIS, Netcad, QGIS vb. çeşitli yazılımların ortaya çıkmasına ve gelişmesine olanak sağlamıştır. Bu gelişmelerin yanında RUSLE, NDVI, BSI, SAVI, TGSI gibi birçok arazi yüzeyi ve arazi örtüsü analizlerini yapmayı sağlayan metot ve indeksler geliştirilmiştir. Son yıllarda bu metotlara yapay zeka algoritmaları entegre edilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada geçmişten günümüze çölleşme ve erozyonla mücadelede Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama teknolojilerinin kullanımı irdelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

toprak, erozyon, çölleşme, CBS, uzaktan algılama

Kaynakça

• AbdelRahman, M. (2023). An overview of land degradation, desertifcation and sustainable land management using GIS and remote sensing applications. https:// doi.org/10.1007/s12210-023-01155-3
• Alparslan, K., & Küçükönder, M. (2021). Kaman Deresi Alt Havzasının Erozyon Duyarlılığı. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24, 242–258.
• Arnoldus, H. M. J. (1977). Methodology used to determine the maximum potential average annual soil loss due to sheet and rill erosion in Morocco. FAO Soils Bulletin, No. 34, 39, 1977.
• Becerril-Piña, R., Díaz-Delgado, C., Mastachi-Loza, C. A., & González-Sosa, E. (2016). Integration of remote sensing techniques for monitoring desertification in Mexico.
• Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 22(6), 1323–1340. Bouyoucos, G. J. (1962). Hydrometer Method Improved for Making Particle Size Analyses of Soils. Agronomy Journal, 54(5), 464–465. https://doi.org/https://doi. org/10.2134/agronj1962.00021962005400050028x
• ÇEM. (2017). Türkiye Çölleşme Modeli ve Hassasiyet Haritası. https://cem.csb.gov. tr/turkiye-collesme-modeli-ve-hassasiyet-haritasi-i-103686
• Chaminé, H. I., Pereira, A. J. S. C., Teodoro, A. C., & Teixeira, J. (2021). Remote sensing and GIS applications in earth and environmental systems sciences. SN Applied Sciences, 3(12), 870. https://doi.org/10.1007/s42452-021-04855-3
• Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
• Chen, X., Wang, T., Liu, S., Peng, F., Tsunekawa, A., Kang, W., Guo, Z., & Feng, K. (2019). A New Application of Random Forest Algorithm to Estimate Coverage of Moss-Dominated Biological Soil Crusts in Semi-Arid Mu Us Sandy Land, China. In Remote Sensing (Vol. 11, Issue 11). https://doi.org/10.3390/rs11111286
• Dindaroğlu, T., & Canbolat, M. (2014). Kuzgun Baraj Gölü Havzasında CORINE Yöntemi ile Arazi Kullanım Sınıflarının Tespiti ve Erozyon Riskinin Değerlendirilmesi. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 15(1), 33–47. https://doi. org/10.17474/acuofd.38678
• Duman, N., & İrcan, M. R. (2022). Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Tabanında Çankırı Merkez İlçesinin Erozyon Risk Analizi TT - Erosion Risk Analysis of Çankırı Central District on the Basis of Geographical Information Systems and Remote Sensing. Coğrafi Bilimler Dergisi, 20(1), 220–245. https://doi.org/10.33688/aucbd.1074770
• Erpul, G., Akça, E., Karaman, N. A., Canlı, P., Morkoç, S., Karataş, Z. K., & Tekin, S. N. (2023). Arazi Tahribatının Dengelenmesi Karar Destek Sistemi İl İstatistikleri ve Sürdürülebilir Arazi Yönetimi Yaklaşımları ve Uygulamaları. Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü Yayınları.
