Determination of Land Use Classes using CORINE Methodology and Erosion Risk Assessment in Kuzgun Watershed

Öz

Geographic information systems and remote sensing technologies have important tools for determination of some characteristics of natural resources enable us to get accurate results that by eliminating time, labor and processes that require high cost. The purpose of this study, determine land uses using geographic information systems and remote sensing technologies according to the European Environment Agency. Issues carried out under the project CORINE detected the parameters within the framework of watershed scale. Error level was determined by comparing the shapes of the actual terrain with the results obtained by using these technologies. According to the results detected sub class such as; 5 sub level was detected from first level, 10 sub level was detected from second level and 15 sub level was detected from third level. Assessed the relationship between land use map according to the CORINE and actual erosion risk map produced the for the same area. According to these results, low-risk areas are forests and meadow (24.66%), and medium and high risk areas are grassland and unproductive soil lands (34.98%) in terms of the actual erosion risk in the watershed area. Results provided by technologies such as geographic information systems and remote sensing were compared current land use maps of the classic method and identified a high correlation between them (%89.9). In this study, in the determination and monitoring of future changes in land use and incorrect land use, by reducing the negative effects of desertification and drought will be benefit for sustainable use natural resources. 

Anahtar Kelimeler

• CORINE
• Land use
• Erosion risk
• GIS

Kuzgun Baraj Gölü Havzasında CORINE Yöntemi ile Arazi Kullanım Sınıflarının Tespiti ve Erozyon Riskinin Değerlendirilmesi

Öz

Coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknolojileri, doğal kaynakların bazı özelliklerinin tespitinde zaman, iş gücü ve yüksek maliyet gerektiren süreçleri ortadan kaldırarak doğru sonuçlar elde etmemizi sağlayacak önemli araçlardır. Bu çalışmanın amacı, Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama teknolojilerini kullanarak, Avrupa Çevre Ajansı tarafından hava, su, toprak, arazi örtüsü, kıyı erozyonu, biyotoplar vb. konularda yürütülen CORINE projesi kapsamında tespit edilen parametreler çerçevesinde havza ölçeğinde arazi örtüsünü belirlemektir. Söz konusu teknolojilerle elde edilen sonuçlar gerçek arazi kullanım şekilleriyle karşılaştırılarak hata seviyeleri belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1. seviyede 5, 2. seviyede 10 ve 3. seviyede ise 15 alt sınıf tespiti yapılmıştır. Elde edilen arazi kullanım haritası ile aynı alan için üretilen gerçek erozyon riski haritası çakıştırılarak önemli iki arazi verisi arasındaki ilişki ortaya konulmuştur. Bu sonuçlara göre havza alanında gerçek erozyon riski bakımından en az riskli alanlar ormanlar ve çayır alanlarıyken (%24.66) orta ve yüksek riskli alanlar ise meralar ve verimsiz topraklardır (%34.98). Coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama gibi teknolojilerle sağlanan sonuçlar, klasik yöntemle tespit edilen aktüel arazi kullanımı haritalarıyla karşılaştırılmış ve aralarında yüksek bir ilişki tespit edilmiştir (%89.9). Havza ölçeğinde yapılan bu çalışma, yanlış arazi kullanımlarının tespitinde ve gelecekte arazi kullanımlarındaki değişikliklerin izlenmesinde, doğal kaynaklarımızın çölleşme ve kuraklığın olumsuz etkilerini azaltarak sürdürülebilir kullanımı için politikalar oluşturulmasında yardımcı olacaktır. 

