Investigation of October Changes in Vegetation Cover in the Upper Reaches of the Aras River Using Google Earth Engine and MODIS-Based NDVI Data (2001-2022)

Abstract

This study analyzes vegetation changes in the upper basin of the Aras River between 2001 and 2022 using MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data to examine the impacts of climate change. The study area includes the section of the Aras River, which originates from the Bingöl Mountains and flows northeast within Türkiye borders. Google Earth Engine (GEE) platform was used in the analyses, and seasonal dynamics of vegetation cover were evaluated through MODIS NDVI data. In the study, long-term vegetation changes were analyzed using NDVI values for October of each year. Findings indicate that rising temperatures and shifts in precipitation patterns due to climate change have prolonged the vegetation's active season during the fall. Particularly between 2015 and 2021, increasing NDVI values highlight an extended growth season. The density of vegetation was preserved in valleys and areas close to water sources, and it was observed that agricultural areas are more sensitive to seasonal conditions. In conclusion, the vegetation in the upper basin of the Aras River has adapted to rising temperatures associated with climate change, with natural vegetation showing greater resilience to autumn conditions. These findings reveal the impact of climate change on regional ecosystem dynamics and provide data for sustainable environmental management strategies. In this respect, the study is important in terms of preparing regional climate scenarios, estimating vegetation changes, and preparing sustainable management strategies for possible impacts on agricultural and livestock activities.

Keywords

• Climate Change
• Vegetation
• MODIS NDVI
• Google Earth Engine
• Autumn Season

Google Earth Engine ve MODIS Tabanlı NDVI Verileri ile Aras Nehri Yukarı Kesiminde Bitki Örtüsü Üzerindeki Ekim Ayı Değişimlerinin İncelenmesi (2001-2022)

Abstract

Bu çalışma, Aras Nehri'nin yukarı kesiminde, 2001-2022 yılları arasında ekim aylarına ait bitki örtüsü değişimlerini analiz etmek amacıyla MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) verilerini kullanarak iklim değişikliğinin etkilerini incelemektedir. Çalışma sahası, Bingöl Dağları'ndan doğarak kuzeydoğuya doğru akan Aras Nehri’nin Türkiye sınırları içinde kalan kesimini kapsamaktadır. Analizlerde Google Earth Engine (GEE) platformu kullanılmış olup, MODIS NDVI verileri aracılığıyla bitki örtüsünün mevsimsel dinamikleri değerlendirilmiştir. Çalışmada, her yılın ekim ayına ait NDVI değerleri kullanılarak uzun dönemli bitki örtüsü değişimleri incelenmiştir. Bulgular, iklim değişikliğinin etkisiyle sıcaklıkların artması ve yağış rejimindeki değişikliklerin, sonbaharda bitki örtüsünün daha uzun süre aktif kalmasına neden olduğunu göstermektedir. Özellikle 2015-2021 yılları arasında NDVI değerlerinin yükselmesi, bitki örtüsünün büyüme sezonunun uzadığını ortaya koymaktadır. Vadiler ve su kaynaklarına yakın alanlarda bitki örtüsünün yoğunluğu korunmuş, tarım alanlarının ise mevsimsel koşullara daha duyarlı olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, Aras Nehri yukarı kesimindeki bitki örtüsü, iklim değişikliğine bağlı olarak artan sıcaklıklara uyum sağlamış, doğal bitki örtüsünün sonbahar koşullarına daha dayanıklı olduğu tespit edilmiştir. Bu bulgular, iklim değişikliğinin bölgesel ekosistem dinamikleri üzerindeki etkilerini ortaya koymakta ve sürdürülebilir çevre yönetimi stratejilerine yönelik veri sağlamaktadır. Çalışma bu bakımdan, bölgesel iklim senaryoları hazırlanarak bitki örtüsü değişimlerinin tahmin edilmesi, tarım ve hayvancılık faaliyetleri üzerinde oluşabilecek olası etkiler için sürdürülebilir yönetim stratejilerinin hazırlanması yönünden önem arz etmektedir.

Keywords

• İklim Değişikliği
• Bitki Örtüsü
• MODIS NDVI
• Google Earth Engine
• Sonbahar Mevsimi

