Sentinel-2 Multispektral Zaman Serileri Kullanarak 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Depremi Sonrası Tarımda Değişim Tespiti

Yıl 2025, Cilt: 15 Sayı: 3, 17 - 30, 29.09.2025

Tuğcan Dündar

Öz

6 Şubat 2023'te meydana gelen 7.7 ve 7.6 büyüklüğündeki Kahramanmaraş depremleri, çok sayıda insanın ölümüne ve binaların yıkılmasına neden olmuştur. Bunlara bağlı olarak depremden etkilenen bölgelerde tarımsal faaliyetler de azalmıştır. Bu çalışmada, Hatay ili Kumlu ilçesindeki tarım arazilerinin deprem öncesi ve sonrası dönemler arasındaki kullanımı incelenmiştir. 2022-2024 yıllarının Nisan-Eylül aylarına ait Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak her aydaki tarımsal ekim durumu yıllar arasında karşılaştırılmıştır. İlk olarak NDVI endekslerine k-ortalamalar kümeleme algoritması uygulanıp araziler boş veya ekili olarak iki sınıfa ayrılmıştır. Daha sonra, ekili kategorisindeki pikseller hesaplanarak yıllar bazında ilgili ay için karşılaştırılmıştır. Son olarak simetrik yerel eş-kayıt ayarlaması (SYEKA) adı verilen spektral tabanlı değişim tespiti yöntemi ile değişim haritaları oluşturulmuştur. Elde edilen bulgular, bu bölgedeki tarımsal faaliyetlerin depremler sonucunda azaldığını doğrulamıştır.

Anahtar Kelimeler

Sentinel-2 , Multispektral , Değişim Tespiti , Deprem , Tarım

Change Detection in Agriculture Following the February 6, 2023 Kahramanmaraş Earthquake Using Sentinel-2 Multispectral Time Series

Öz

The February 6, 2023 Kahramanmaraş earthquakes with magnitudes of 7.7 and 7.6 caused the death of many people and the collapse of buildings. Accordingly, agricultural activities have also decreased in the earthquake-affected regions. In this study, the use of agricultural lands in Kumlu district of Hatay province, is investigated between pre- and post-earthquake periods. Using Sentinel-2 satellite images for the April-September months of 2022-2024, the agricultural planting status in each month is compared between years. Firstly, the k-means clustering algorithm is applied to the NDVI indices, and the lands are divided into two classes as vacant or cultivated. Then, pixels in the cultivated category are calculated and compared for the relevant month on a yearly basis. Finally, change maps are formed by spectral-based change detection method called symmetric local co-registration adjustment (SLCRA). The findings confirmed that agricultural activities in this region decreased as a result of the earthquakes.

