Analysis of landscape structure changes in Marmara Lake and its surrounding area using remote sensing data

Abstract

This study investigates temporal changes in the landscape structure of Lake Marmara (Gölmarmara, Manisa, Türkiye), a designated bird sanctuary and registered wetland, over 10 years period using remote sensing techniques. The analysis employed the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) on satellite imagery from 2015 and 2024, processed through the ArcGIS/ArcMap software, to assess landscape metrics within the study area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) was also utilized to evaluate the interactions between the water body, wetlands, and their surroundings. The findings were further supported by surface temperature analysis (STA) and comparative data. NDVI analysis revealed a 39.38% reduction in the Lake Marmara water body, an 11.09% decrease in forested areas, and an 8.28% decline in tree/shrub areas over 10 years. The dominant tree species in the forest vegetation was Pinus brutia, while other prevalent species included Quercus coccifera, Cistus creticus, Pistacia terebinthus, Pistacia lentiscus, Arbutus andrachne, Arbutus unedo, Olea europaea, Erica arborea, Phillyrea latifolia, and Sarcopoterium spinosum. Conversely, residential areas expanded by 21.21%, and agricultural areas increased by 4.11%. NDWI analysis indicated a 14.46% reduction in moderately dry areas and a 41.92% increase in dry areas. Furthermore, surface temperature data showed an increase over the 10 years. This study is expected to contribute significantly to the field by providing insights into sustainable land use and planning strategies. It offers a comprehensive perspective on wetland management and conservation of biological diversity by elucidating the temporal and spatial relationships between wetlands and their environment, considering both ecological and anthropogenic factors.

Keywords

• ecology
• remote sensing
• landscape character analysis
• NDVI
• NDWI

Marmara gölü ve yakın çevresinin peyzaj karakterinde meydana gelen değişimin uzaktan algılama verileri kullanılarak araştırılması

Abstract

Bu çalışmada, kuş cenneti ve tescilli bir sulak alan olan Marmara Gölü (Gölmarmara, Manisa, Türkiye) ve yakın çevresinin peyzaj karakterindeki değişimler, zamansal olarak 10 yıllık süreçte uzaktan algılama yöntemleri aracılığıyla incelenmiştir. Bu kapsamda 2015 ve 2024 yıllarına ait uydu görüntüleri üzerinde ArcGIS/Arcmap programı aracılığıyla bitki örtüsü tabanlı analizler (NDVI) yapılarak çalışma alanının peyzaj metrikleri incelenmiştir. Çalışma alanı ayrıca su kütlesi ve sulak alanların çevresiyle olan ilişkisi üzerinden normalize fark su indeksi analizi ile (NDWI) değerlendirilmiştir. Sonuçlar yüzey sıcaklık analizi (YSA) verileriyle desteklenerek karşılaştırılmıştır. NDVI analiz sonuçlarına göre, 10 yıllık süreçte Marmara Gölü su kütlesinin 39.38%, ormanlık alanlarının 11.09% ve ağaç/çalı alanlarının ise 8.28% oranında azaldığı tespit edilmiştir. Pinus brutia orman vejetasyonunun baskın bitkisidir. Ouercus coccifera, Cistus creticus, Pistacia terebinthus, Pistacia lentiscus, Arbutus andrachne, Arbutus unedo, Olea europaea, Erica arborea, Phillyrea latifolia, Sarcopoterium spinosum ise alanda sık rastlanan diğer türlerdir. Buna karşın yerleşim alanlarının 21.21%, tarımsal alanların ise 4.11% oranında arttığı belirlenmiştir. NDWI analiz sonuçlarına göre ise, orta derecede kurak alanların 14.46% azalmasına karşılık, kurak alanların 41,92% oranında arttığı görülmüştür. Ayrıca 10 yıllık süreçte yüzey sıcaklığının da arttığı belirlenmiştir. Sulak alanların çevresiyle olan ilişkisini ekolojik ve antropojenik etmenler dahilinde zamansal ve mekansal boyutta ortaya koyması nedeniyle, bu çalışmanın sulak alan yönetiminde bütüncül bir bakış açısı ile birlikte alan kullanım/planlama ve biyolojik çeşitliliğin korunması stratejilerinde sürdürülebilir eylemlerin oluşturulması açısından alana katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

• ekoloji
• uzaktan algılama
• peyzaj karakter analizi
• NDVI
• NDWI

References

1. [1] Karaali, İ., Tanyaloğlu, E.E., Atak, B.K., Nurlu, E. (2020). Alan kullanım/arazi örtüsü değişiminin mekansal ve zamansal analizi, İzmir, Türkiye örneği. International Journal of Eastern Anatolia Science Engineering and Design, 2 (2), 308–324.
2. [2] Crespo, A, Velázquez, J, Herráez, F., Gülçin, D., Özcan, A.U., Hernando, A., Castanho, R.A. (2023). Territorial planning of rustic land constructions and their adaptation to climate change in the province of Malaga Spain. Land Use Policy, 129, 106644, https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2023.106644.
3. [3] ülersoy, A.E. (2013). Marmara gölü yakın çevresindeki arazi kullanım faaliyetlerinin zamansal değişimi (1975-2011) ve göl ekosistemine etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, 61, 31-44.
4. [4] Kasimati, A., Psiroukis, V., Darra, N., Kalogrias, A., Kalivas, D., Taylor, J.A., Fountas, S. (2023). Investigation of the similarities between NDVI maps from different proximal and remote sensing platforms in explaining vineyard variability. Precision Agriculture, 24, 1220–1240.
5. [5] Şimşek, F.F, Durduran, S.S. (2023). Land cover classification using land parcel identification system (lpıs) data and open source eo learn library. Geocarto International, 38(1), 1–18.
6. [6] Eckert, S. (2015). Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia. Journal of Arid Environments, 113, 16–28.
7. [7] Sruthi, S., Mohammed Aslam, M.A. (2015). Agricultural drought analysis using the NDVI and land surface temparature data: a case study of Raichur district. Aquatic Procedia, 4, 1258–1264.
8. [8] Tonyaloğlu, E.E., Atak, B.K., Yılmaz, T. (2020). Korunan alanlarda bütüncül yönetim: Büyük Menderes deltası ve bağlantılı sulak alan sistemi örneği. Turkish Journal of Forest Science, 4 (2), 282–301.

