İnsanız Hava Aracı (Drone) ile Erozyon Alanlarının Tespiti: Trakya Yarımadası Örneği

Yıl 2022, , 70 - 79, 26.01.2022

Hüseyin Sarı

https://doi.org/10.33462/jotaf.892105

Cited By: 3

Öz

Bu çalışma, Trakya Yarımadası’nda tespit edilen erozyon bölgelerinin alan ve hacimlerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak hesaplanması amacı ile gerçekleştirilmiştir. Uzaktan algılama ile yapılan ölçümler hem zaman kazanımı hem de fazla işgücünün önüne geçmektedir. Ayrıca drone ile çekim yapılabilecek araziler için satın alınabilecek uydu görüntülerinden daha az maliyetli olmaktadır. Bu amaçla, bölgede doğal karakteristikleri farklılık gösteren 13 erozyon alanı incelenmiş ve insansız hava aracı (drone) ile görüntüler elde edilmiştir. Çalışmada İHA verilerinin kalibrasyonu amacıyla sınırları belli olan ve doğaya zarar vermeyen beyaz boya ile sınırları belirlenmiş ve çeşitli yüksekliklerden bu alanların tüm ölçümleri (uzunluklar, açılar vb.) yapılmıştır. Sınırları belirlenen alanlar daha sonra İHA görüntüleri alınarak CBS yazılımları ve grafik programı “Autodesk Inventor” ile çeşitli proseslerden geçirilerek hacim hesaplaması yapılmıştır. Görüntülerde farklılık olmaması için uygun hava koşulları beklenmiş ve birleştirilecek olan İHA görüntüleri benzer hava şartlarında elde edilmiştir. Farklı hava koşullarında alınan görüntülerin birleştirilmesinde ışık, gölge gibi faktörlerin hesaplamalarda herhangi bir sapmaya neden olmaması ve görsel olarak farklılık oluşturmaması için özen gösterilmiştir. Toplam 13 adet erozyon alanlarından görüntüler alınmış ve çalışmada koordinat sistemi olarak WGS 1984 (World Geodetic System 1984) kullanılmıştır.
Bu görüntüler birleştirilerek bu alanların ortomozaik görüntüleri oluşturulmuştur. Görüntülerdeki bölgelerin alan ve hacimlerinin yanı sıra kalibrasyonları da yapılmıştır. Yapılan çalışmada, kalibrasyon için küçük bir alanın kullanılması alansal hesaplamada doğruluk oranını %90’ın üzerine çıkarırken hacim ölçümlerinde ise bu oran uçuş yüksekliğine göre %60 – 78 arasında bulunmuştur.
Yaklaşık 100 m2 alanda yapılan kalibrasyon çalışmasında 100 metre yükseklikten çekilen görüntüde 12 fotoğraf, 10 metre yükseklikten çekilen görüntüde ise 103 fotoğraf kullanılmıştır. Buna göre, yerden 10 metre yükseklikten çekilen görüntüde hacimsel doğruluk oranı %78,57 bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Trakya, Erozyon, CBS, İHA, Toprak

Destekleyen Kurum

TEKİRDAĞ NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJE BİRİMİ

Proje Numarası

NKUBAP. 03.YLGA.18.163

Teşekkür

Bu çalışma Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi tarafından NKUBAP.03.YLGA.18.163 Nolu Araştırma Projesi olarak desteklenmiştir.

Identification of Erosion Sites With an Unmanned Aerial Vehicle (Drone): The Case of Thrace Peninsula

Öz

The present study was conducted to determine the areas and volumes of erosion zones in Thrace peninsula using geographical information systems (GIS). Measurements made with remote sensing both save time and prevent excess workforce. In addition, it is less costly than satellite images that can be purchased for areas where drones can be shot. For this purpose, 13 erosion sites with different environmental characteristics were examined and images were obtained with an unmanned aerial vehicle (UAV) in the study area. To calibrate the UAV data, the boundaries were determined using nature-friendly white paint. Then, all measurements (lengths, angles, etc.) of these areas were calculated from various altitudes. Volume of the determined areas then processed using GIS software and a graphic program named "Autodesk Inventor". All of the UAV tasks were taken under suitable weather condition in order to avoid any difference in the images. Furher, the UAV images to be combined were obtained under similar weather conditions to ensure that factors such as light and shadow do not cause any deviation in the calculations and create visual differences. Images were taken from a total of 13 erosion areas and WGS 1984 (World Geodetic System 1984) was used as the coordinate system in the present study.
Orthomosaic images of these areas were created by combining the images. In addition to the areas and volumes of the regions in the images, calibration analyzes were also made. Using a small area for calibration in the study increased the accuracy of area measurement rate above 90%, while this rate was found between 60 - 78% in volume measurement depending on the flight altitude.
12 photos were used in the image taken from a height of 100 meters and 103 from a height of 10 meters in the calibration from approximately 100 m2. Accordingly, the volumetric accuracy rate was found to be 78.57% in the image taken from a height of 10 meters from the ground.