References

1. Beck, P. S. A., Atzberger, C., Høgda, K. A., Johansen, B., & Skidmore, A. K. (2006). Improved monitoring of vegetation dynamics at very high latitudes: A new method using MODIS NDVI. Remote Sensing of Environment, 100(3), 321-334. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.02
2. Çelik, M., & Sönmez, M. (2013). Kızıltepe ilçesinin tarımsal yapısındaki değişimlerin MODIS NDVI verileri kullanılarak izlenmesi ve incelenmesi. Marmara Coğrafya Dergisi, 27, 262-281.
3. Didan, K., Munoz, A. B., Solano, R., & Huete, A. (2015). MODIS Vegetation Index User’s Guide (Collection 6). The University of Arizona, Vegetation Index and Phenology Lab, 35 p.
4. Eraslan, B. (2024a). 1980 ve 2030 yılları arasında Erzurum ili merkez ilçelerinin yerleşim gelişiminin Google Earth Engine ile incelenmesi. The Journal of Academic Social Sciences, 157, 358-378. https://doi.org/10.29228/ASOS.77939
5. Eraslan, B. (2024b). Samsun İli Merkez İlçelerinin Yerleşim Dinamiklerinin Google Earth Engine ile İncelenmesi (1980-2030). Kesit Akademi Dergisi, 10(40), 678-703. https://doi.org/10.29228/kesit.77938
6. Eraslan, B. (2024c). Topografyanın İnsan Modifikasyonu Üzerindeki Etkisi: Doğu ve Orta Karadeniz Örneği. Journal of Anatolian Geography, 1(1), 51-61.
7. European Environment Agency. (2018). CORINE Land Cover dataset. Copernicus Programme. https://land.copernicus.eu/en/products/corine-land-cover
8. Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L., Hoell, A., & Michaelsen, J. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations—A new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data, 2(1), 150066. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66

9. 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
10. Heberger, M. (2022). Global Watersheds (web application). Global Watersheds. https://mghydro.com/watersheds/help.html
11. Hicke, J. A., Allen, C. D., Desai, A. R., Dietze, M. C., Hall, R. J., (Ted) Hogg, E. H., Kashian, D. M., Moore, D., Raffa, K. F., Sturrock, R. N., & Vogelmann, J. (2012). Effects of biotic disturbances on forest carbon cycling in the United States and Canada. Global Change Biology, 18(1), 7-34. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2011.02543.x
12. Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), 195-213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2
13. IPCC. (2014). Summary for policymakers. In Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
14. IPCC. (2022). Climate change 2022: Mitigation of climate change. Contribution of working group III to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change (J. M. P.R. Shukla, J. Skea, R. Slade, A. Al Khourdajie, R. van Diemen, D. McCollum, M. Pathak, S. Some, P. Vyas, R. Fradera, M. Belkacemi, A. Hasija, G. Lisboa, S. Luz, Ed.; ss. 1-2913). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157926
15. Lunetta, R. S., Knight, J. F., Ediriwickrema, J., Lyon, J. G., & Worthy, L. D. (2022). Land-cover change detection using multi-temporal MODIS NDVI data. In Geospatial Information Handbook for Water Resources and Watershed Management (Volume II, ss. 65-88). CRC Press.
16. NASA Earth Observatory. (2018). ASTER Mount Gariwang image from 2018. U.S. Geological Survey, Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. https://lpdaac.usgs.gov/resources/data-action/aster-ultimate-2018-winter-olympics-observer/
17. Pettorelli, N., Vik, J. O., Mysterud, A., Gaillard, J.-M., Tucker, C. J., & Stenseth, N. Chr. (2005). Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology & Evolution, 20(9), 503-510. https://doi.org/10.1016/j.tree.2005.05.011
18. Piao, S., Liu, Q., Chen, A., Janssens, I. A., Fu, Y., Dai, J., Liu, L., Lian, X., Shen, M., & Zhu, X. (2019). Plant phenology and global climate change: Current progresses and challenges. Global Change Biology, 25(6), 1922-1940. https://doi.org/10.1111/gcb.14619
19. Saraçoğlu, K. E., & Saraçoğlu, F. A. (2024, 16-17 Mart). Çanakkale ilindeki yağışların uzamsal-zamansal değişkenliğinin CHIRPS veri seti kullanılarak değerlendirilmesi. [Bildiri sunumu]. 4. Uluslararası Ege Bilimsel Araştırmalar Sempozyumu, Türkiye. (ss.115-123). https://uebas.multidisipliner.com/
20. Seçkin, H., Özdemir, K., Önalan, Ş., Ertaş, M., & Öğün, E. (2023). Aras Nehrinin Belirli Noktalarından Alınan Sediment Örneklerinden Streptomyces Bakterilerinin İzolasyonu Teşhisi ve Moleküler Karakterizasyonu. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 8(1), 132-139. https://doi.org/10.35229/jaes.1228752
21. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127-150. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
22. Zhu, Z., Piao, S., Myneni, R. B., Huang, M., Zeng, Z., Canadell, J. G., Ciais, P., Sitch, S., Friedlingstein, P., Arneth, A., Cao, C., Cheng, L., Kato, E., Koven, C., Li, Y., Lian, X., Liu, Y., Liu, R., Mao, J., … Zeng, N. (2016). Greening of the Earth and its drivers. Nature Climate Change, 6(8), 791-795. https://doi.org/10.1038/nclimate3004