Anahtar Kelimeler

Sentinel-2 , Multispectral , Change Detection , Earthquake , Agriculture

Kaynakça

• [1] G. Beroza, “Investigating the Causes and Consequences of Earthquakes”, Journal of Geography & Natural Disasters, c. 13, sy 1, ss. 1-1, Mar. 2023, doi: 10.35841/2167-0587.23.13.266.
• [2] H. Yang ve S. Yao, “Shallow destructive earthquakes”, Earthquake Science, c. 34, sy 1, ss. 15-23, Şub. 2021, doi: 10.29382/eqs-2020-0072.
• [3] A. Demir vd., “Destructive impact of successive high magnitude earthquakes occurred in Türkiye’s Kahramanmaraş on February 6, 2023”, Bull Earthquake Eng, c. 23, sy 3, ss. 893-919, Şub. 2025, doi: 10.1007/s10518-024-01865-5.
• [4] Y. A. Arıkan ve U. Arıkan, “Kahramanmaraş’ta Meydana Gelen Depremlerin Saha İncelemesi ve Değerlendirilmesi”, OneHealth P., c. 2, sy 1, Art. sy 1, Haz. 2024.
• [5] M. Marangoz ve Ç. İzci, “Doğal Afetlerin Ekonomik, Sosyal ve Çevresel Etkilerinin 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Merkezli Depremler Bağlamında Girişimciler Açısından Değerlendirilmesi”, SOBBİAD, c. 24, sy 52, Art. sy 52, Haz. 2023.
• [6] B. Aydın Can, S. Gerdan, ve R. Aslan, “The Effects of 6 February 2023 Earthquakes on the Production and Marketing Process of Firms in the Agriculture and Food Sector: The Case of Malatya Province, Türkiye”, Sustainability, c. 16, sy 21, Art. sy 21, Oca. 2024, doi: 10.3390/su16219479.
• [7] “KAV_DDR_2023-1-1.pdf”. Erişim: 17 Haziran 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.kav.org.tr/wp- content/uploads/2023/02/KAV_DDR_2023-1-1.pdf
• [8] “6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Merkezli Depremler Sonrası Tarım ve Gıda Arz Güvenliğinin Değerlendirilmesi”, ResearchGate. Erişim: 17 Haziran 2025.[Çevrimiçi].Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/371959825_6_Subat_2023_Kahramanmaras_Merkezli_Depremler_S onrasi_Tarim_ve_Gida_Arz_Guvenliginin_Degerlendirilmesi
• [9] M. Paksoy, “Bir Felaketin Anatomisi: Kahramanmaraş Depremlerinin Ekonomi ve Tarım Üzerine Etkileri”.
• [10] M. Duruel, “Afetlerde Göçmen Olmak: 6 Şubat Depremi Hatay Örneği”, Mukaddime, c. 14, sy 2, Art. sy 2, Kas. 2023, doi: 10.19059/mukaddime.1381750.
• [11] “TÜİK Gösterge”. Erişim: 22 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi:https://biruni.tuik.gov.tr/ilgosterge/?locale=tr
• [12] “Tarımsal Veriler”. Erişim: 22 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://hatay.tarimorman.gov.tr/Menu/55/Tarimsal-Veriler
• [13] “biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale=tr”. Erişim: 22 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale=tr
• [14] X. Wang vd., “Evaluating Urban Building Damage of 2023 Kahramanmaras, Turkey Earthquake Sequence Using SAR Change Detection”, Sensors, c. 23, sy 14, Art. sy 14, Oca. 2023, doi: 10.3390/s23146342.
• [15] Z. Hong vd., “Rapid Fine-Grained Damage Assessment of Buildings on a Large Scale: A Case Study of the February 2023 Earthquake in Turkey”, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, c. 17, ss. 5204-5220, 2024, doi: 10.1109/JSTARS.2024.3362809.
• [16] E. Altunsu, O. Güneş, S. Öztürk, S. Sorosh, A. Sarı, ve S. T. Beeson, “Investigating the structural damage in Hatay province after Kahramanmaraş-Türkiye earthquake sequences”, Engineering Failure Analysis, c. 157, s. 107857, Mar. 2024, doi:10.1016/j.engfailanal.2023.107857.
• [17] A. Demir vd., “Destructive impact of successive high magnitude earthquakes occurred in Türkiye’s Kahramanmaraş on February 6, 2023”, Bull Earthquake Eng, c. 23, sy 3, ss. 893-919, Şub. 2025, doi: 10.1007/s10518-024-01865-5.
• [18] N. Cı̇Velek, M. İNalpulat, ve L. Genç, “Evaluation of Earthquake Impacts on Land Use and Land Cover (LULC) Using Google Earth Engine (GEE), Sentinel-2 Imageries, and Machine Learning: Case Study of Antakya”, JAES, Eyl. 2023, doi: 10.35229/jaes.1349826.
