Analysis of pondings caused by rainfall in agricultural areas by using Sentinel-1 satellite images

Öz

In this study, the rainfall that was effective between 24.12.2019 - 08.01.2020 in Adana was analyzed together with the daily total precipitation data from 18 Automatic Meteorological Observation Stations located within and around the study area. The study area consists of the central districts of Adana province; Seyhan, Çukurova, Sarıçam and Yüreğir and the district of Karataş. The pondings in the districts mentioned due to these precipitations were analyzed using Sentinel-1 satellite images. Three different images were used as a satellite image in the study; before the precipitation (09.12.2019), during the precipitation (02.01.2020) and at the end of the precipitation (08.01.2020). In addition, the change of soil moisture in the region with precipitation was also examined. Soil Moisture Active Passive (SMAP) was used as a soil moisture data source. In the study; the effects of altitude, slope, soil structure, soil moisture and precipitation on pondings were investigated. Precipitation increased soil moisture up to 2 times, and therefore it is thought that it helped pondings due to the decrease of leakage capacity of the soil. According to the analyses, in regions where ponding is intense; it has been mostly determined that the hydrological soil group is “D” and the slope is below 1%.

Anahtar Kelimeler

• Adana
• Sentinel-1 SAR
• SMAP
• Hydrologic soil group
• Soil moisture
• Flood

Yağışların tarım alanlarında sebep olduğu göllenmelerin Sentinel-1 uydu görüntüleri ile analizi

Öz

Bu çalışmada, 24.12.2019 - 08.01.2020 tarihleri arasında Adana ilinde aralıklarla etkili olan yağışlar çalışma alanı içerisinde ve çevresinde bulunan 18 adet Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonundan alınan günlük toplam yağış verileri ile birlikte analiz edilmiştir. Çalışma alanı, Adana ili; Seyhan, Çukurova, Sarıçam ve Yüreğir merkez ilçeleri ile Karataş ilçesinden oluşmaktadır. Bu yağışlardan kaynaklı bahsi geçen ilçelerdeki göllenmeler, Sentinel-1 uydu görüntüleri kullanılarak analiz edilmiştir. Uydu görüntüsü olarak; yağışlardan önce (09.12.2019), yağışlar sırasında (02.01.2020) ve sonunda (08.01.2020) olmak üzere üç farklı görüntü kullanılmıştır. Ayrıca, bölgedeki toprak neminin yağışlar ile değişimi de irdelenmiştir. Toprak nemi veri kaynağı olarak Soil Moisture Active Passive (SMAP) kullanılmıştır. Çalışmada kot, eğim, toprak yapısı, toprak nemi ve yağışlar incelenerek oluşan göllenmelerin sebepleri araştırılmıştır. Yağışların toprak nemini 2 katına kadar yükselttiği ve bu artışın, toprağın sızma kapasitesini azalttığı için göllenmeye yardımcı olduğu düşünülmektedir. Yapılan analizler doğrultusunda göllenmenin yoğun olduğu bölgelerde çoğunlukla hidrolojik toprak grubunun “D”, eğimin ise %1’in altında olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Adana
• Sentinel-1 SAR
• SMAP
• Hidrolojik toprak grubu
• Toprak nemi
• Taşkın