• Erpul, G., İnce, K., Demirhan, A., Küçümen, A., Akdağ, M. A., Demirtaş, İ., Sarıhan, S., Çetin, E., & Şahin, S. (2020). Su Erozyonu İl İstatistikleri. Toprak Erozyonu Kontrol Stratejileri (Sürdürülebilir Arazi/Toprak Yönetimi Uygulama ve Yaklaşımları) Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü Yayınları. https://webdosya. csb.gov.tr/db/cem/icerikler/su_erezyon-20221228103523.pdf
• Feng, K., Wang, T., Liu, S., Kang, W., Chen, X., Guo, Z., & Zhi, Y. (2022). Monitoring Desertification Using Machine-Learning Techniques with Multiple Indicators Derived from MODIS Images in Mu Us Sandy Land, China. In Remote Sensing (Vol. 14, Issue 11). https://doi.org/10.3390/rs14112663
• GSP. (2017). Global Soil Partnership Endorses Guidelines on Sustainable Soil Management. https://www.fao.org/global-soil-partnership/resources/highlights/ detail/en/c/416516/
• Guirado, E., Alcaraz-Segura, D., Cabello, J., Puertas-Ruíz, S., Herrera, F., & Tabik, S. (2020). Tree Cover Estimation in Global Drylands from Space Using Deep Learning. In Remote Sensing (Vol. 12, Issue 3). https://doi.org/10.3390/rs12030343
• Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M., … Thépaut, J.-N. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730), 1999–2049. https://doi.org/https://doi. org/10.1002/qj.3803
• Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295–309. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0034- 4257(88)90106-X
• Jazouli, A. El, Barakat, A., Khellouk, R., Rais, J., & Baghdadi, M. El. (2019). Remote sensing and GIS techniques for prediction of land use land cover change effects on soil erosion in the high basin of the Oum Er Rbia River (Morocco). Remote Sensing Applications: Society and Environment, 13, 361–374. https://doi.org/https://doi. org/10.1016/j.rsase.2018.12.004
• Karagöz, A., Tercan, E., Erpul, G., Türkeş, M., Dengiz, O., Doğan, O., & Öztaş, T. (2017). Türkiye Çölleşme Modeli.
• Lamchin, M., Lee, J.-Y., Lee, W.-K., Lee, E. J., Kim, M., Lim, C.-H., Choi, H.-A., & Kim, S.-R. (2016). Assessment of land cover change and desertification using remote sensing technology in a local region of Mongolia. Advances in Space Research, 57(1), 64–77. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.10.006 Lamrini, B. (2020). Contribution to Decision Tree Induction with Python: A Review. https://doi.org/10.5772/intechopen.92438
• Lamyaa, K., M’bark, A., Brahim, I., Hicham, A., & Soraya, M. (2018). Mapping Soil Erosion Risk Using RUSLE, GIS, Remote Sensing Methods: A Case of Mountainous Sub-watershed, Ifni Lake and High Valley of Tifnoute (High Moroccan Atlas). Journal of Geography, Environment and Earth Science International, 14(2 SE-Original Research Article), 1–11. https://doi.org/10.9734/JGEESI/2018/40322
• Liu, Q., Liu, G., & Huang, C. (2018). Monitoring desertification processes in Mongolian Plateau using MODIS tasseled cap transformation and TGSI time series. Journal of Arid Land, 10(1), 12–26. https://doi.org/10.1007/s40333-017-0109-0 Navalgund, R., V, J., & Roy, P. (2007). Remote sensing applications: An overview. Current Science, Vol. 93.
• Özcan, A. U. (2016). CBS ve RUSLE Teknolojisi Yardımıyla Çankırı -Ekinne Göleti Su Toplama Havzasın da Toprak Kayıplarının Tahmin Edilmesi. In Tücaum Uluslararası Coğrafya Sempozyumu Bildiri Kitabı (Issue October, pp. 668–674). Ankara Üniversitesi Yayınları.
