Influence of Basin Hydrogeology in the Detectability of Narrow Rivers by Sentinel2-A Satellite Images: A Case Study in Karamenderes (Çanakkale)

Abstract

Since the flow paths of linear water components are generally narrow and containing vegetation, there are some difficulties in the use of satellite images monitoring changes in the linear water components. The aim of this study was to evaluate the detectability of narrow rivers such as Karamendere River of Çanakkale using 10 meters spatial resolution multispectral Sentinel2-A satellite images and to evaluate the effect of hydrometeorological conditions of the basin on the seasonal change in the detected river line. In this study, which was carried out using satellite images of different hydrogeological periods, the modified normalized difference water index (MNDWI) generated from the satellite images was used to determine the water components. According to the satellite image analysis, the existence of the stream was detected as 59% in January, 26% in April and 18% in September on the 102 km long stream line of the Karamenderes River. According to the Thornthwaite water budget, the river bed area which can be determined by satellite images was higher than the water deficient periods in the hydrogeological periods where there was a water surplus caused increase in the water areas in the creek wider than 10 meters. The hydrometeorological cycle, agricultural irrigation, daily water consumption and other human-induced factors were effective on the decreased water flow. In the hydrometeorological cycle, while precipitation and melting snow increase discharge, increased temperature, decreased precipitation and high evapotranspration caused a decrease in flow rate. It was revealed that the selection of the date of satellite images to be used according to the hydro-meteorological characteristics (flow, precipitation, temperature, etc.) of the basin increased the success of determining water components with narrow river bed.

Keywords

• Narrow Rivers,Remote Sensing,Sentinel2-A,Thornthwaite,Normalized Difference Water Index,Basin Hydrogeology

Dar Nehirlerin Sentinel2-A Uydu Görüntüleri ile Belirlenebilirliğinde Havza Hidrojeolojisinin Etkisi: Karamenderes (Çanakkale) Örneği

Abstract

Çizgisel su bileşenlerinin akım yollarının genelde dar olmaları ve bitki barındırmaları, bu tip su bileşenlerinde meydana gelen değişimlerin takibinde uydu görüntülerinin kullanmasında bazı zorluklar oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı Çanakkale-Karamenderes Nehri gibi dar akarsuların 10 metre mekânsal çözünürlüklü multispektral Sentinel2-A uydu görüntüleri kullanılarak belirlenebilirliği ve belirlenebilen nehir çizgisindeki mevsimsel değişimde havzanın hidrometeorolojik koşullarının etkisinin değerlendirilmesidir. Farklı hidrojeolojik dönemlere ait uydu görüntüleri kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, su bileşenlerinin belirlenmesinde uydu görüntülerinden oluşturulan modifiye edilmiş normalize fark su indisinden (MNDWI) yararlanılmıştır. Uydu görüntüsü analizlerine göre Karamenderes Nehri’nin 102 km uzunluğundaki akım yolu üzerinde; Ocak ayı döneminde su belirlenen nehir çizgisi %59, Nisan ayında su belirlenen nehir çizgisi %26, Eylül ayı döneminde ise %18 seviyesinde belirlenmiştir. Thornthwaite su bütçesine göre havzada su fazlalığının olduğu hidrojeolojik dönemlerde dere yatağında su bulunan alanların 10m’den daha geniş olması nedeniyle, su noksanı olan dönemlere göre uydu görüntüleri ile belirlenebilen nehir yatağı alanı daha fazladır. Bunda havzadaki hidrometeorolojik döngü, tarımsal sulama ve günlük kullanım amaçlı insani etkiler etkendir. Hidrometeorolojik döngüde, yağışlar ve eriyen kar suları debiyi arttırırken, artan sıcaklık, azalan yağış ve yüksek evapotranspirasyon debinin azalmasına neden olur. Kullanılacak uydu görüntülerinin tarihinin havzanın hidrometeorolojik özelliklerine (akım, yağış, sıcaklık, su bütçesi v.b.) göre seçilmesi, dar nehir yatağına sahip su bileşenlerinin belirlenmesindeki başarımı arttırdığı ortaya konulmuştur.