• [19] C. Yağcı ve M. G. Gümüş, “Provincial-level analysis of land use changes following the 2023 Kahramanmaraş earthquakes using sentinel-2 land use/land cover time series data”, NÖHÜ Müh. Bilim. Derg., c. 14, sy 2, ss. 775-790, Nis. 2025, doi: 10.28948/ngumuh.1653751.
• [20] F. J. Kriegler, W. A. Malila, R. F. Nalepka, ve W. Richardson, “Preprocessing transformations and their effects on multspectral recognition”, Proceedings of the Sixth International Symposium on Remote Sesning of Environment, ss. 97-131, 1969.
• [21] T. T. Sasidhar, S. K., V. M.T., S. V., ve S. K.P., “Land Cover Satellite Image Classification Using NDVI and SimpleCNN”, içinde 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Tem. 2019, ss. 1-5. doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944840.
• [22] G. L. Spadoni, A. Cavalli, L. Congedo, ve M. Munafò, “Analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) multi-temporal series for the production of forest cartography”, Remote Sensing Applications: Society and Environment, c. 20, s. 100419, Kas. 2020, doi: 10.1016/j.rsase.2020.100419.
• [23] M. Gazzea, L. M. Kristensen, F. Pirotti, E. E. Ozguven, ve R. Arghandeh, “Tree Species Classification Using High-Resolution Satellite Imagery and Weakly Supervised Learning”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, c. 60, ss. 1-11, 2022, doi: 10.1109/TGRS.2022.3210275.
• [24] D. Arthur ve S. Vassilvitskii, “k-means++: the advantages of careful seeding”, içinde Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, içinde SODA ’07. USA: Society for Industrial and Applied Mathematics, Oca. 2007, ss. 1027-1035.
• [25] M. A. Hamada, Y. Kanat, ve A. E. Abiche, “Multi- Spectral Image Segmentation Based on the K-means Clustering”, IJITEE, c. 9, sy 2, ss. 1016-1019, Ara. 2019, doi: 10.35940/ijitee.K1596.129219.
• [26] A. SAĞLAM ve N. BAYKAN, “Evaluating the attributes of remote sensing image pixels for fast k- means clustering”, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, c. 27, sy 6, ss. 4188-4202, Oca. 2019, doi: 10.3906/elk-1901-190.
• [27] Z. Ren, L. Sun, ve Q. Zhai, “Improved k-means and spectral matching for hyperspectral mineral mapping”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, c. 91, s. 102154, Eyl. 2020, doi: 10.1016/j.jag.2020.102154.
• [28] J. Theiler ve B. Wohlberg, “Local Coregistration Adjustment for Anomalous Change Detection”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, c. 50, sy 8, ss. 3107-3116, Ağu. 2012, doi: 10.1109/TGRS.2011.2179942.
• [29] P. C. Hytla, E. J. Balster, J. R. Vasquez, ve R. M. Neuroth, “Multi-ratio fusion change detection”, içinde 2016 IEEE National Aerospace and Electronics Conference (NAECON) and Ohio Innovation Summit (OIS), Tem. 2016, ss. 54-61. doi: 10.1109/NAECON.2016.7856774.
• [30] C. Wu, Y. Lin, B. Du, ve L. Zhang, “A Study for Hyperspectral Anomaly Change Detection on ‘Viareggio 2013 Trial’ Dataset”, içinde 2019 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp), Ağu. 2019, ss. 1-4. doi: 10.1109/Multi- Temp.2019.8866969.
• [31] “Copernicus Browser”, Copernicus Browser. Erişim:24 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://browser.dataspace.copernicus.eu/
• [32] “Genel Bilgiler”. Erişim: 24 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://hatay.ktb.gov.tr/TR- 201494/genel-bilgiler.html
• [33] “Sentinel-2”. Erişim: 24 Nisan 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/ Copernicus/Sentinel-2
• [34] J. MacQueen, “Some methods for classification and analysis of multivariate observations”, içinde Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Volume 1: Statistics, c. 5.1, University of California Press, 1967,ss. 281-298.
• [35] S. Lloyd, “Least squares quantization in PCM”, IEEE Transactions on Information Theory, c. 28, sy 2, ss. 129-137, Mar. 1982, doi: 10.1109/TIT.1982.1056489.
• [36] X. Dai ve S. Khorram, “The effects of image misregistration on the accuracy of remotely sensed change detection”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, c. 36, sy 5, ss. 1566-1577, Eyl. 1998, doi: 10.1109/36.718860