• Özenen-Kavlak, M., Güler, Ü., Demir Çakır, M., Aydemir, S., Aydemir, H. S., Berk Acet, Ş., Aydınlı, H. O., & Hassan Pashaeı, M. (2022). Haberleşme Uygulamalarında Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Kullanımı. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 10(2), 761–775. https://doi.org/10.21923/jesd.1000582
• Pan, J., & Li, T. (2013). Extracting desertification from Landsat TM imagery based on spectral mixture analysis and Albedo-Vegetation feature space. Natural Hazards, 68(2), 915–927. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0665-3
• Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine Learning, 1(1), 81–106. https://doi.org/10.1007/BF00116251
• Ramachandra, T. V, & Kumar, U. (2004). Geographic Resources Decision Support System for Land Use, Land Cover Dynamics Analysis. Proceedings of the FOSS/ GRASS Users Conference.
• Renard, K. G., Foster, G. R., Weesies, G. A., Mccool, D. K., & Yoder, D. C. (1997). Predicting soil erosion by water : A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). In Agriculture Handbook.
• Rikimaru, A., Roy, P., & Miyatake, S. (2002). Tropical forest cover density mapping. Tropical Ecology, 43, 39–47.
• Rossi, R. J. (2019). Mathematical Statistics: An Introduction to Likelihood Based Inference. International Statistical Review, 87, 178–179. https://doi.org/10.1111/insr.12315
• Samarinas, N., Tsakiridis, N. L., Kalopesa, E., & Zalidis, G. C. (2024). Soil Loss Estimation by Water Erosion in Agricultural Areas Introducing Artificial Intelligence Geospatial Layers into the RUSLE Model. In Land (Vol. 13, Issue 2). https://doi. org/10.3390/land13020174
• Sui, D. Z., & Zeng, H. (2001). Modeling the dynamics of landscape structure in Asia’s emerging desakota regions: a case study in Shenzhen. Landscape and Urban Planning, 53(1), 37–52. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0169- 2046(00)00136-5
• Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150. https:// doi.org/https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
• Uça Avcı, D., Uça Güneş, P., & Çabuk, A. (2015). Uzaktan Eğitim ile ‘Uzaktan Algılama’ ve ‘Coğrafi Bilgi Sistemleri’ Eğitimlerinin Verilmesine Dair Bir Değerlendirme. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(3), 53–68. https://dergipark.org.tr/tr/pub/hartek/ issue/17001/177622
• Wadoux, A. M. J.-C., Minasny, B., & McBratney, A. B. (2020). Machine learning for digital soil mapping: Applications, challenges and suggested solutions. Earth-Science Reviews, 210, 103359. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. earscirev.2020.103359
• Walkley, A., & Black, I. A. (1934). An Examination of the Degtjareff Method for Determining Soil Organic Matter, and a Proposed Modification of the Chromic Acid Titration Method. Soil Science, 37(1). https://journals.lww.com/soilsci/ fulltext/1934/01000/an_examination_of_the_degtjareff_method_for.3.aspx
• Wischmeier, W. H., & Smith, D. D. (1978). Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning (Issue 537). The USDA Agricultural Handbook.
• Xiao, J., Shen, Y., Tateishi, R., & Bayaer, W. (2006). Development of topsoil grain size index for monitoring desertification in arid land using remote sensing. International Journal of Remote Sensing, 27. https://doi.org/10.1080/01431160600554363
• Yıldız, H., Mermer, A., Ünal, E., & Akbaş, F. (2012). Türkiye Bitki Örtüsünün NDVI Verileri ile Zamansal ve Mekansal Analizi TT - Spatial and Temporal Analysis of Turkey Vegetation with NDVI Images. Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 21(2), 50–56. https://dergipark.org.tr/en/pub/tarbitderg/issue/11499/136983
• Yüksel, A., Gündoğan, R., & Akay, A. E. (2008). Using the Remote Sensing and GIS Technology for Erosion Risk Mapping of Kartalkaya Dam Watershed in Kahramanmaras, Turkey. In Sensors (Vol. 8, Issue 8, pp. 4851–4865). https://doi. org/10.3390/s8084851
• Zhuguo, M., Li, D., & Yuewen, H. (2004). The extreme dry/wet events in northern China during recent 100 years. Journal of Geographical Sciences, 14(3), 275–281. https://doi.org/10.1007/BF02837407