Keywords

• Dar Nehirler,Uzaktan Algılama,Thornthwaite,Sentinel2-A,Normalize Edilmiş Fark Su İndisi,Havza Hidrojeolojisi

References

1. Akar R., Maktav D., Günal N., (2012), Göl Yüzeyi Değişimlerinin Belirlenmesinde Farklı Dijital Görüntü İşleme Tekniklerinin Kullanılması, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 5(4), 35-51.
2. Akbulak C., (2010), Kara Menderes Havzası’nın (Çanakkale) nüfus özellikleri, Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 7(2), 577-610.
3. Akbulak C., Tatlı H., Cengiz T., (2011), Analitik Hiyerarşi Süreci ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Kara Menderes Havzası’nda Arazi Uygunluk Analizinin Yapılması, TÜBİTAK 108K550 Proje Raporu, Ankara, Türkiye.
4. Akbulak C., (2017), Kırsal Kalkınma Potansiyeli Bakımından Kara Menderes Havzası’nın (Çanakkale) Coğrafi Özellikleri, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(40), 14-38.
5. Anderson D.P., Nordheim E.V., Boesch C., (2006), Environmental factors influencing the seasonality of estrus in chimpanzees, Primates, 47(1), 43-50.
6. Aydoğdu M., Mancı A., Aydoğdu M., (2015), Tarımsal Su Yönetiminde Değişimler; Sulama Birlikleri, Fiyatlandırma ve Özelleştirme Süreci, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 14(52), 146-160.
7. Bond N.R., Lake P.S., Arthington A.H., (2008), The impacts of drought on freshwater ecosystems: an Australian perspective, Hydrobiologia, 600, 3-16.
8. Cowell B.C., Remley A.H., Lynch D.M., (2004), Seasonal changes in the distribution and abundance of benthic invertebrates in six headwater streams in central Florida, Hydrobiologia, 522(1-3), 99-115.