Kaynakça

1. Ağıralioğlu, N. (2004). Taşkın Hidrolojisi Çalışmaları. IV. Ulusal Hidroloji Kongresi, Hidrolojide Yeni Yöntemler Semineri, İstanbul. 1-22.
2. Akgül, M. A. (2018). Sentetik Açıklıklı Radar verilerinin Taşkın Çalışmalarında Kullanılması: Berdan Ovası Taşkını. Geomatik, 3(2), 154-162.
3. Akgül, M. A., & Çetin, M. (2019). Tarımsal Drenaj Alanlarında Meydana Gelen Taşkınlar Ve Etki Alanlarının Uzaktan Algılama İle Belirlenmesi: Aşağı Seyhan Ovası Alt Havzasında Örnek Bir Çalışma. 10. Ulusal Hidroloji Kongresi 2019, 849.
4. Bulut, B., Yilmaz, M. T., Afshar, M. H., Sorman, A. U., Yucel, I., Cosh, M. H., & Simsek, O. (2019). Evaluation of remotely-sensed and model-based soil moisture products according to different soil type, vegetation cover and climate regime using station-based observations over Turkey. Remote Sensing, 11(16), 1875.
5. Carreño Conde, F., & De Mata Muñoz, M. (2019). Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR images: The Ebro River case study. Water, 11(12), 2454.
6. Chen, F. W., & Liu, C. W. (2012). Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan. Paddy and Water Environment, 10(3), 209-222.
7. Entekhabi, D., Njoku, E. G., O’Neill P. E., Kellogg, K. H., Crow, W. T., Edelstein, W. N., Entin, J. K., Goodman, S. D., Jackson, T. J., Johnson, J., Kimball, J., Piepmeier, J. R., Koster, R. D., Martin, N., McDonald, K. C., Moghaddam, M., Moran, S.,Reichle,R., Shi, J. C., Spencer, M. W., Thurman, S. W., Tsang, L. & Zyl J. V. (2010). The Soil Moisture Active and Passive (SMAP) Mission. Proceedings of the IEEE, 98(5), 704-716.
8. Kaplan, G., & Avdan, U. (2018a). Sentinel-1 Verileri Kullanılarak Sulak Alanların Aylık Periyotlarla Takip Edilmesi. VII. Uzaktan Algılama ve CBS Sempozyumu, Eskişehir. 2.

9. Kaplan, G., & Avdan, U. (2018b). Monthly analysis of wetlands dynamics using remote sensing data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(10), 411.
10. Ly, S., Charles, C., & Degré, A. (2013). Different methods for spatial interpolation of rainfall data for operational hydrology and hydrological modeling at watershed scale: a review. Biotechnologie, Agronomie, Société et Environnement, 17(2), 392-406.
11. Manjusree, P., Kumar, L. P., Bhatt, C. M., Rao, G. S., & Bhanumurthy, V. (2012). Optimization of threshold ranges for rapid flood inundation mapping by evaluating backscatter profiles of high incidence angle SAR images. International Journal of Disaster Risk Science, 3(2), 113-122.
12. Mleczko, M., & Mróz, M. (2018). Wetland mapping using sar data from the sentinel-1a and tandem-x missions: A comparative study in the biebrza floodplain (Poland). Remote Sensing, 10(1), 78.
13. Özer, Z. (1990). Su yapılarının projelendirilmesinde hidrolojik ve hidrolik esaslar. Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü, Havza Islahı ve Göletler Daire Başkanlığı, Ankara. 378 – 380.
14. Pitt, R., Chen, S. E., Clark, S. E., Swenson, J., & Ong, C. K. (2008). Compaction’s impacts on urban storm-water infiltration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 134(5), 652-658.
15. Rahman, M., Di, L., Yu, E., Lin, L., Zhang, C., & Tang, J. (2019). Rapid flood progress monitoring in cropland with NASA SMAP. Remote Sensing, 11(2), 191.
16. Smith, L. C. (1997). Satellite remote sensing of river inundation area, stage, and discharge: A review. Hydrological processes, 11(10), 1427-1439.
17. Tavus, B., Kocaman, S., Gökçeoğlu, C., & Nefeslioğlu, H. A. (2018). Considerations on the use of Sentinel -1 Data in flood mapping in urban areas: Ankara (Turkey) 2018 Floods. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.
18. Usul, N. (2008). Mühendislik Hidrolojisi (pp. 149-152). ODTÜ Yayıncılık
19. URL-1: NASA, SMAP veri tabanı, https://smap.jpl.nasa.gov/faq/, (Erişim Tarihi: 17 Kasım 2020)
20. URL-2: NASA Verileri (Earth Data, NASA), https://search.earthdata.nasa.gov/search/, (Erişim Tarihi: 26 Mayıs 2020). URL-3: Avrupa Birliği, Kopernikus Programı Açık Veri Tabanı (Copernicus Open Access Hub, EU), https://scihub.copernicus.eu/, (Erişim Tarihi: 26 Mayıs 2020).
21. URL-4: Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırma Kurumu (United States Geological Survey, USGS), https://glovis.usgs.gov/, (Erişim Tarihi: 26 Mayıs 2020).
22. URL-5: Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, Taşkın Raporu, http://tambis.dsi.gov.tr/, (Erişim Tarihi: 19 Haziran 2020).
23. URL-6: Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Fevk Raporu, https://mevbis.mgm.gov.tr/, (Erişim Tarihi: 19 Haziran 2020).