9. [9] Kahraman, E., Kaya, L.G. (2022). Yapay Sulak Alan Uygulamalarında Alan Seçim Kriterlerine Farklı Bir Yaklaşım: Antalya Çandır Çayı ve Yakın Çevresi Örneği. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 18 (1), 88–103.
10. [10] Aksoy, T, Sarı, S., Çabuk, A. (2019). Sulak alanların yönetimi kapsamında su indeksinin uzaktan algılama ile tespiti, Göller Yöresi. GSI Journal Serie B: Advancements in Bussiness and Economics, 1(2), 35–48. [11] Körbalta, H. (2019). Marmara gölü neden kuruyor? Kent Akademisi, 12 (39), 441 – 459.
11. [12] Zhuang, Q.D., Hussein, M.K., Ariffin, N.F.M., Yunos, M.Y.M. (2022). Landscape character: a knowledge mapping analysis using CiteSpace, International Journal of Environmental Science and Technology, 19, 10477–10492.
12. [13] Lemenkova, P., Debeir O.R. (2022). Libraries for remote sensing data classification by k-means clustering and NDVI computation in Congo River basin, DRC. Applied Science, 12 (24), 12554, https://doi.org/10.1016/j.geosus.2023.09.002.
13. [14] Huang, S., Tang, L., Hupy, J.P., Shao, G. (2020). A commentary review on the use of normalized difference vegetatıon index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of Foestry Research, 32, 1–6.
14. [15] Özdemir, S., Özkan, K., Mert, A. (2020). An ecological perspective on climate change scenarios. Biological Diversity and Conservation, 13 (3), 361–371.
15. [16] Tokgöz, G., Güngör, O. (2023). Amanos Dağları’nın sağladığı ekosistem hizmetlerinin DSPIR çerçevesi ile incelenmesi. Türkiye Peyzaj Araştırmaları Dergisi, 6 (2), 120–136.
16. [17] Gülçin, D. (2018). Arazi kullanımlarının sınıflandırılmasında piksel ve obje tabanlı sınıflandırmanın karşılaştırılması. Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 15 (2), 43–49.
17. [18] Atak, B.K, Tonyaloğlu, E.E. (2020). Alan kullanım/arazi örtüsü ve bitki örtüsündeki değişimin arazi yüzey sıcaklığına etkisinin değerlendirilmesi: Aydın ili örneği. Türkiye Ormancılık Dergisi, 21 (4), 489–497.
18. [19] Şensoy, S., Shahin, L., Yılmaz, E., Türkoğlu, N., Çiçek, İ., Darende, V., Yazıcı, B. (2017). Antalya yüzey ısı adası özelliklerinin uydu verileri ile analizi. Meterolojik Uzaktan Algılama Sempozyumu, 16-19 Ekim 2017, Antalya.
19. [20] Rincon, V., Velázquez, J., Gülçin, D., López-Sánchez, A., Jiménez, C., Özcan, A.U., López-Almansa, J.C., Santamaria, T., Sánchez-Mata, D., Çiçek, K. (2023). Mapping priority areas for connectivity of yellow winged darter (Sympetrum flaveolum Linnaeus 1758) under climate change. Land, 12, 298, https://doi.org/10.3390/land12020298.
20. [21] Krsnik, G., Reynolds, K.M., Murphy, P., Paplanus, S., Garcia-Gonzalo, J., Olabarria, J.R.G. (2023). Forest use suitability: toward decision–making–oriented–sustainable management of forest ecosystem services. Geography and Sustainability, 4(4), 414–427.
21. [22] Gregory, A., Spence, E., Beier, P., Garding, E. (2021). Toward best management practices for ecological corridors. Land, 10 (2), 140, https://doi.org/10.3390/land10020140.
22. [23] Santos, J.S., Leite, C.C.C., Viana, J.C.C., Santos, A.R., Fernandes, M.M., Abreu, V.S., Nascimento, T.P., Santos, L.S., Fernandes, M.R.M., Silva, G.F., Mendonça, A.R. (2018). Delimitation of ecological corridors in the Brazilian Atlantic forest. Ecological Indicators, 88, 414–424.
23. [24] Popescu O., Tache, A., Petrişor, A. (2022). Methodology for identifying ecological corridors: spatial planning perspective. Land, 11 (7), 1013, https://doi.org/10.3390/land11071013.
24. [25] Parlak, E., Atik, M. (2020). Dünyadan ve ülkemizden mavi–yeşil altyapı uygulamaları, Peyzaj, 2 (2), 86–100.