9. ÇÇŞİM, (2016), Çanakkale İli 2016 Yılı İl Çevre Durum Raporu, http://webdosya.csb.gov.tr/db/ced/editordosya/Canakkale_icdr 2016.pdf, [Erişim 18 Şubat 2018].
10. Çetinkaya O., Sümer A., (2013), Karamenderes Havzası Topraklarının Yarayışlı Mikro Besin Elementlerinin (Fe, Cu, Zn ve Mn) Durumu, ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 2013:1(1), 57-65.
11. Demir Y., Doğan Demir A., Meral R., Alaaddin Y., (2015), Bingöl Ovası İklim Tipinin Thornthwaite ve Erinç İndisine Göre Belirlenmesi, Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 2(4): 332–337.
12. Drusch M., Del Bello U., Carlier S., Colin O., Fernandez V., Gascon F., Hoersch B., Isola C., Laberinti P., Martimort P., Meygret A., Spoto F., Sy O., Marchese F., Bargellini P., (2012), Sentinel-2: ESA's Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services, Remote sensing of Environment, 120, 25-36.
13. DSİ, (2016), Karamenderes Çayı 1. Kısım Taşkın Koruma Çalışmaları Hızla Devam Ediyor, http://www.dsi.gov.tr/haberler/2016/06/ 03/karamenderes-%C3%A7ay%C4%B1-1.-k%C4%B1s%C4%B1mta%C5%9Fk%C4%B1n-koruma-%C3%A7al%C4%B1%C5%9 Fmalar%C4%B1-h%C4%B1zla-devam-ediyor, [Erişim 18 Şubat 2018].
14. DSİ, (2018a), İşletmedeki Tesisler, http://bolge25.dsi.gov.tr/isletmedekitesisler/, [Erişim 18 Şubat 2018].
15. DSİ, (2018b), Gözlem İstasyonları Yönetim Sistemi, http://rasatlar.dsi.gov.tr, [Erişim 18 Şubat 2018].
16. Du Y., Zhang Y., Ling F., Wang Q., Li W., Li X., (2016), Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR band, Remote Sensing, 8(4), 354.
17. EİEİ, (2007), Kara Menderes Çayı Aylık Akım Ortalamaları, Gözlem Raporları, E.İ.E. İdaresi, Ankara.
18. Gorjizade A., Akhondali A. M., Zarei H., Seyyed Kaboli H., (2014), Evaluation of Eight Evaporation Estimation Methods in a Semi-arid Region (Dez reservoir, Iran). International Journal of Advanced Biological and Biomedical Research, 2(5), 1823-1836.
19. Güre, M., (2009), Avrupa Birliği CORINE arazi kullanımı sınıflandırma sistemi ve çanakkale ili uygulaması, Doktora Tezi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Bilimleri enstitüsü, Çanakkale.
20. Gürsoy Ö., Birdal A., Özyonar F., Kasaka E., (2015), Determining and monitoring the water quality of Kizilirmak River of Turkey: First results. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40(7), 1469.
21. Karabulut M., (2015), Farklı Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Göksu Deltası Göllerinde Zamansal Değişimlerin İncelenmesi, Journal of International Social Research, 8(37), 347-363.
22. Karaman M., Uça Avcı Z.D., Budakoğlu M., Taşdelen S., Özelkan E., Papila İ., (2011a). Flamingoların Beslenim Alanlarındaki Tahribatın Uzaktan Algılama Yöntemleri ile Değerlendirilmesi: Acıgöl (Denizli) Örneği: II, II. Türkiye Sulak Alanlar Kongresi, 22-24 Haziran, Kırşehir.
23. Karaman M., Uça Avcı Z.D., Budakoğlu M., Taşdelen S., Özelkan E., Papila İ., (2011b). Acıgöl’ün (Denizli) Uzaktan Algılama Yöntemleri ve CBS Kullanılarak Rezervinin Hesaplanması, II. Türkiye Sulak Alanlar Kongresi, 22-24 Haziran, Kırşehir.
24. Karaman M., Uça Avcı Z.D., Papila İ., Özelkan E., (2011c). The analysis of destruction in flamingos habitat of Acıgöl Wetland, 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE), ss.10-15.
25. Karaman M., Budakoglu M., Avci Z.D.U., Ozelkan E., Bulbul A., Civas M., Tasdelen S., (2015), Determination of seasonal changes in wetlands using CHRIS/Proba Hyperspectral satellite images: A case study from Acigöl (Denizli), Turkey, Journal of environmental biology, 36(1), 73-83.
26. Karaman M., (2017), Hipersalin Acıgöl’ün (Denizli) hidrojeokimyasal özellikleri ve uzaktan algılama yöntemleri ile değerlendirilmesi, Doktora Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli.
27. Karsli F., Guneroglu A., Dihkan M., (2011), Spatio-temporal shoreline changes along the southern Black Sea coastal zone, Journal of Applied Remote Sensing, 5(1), 053545, 1-13.
28. Klemas V., Pieterse A. (2015), Using remote sensing to map and monitor water resources in arid and semiarid regions, Advances in Watershed Science and Assessment'in, Springer, ss. 33-60.
29. Koçman A., (1993), Türkiye iklimi, Ege Universitesi Edebiyat Fakültesi, Coğrafya Bölümü, İzmir.
30. Li X.M., Huo Z.L., Xu B., (2017), Optimal Allocation Method of Irrigation Water from River and Lake by Considering the Field Water Cycle Process, Water, 9(12), 911, 1-17.
31. Liu W., Wang L., Zhou J., Li Y., Sun F., Fu G., Li X., Sang Y.-F., (2016), A worldwide evaluation of basin-scale evapotranspiration estimates against the water balance method, Journal of Hydrology, 538, 82-95.
32. Lu N., Chen S., Wilske B., Sun G., Chen J., (2011), Evapotranspiration and soil water relationships in a range of disturbed and undisturbed ecosystems in the semi-arid Inner Mongolia, China, Journal of Plant Ecology, 4(1-2), 49-60.
