Investigation of Shoreline Change for Sakarya Province Karasu Coast Using CoastSat Application

Öz

In this study, it is aimed to monitor the change of the coastline between the years 1990-2021 of the Karasu Coast, which is an important coast of the Western Black Sea Region. In this context, the CoastSat open source software toolkit, which is a remote sensing method, was used and the coastline change of the approximately 6.3 km coast to the east of Karasu Port was investigated. Satellite images of the Karasu Coast between 1990 and 2021 and the changes in 14 sections determined together with the coastline time series were obtained by CoastSat. These data were visualized on the satellite image of 2021 in the QGIS application, which is a free open source geographic information system (GIS) software, and the differences between the coastlines of different years in the determined 14 sections were calculated. The findings showed that significant erosions occurred in some sections of the coast, and the highest erosion occurred in the 5th section with 77 meters in 2010 when compared to 1990. On the other hand, in the sections after the 7th section, it was observed that there was sand accumulation on the coast over time compared to 1990, and erosion occurred in the sections before the 7th section.

Anahtar Kelimeler

• CoastSat
• Karasu
• Sakarya
• coast
• remote sensing
• shoreline regression
• coastal erosion

Sakarya İli Karasu Sahili İçin Kıyı Çizgisi Değişiminin CoastSat Uygulamasıyla İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada, Batı Karadeniz Bölgesi’nin önemli bir sahili olan Karasu Sahilinin 1990-2021 yılları arasındaki kıyı çizgisi değişiminin izlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, bir uzaktan algılama yöntemi olan CoastSat açık kaynaklı yazılım araç takımı kullanılmış ve Karasu Limanı’nın doğusundaki yaklaşık 6,3 km’lik sahilin kıyı çizgisi değişimi incelenmiştir. Karasu Sahilinin 1990 ve 2021 yılları arasındaki uydu görüntüleri ve kıyı şeridi zaman serisi ile birlikte belirlenen 14 kesitteki değişimler CoastSat aracılığıyla elde edilmiştir. Bu veriler, ücretsiz açık kaynaklı bir coğrafi bilgi sistemi (CBS) yazılımı olan QGIS uygulamasında 2021 yılına ait uydu görüntüsü üzerinde açılarak görselleştirilmiş ve belirlenen 14 kesitteki farklı yıllara ait kıyı çizgileri arasındaki farklar hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular, sahilde bazı kesitlerde önemli miktarlarda erozyonların meydana geldiğini, en fazla erozyonun 1990 yılına göre kıyaslama yapıldığında 2010 yılında yaklaşık 77 metre ile 5. kesitte meydana geldiğini göstermiştir. Öte yandan, 7. kesitten sonraki kesitlerde 1990 yılına göre zaman içerisinde kıyıda kum birikimi olduğu ve 7. kesitten önceki kesitlerde ise erozyon oluştuğu gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• CoastSat
• Karasu
• Sakarya
• sahil
• uzaktan algılama
• kıyı çizgisi gerilemesi
• kıyı erozyonu

Kaynakça

1. Aydın, M. (2013). Kıyı Çizgisi Değişiminin İzlenmesi ve Risk Analizi: Sakarya Karasu Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar. Aydın, M., Uysal, M. (2013). Kıyı Çizgisi Değişiminin Uydu Görüntüleri Yardımıyla İzlenmesi: Sakarya- Karasu, Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 5(3), 24-32.
2. Gormus, K. S., Kutoglu, S. H., Seker, D. Z., Ozolcer, I. H., Oruc, M., Aksoy, B. (2014). Temporal analysis of coastal erosion in Turkey: a case study Karasu coastal region. Journal of Coastal Conservation, 18(4), 399-414. doi:10.1007/s11852-014-0325-0
3. İkieli, C., Ustaoğlu, B. (2011). Sakarya Deltasının Doğu Kesiminde Kıyı Çizgisi Değişiminin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Yöntemleriyle Analizi. Türk Coğrafya Kurumu Yayınları, 5: 483 – 492.
4. Özkaya, U., ve Öztürk Ş. (2021). Roof-KSA: Binaların Semantik Bölütlemesi İçin Az Parametreye Sahip Konvolüsyonel Sinir Ağı Modeli, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 7.2: 1094-1105.
5. Vos, K., Splinter, K. D., Harley, M. D., Simmons, J. A. & Turner, I. L. (2019). CoastSat: A Google Earth Engine-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery. Environmental Modelling and Software,122. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.104528