Anahtar Kelimeler

• CORINE
• Arazi kullanımı
• Erozyon riski
• CBS

Kaynakça

1. Anonim (1961) Türkiye jeoloji haritası. Maden Teknik Arama Enstitüsü. Ankara. Basım yeri: Harita Genel Müdürlüğü 1961.
2. Başayiğit L, Dinç U (2001) Toprak Etüd ve Haritalama Çalışmalarında Bilgisayar Teknolojilerinin Kullanımı, Tarımda Bilişim Teknolojileri 4. Sempozyumu, Sütçüimam Üniversitesi, Kahramanmaraş, s 283-291.
3. CORINE, 1992. Soil Erosion Risk and Important Land Resources in the Southeastern Regions of the European Community. EUR 13233, Luxembourg, BELGIUM. 1992; pp. 32-48
4. CORINE (1997) The CORINE Project. Methodology European Environmental Agency. CORINE (2000) The CORINE Project. Methodology European Environmental Agency. http://www.eea.europa.eu/publications/COR0landcover
5. Çepel N (1986) Barajların Yukarı Yağış Havzaları için Arazi Kullanımı Planlanmasının Ekolojik Esasları, İ.Ü. Orman Fakültesi Dergisi, Seri B, Cilt 36, Sayı 2, s.17-27.
6. Çepel N (1992) Toprak, Su, Bitki İlişkileri. İ.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yayınları, Yayın No. 5/3794, İstanbul.
7. Dindaroğlu T, Canbolat MY (2013) Erzurum İli Kuzgun Baraj Gölü Havzasında Gerçek ve Potansiyel Erozyon Risk Alanlarının CORINE Yöntemiyle Belirlenmesi. KSÜ Doğa Bil. Derg., 16
8. MGM (2010) Meteoroloji Genel Müdürlüğü. http://www.dmi.gov.tr/veridegerlendirme/il-veilceleristatistik.aspx?m=ERZURUM . 02011. Saat:17:11

9. ERDAS (2007) Leica Geosystems Geospatial Imaging Announces Free Version of ERDAS Field Guide, ERDAS Inc., Atlanta, USA.
10. ESRI (2010) Gis and mapping software (Environmental Systems Research Institute). http://www.esriturkey.com.tr/ESRI ArcInfo Desktop, Version 9.3. Redlands, CA.
11. Gündoğan R, Yüksel A, Akay AE, Bozali N, Doğan O (2008) Arazi Kullanım Planlamasının Erozyon Kontrol Çalışmalarındaki Önemi: Kartalkya Baraj Havzası Örneği. Baraj Havzalarında Ormancılık I. Ulusal Sempozyumu 29 – 30 Nisan 2008, Kahramanmaraş, 344.
12. Güre M, Özel EM, Özcan H (2009) CORINE Arazi Kullanımı Sınıflandırma Sistemine Göre Çanakkale İli. HR.Ü.Z.F.Dergisi, 2009, 13(3): 37 – 48
13. Kılıç T, Koca K, Doran İ (2007) Bağıvar’da Arazi Kullanımının CORINE Programına Göre Değerlendirilmesi. Marmara Coğrafya Dergisi. Sayı: 16, 141.
14. Lillesand T.M, Kiefer RW (2000) Remote Sensing and Image Interpretation. Fourth Edition. The Lehigh Press, New York.
15. Mather PM (1999) Computer Processing of
16. Remotely Sensed Images, Second Edition, Bookcraft (Bath) Manchester. Musaoğlu N (1999) Elektro-Optik ve Aktif
17. Mikrodalga Algılayıcılardan Elde Edilen Uydu Verilerinden Orman Alanlarında Meşçere Tiplerinin ve Yetişme Ortamı Birimlerinin Belirlenme Olanakları, Doktora Tezi, İTÜ, İstanbul. Shrestha RP, Eiumnoh A (1995) Towards Sustainable Land Uses through Land Evaluation, Proc. Asian Conference on Remote Sensing, 2024 November 1995, Nakhon Ratchasima, Thailand.
18. Sommer S, Hill J, Megier L (1998) The potential of remote sensing for monitoring rural land use changes and their effects on soil conditions. Agriculture, Ecosystems and Environment 67 p: 197-20
19. Weber LJ (2009) Land Cover Classification for Land Cover Accounting. 14th Meeting of the London
20. Group on Environmental Accounting Canberra, 27 – 30 April 2009.
21. Yüksel, A., Gündoğan, R., Akay, A.E. 2008. Using the Remote Sensing and GIS Technology for Erosion Risk Mapping of Kartalkaya Dam Watershed in Kahramanmaraş, Turkey. Sensors 2008, 8, 48514865.