33. 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.
34. McKean J., Nagel D., Tonina D., Bailey P., Wright C. W., Bohn C., Nayegandhi A., (2009), Remote sensing of channels and riparian zones with a narrow-beam aquatic-terrestrial LIDAR, Remote Sensing, 1(4), 1065-1096.
35. Ozelkan E., Avci Z.D.U., Karaman M., (2011). Investigation on Draining of the Lake Amik and the Related Environmental Changes, by Using Remote Sensing Technology, Remote Sensing and Geoinformation not only for Scientific Cooperation. Proceedings of the 31st EARSeL Symposium Prague, 30 May–2 June 2011, ss.20-29.
36. Ozelkan E., Chen G., Ustundag B.B., (2016), Multiscale object-based drought monitoring and comparison in rainfed and irrigated agriculture from Landsat 8 OLI imagery, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 44, 159-170.
37. Önder G., (2016), Determining the Most Appropriate Classification Methods for Water Quality, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 44(2016), 022038, 1-6.
38. Pereira A.R., Pruitt W.O., (2004), Adaptation of the Thornthwaite scheme for estimating daily reference evapotranspiration, Agricultural Water Management, 66(3), 251-257.
39. Rango A., (1994), Application of Remote-Sensing Methods to Hydrology and Water-Resources, Hydrological Sciences Journal-Journal Des Sciences Hydrologiques, 39(4), 309-320.
40. Ritchie J.C., Zimba P.V., Everitt J.H., (2003), Remote sensing techniques to assess water quality, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69(6), 695-704.
41. Sensoy S., Demircan M., Ulupınar U., Balta İ., (2008), Türkiye İklimi, https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/makale/13_turkiye_ iklimi.pdf, [Erişim 18 Şubat 2018].
42. Simon J.D., Gregory H.S.S., James L.B., Andrew P.N., Jon M.B., Mark E.V., Maminul H. S., Steven G., (2018), The planform mobility of river channel confluences: Insights from analysis of remotely sensed imagery. Earth-Science Reviews, 176, 1-18.
43. TBMM, (1977), Çanakkale İli'nde projesi yapılan barajlar, https://www.tbmm.gov.tr/tutanaklar/TUTANAK/MM__/d04/c023/b042/ mm__040230420514.pdf, [Erişim 18 Şubat 2018].
44. Thornthwaite C.W., (1948), An approach toward a rational classification of climate, Geographical review, 38(1), 55-94.
45. Uca Avci Z.D., Karaman M., Ozelkan E., Kumral M., Budakoglu M., (2014), OBIA based hierarchical image classification for industrial lake water, Science of the Total Environment, 487, 565-573.
46. URL-1, (2018), GDAL - Geospatial Data Abstraction Library, Sentinel-2 Products, http://www.gdal.org/frmt_sentinel2.html, [Erişim 18 Şubat 2018].
47. URL-2, (2018), Sentinel-2A Satellite Sensor (10m), https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/other-satellite-sensors/sentinel-2a/, [Erişim 18 Şubat 2018].
48. Verdin J., (1996), Remote sensing of ephemeral water bodies in western Niger, International journal of remote sensing, 17(4), 733-748.
49. Verpoorter C., Kutser T., Tranvik L., (2012), Automated mapping of water bodies using Landsat multispectral data, Limnology and Oceanography-Methods, 10, 1037-1050.
50. Wan L., Tong J., Zhou J.X., Guo H.Y., Cui M., Liu Y.G., Ning L.K., Tang F.K., (2016), Variation of Vegetation Ecological Water Consumption and Its Response to Vegetation Coverage Changes in the Rocky Desertification Areas in South China, PLoS ONE, 11(10):e0163566, 1-18.
51. Wang Y., Wang W., Peng S., Jiang G., Wu J., (2016), The relationship between irrigation water demand and drought in the Yellow River basin, Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences, 374, 129-136.
52. Wu J.L., Ho C.R., Huang C.C., Srivastav A.L., Tzeng J.H., Lin Y.T., (2014), Hyperspectral Sensing for Turbid Water Quality Monitoring in Freshwater Rivers: Empirical Relationship between Reflectance and Turbidity and Total Solids. Sensors, 14(12), 22670-22688.
53. 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.
54. Yang P., Xia J., Zhan C. S., Mo X. G., Chen X. J., Hu S., Chen J., (2018), Estimation of water consumption for ecosystems based on Vegetation Interfaces Processes Model: A case study of the Aksu River Basin, Northwest China, Science of the Total Environment, 613, 186-195.
55. Ye H. C., Yang D. Q., Zhang T. J., Zhang X. B., Ladochy S. ve Ellison M., (2004), The impact of climatic conditions on seasonal river discharges in Siberia. Journal of Hydrometeorology, 5(2), 286-295.
56. Yildiz M.Z., Deniz O., (2005), Kapalı Havza Göllerinde Seviye Değişimlerinin Kıyı Yerleşmelerine Etkisi: Van Gölü Örneği, Journal of Social Science, 15(1), 15-31.
57. Zhou J., Li M.S., Liu S.M., Jia Z.Z., Ma Y.F., (2015), Validation and Performance Evaluations of Methods for Estimating Land Surface Temperatures from ASTER Data in the Middle Reach of the Heihe River Basin, Northwest China, Remote Sensing, 7(6), 7126-7156.