Anahtar Kelimeler

Thrace, Erosion, GIS, UAV, Soil

Proje Numarası

NKUBAP. 03.YLGA.18.163

Kaynakça

• Atalay İ, (1987). Anakayanın Toprak Verimiyle Erozyon Arasındaki İlişkiler, Seminer Notu, OGM - Enerji Ormanı Tesis Ve Erozyon Kontrolü Semineri, Ankara.
• Balcı A N, (1996). Toprak Koruması. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, 39(47), 439.
• Cerdan, O, Govers G, Le Bissonnais Y, Van Oost K, Poesen J, Saby N, Gobin A, Vacca A, Quinton J, Auerswald K, Klik A, Kwaa, F, Raclot, D., Ionita, I., Rejman, J., Rousseva, S., Muxart, T., Roxo, M., Dostal, T., 2010. Rates And Spatial Variations of Soil Erosion İn Europe: A Study Based on Erosion Plot Data. Geomorphology 122, 167–177.
• Cyr L, Bonn F, Pesant A, 1995. Vegetation Indices Derived From Remote Sensing For An Estimation Of Soil Protection Against Soil Erosion. Ecological Modelling, 79:277-285.
• De Jong, S.M. 1994. Derivation Of Vegetative Variables From Landsat TM For Modelling Soil Erosion. Earth Surface Processes And Landforms, 19:165-178.
• Dengiz O, Yakupoglu T, Baskan O, 2009. Soil erosion assessment using geographical information system (GIS) and remote sensing (RS) study from Ankara-Guvenc Basin, Turkey. Journal of Environmental Biology 30(3) 339-344
• Di Stefano C, Ferro V, 2017. Testing Sediment Connectivity At The Experimental SPA2 Basin, Sicily (Italy). Land Degrad. Dev. 28, 1992–2000.
• Eugenia P., Pilar G., (2017). Monitoring Soil Erosion by Raster Images: From Aerial Photographs to Drone Taken Pictures. European Journal of Geography Volume 8, Number 1:116- 128, February 2017
• Gündoğana R., Almab V.,Dindaroğluc T.,Günald H., Yakupoğlu T., Susamf T., Saltalıb K., (2017). Monİtorİng and Estimation of Soil Losses from Ephemeral Gully Erosion in Mediterranean Region Using Low Altitude Unmanned Aerial Vehicles. 4th International GeoAdvances Workshop. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-4/W6
• Jaroslav M H, R S Marcel, J.B. Grešáka, S.B. Geografıcký. 1996. Modelling Spatial And Temporal Changes Of Soil Water Erosion. Geografický Casopis, 48:255-269.
• Kantarcı M D, (2000). Toprak İlmi. İstanbul: Çantay Basımevi.
• Najmoddını N 2003. Assessment Of Erosion And Sediment Yield Processes Using Remote Sensing And GIS: A Case Study İn Rose Chai Sub-Catchment Of Orumieh Basin, W. Azarbaijan, Iran. Msc. Thesis İn Watershed And Environmental Management. International Institute For Geo-İnformation Science And Earth Observation. Int. Inst. Aerospace Surv. Earth Sci. (ITC), Enschede, The Netherlands. 55 P.
• Özşahin E. (2013). “Türkiye’de Yaşanmış (1970-2012) Doğal Afetler Üzerine Bir Değerlendirme”. 2. Türkiye Deprem Mühendisliği Ve Sismoloji Konferansı, S.: 1-8, 25-27 Eylül 2013, MKÜ-Hatay.
• Özşahin E, (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Heyelan Duyarlılık Analizi: Ganos Dağı Örneği (Tekirdağ) Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 7, No: 1, 2015 (47-63)
• Özşahin E, (2016). Alakır Çayı Havzasında (Antalya) Toprak Kaybının Mekânsal Dağılışı ve Etkili Faktörler. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi. 2016, 13 (02)
• Özyavuz M. (2011). Tekirdağ Kent Merkezinin Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama İle İncelenmesi Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi. 2016, 13 (02)
• Sari H, Özcan O, (2018). Soil Properties of the Quarry Areas in Suleymanpasa-Tekirdağ. Alınteri Journal of Agriculture Sciences. 2018, 33(1): 75-83
• Shıgeo O, S G S M Nobuyukı U, Satoshı M, Nasır, S. Muhammad. 1998. Estimation Of Soil Erosion Using USLE And Landsat TM İn Pakistan. National Institute Of Agro-Environment Sciences. 53 P.
• Shrestha D P, 1997. Assessment Of Soil Erosion İn The Nepalese Himalaya: A Case Study İn Likhu Khola Valley, Middle Mountain Region. Land Husbandry, 2:59-80.
• Shrestha D P, 2000. Aspects Of Erosion And Sedimentation İn The Nepalese Himalaya: Highland-Lowland Relations. Phd Thesis, Ghent Univ., Ghent. 145 P.
• Wessels, K.J., H.M.V.D. Berg, D.J. Pretorıus. 2001. Spatial Natural Resource Monitoring İn Mpumalanga Province Of South Africa, In: S. Samran, (Editor), Response To Land Degradation. Science Publishers, Inc, Enfield. S. 237-246
• Yang, D., S. Kanae, T. Okı, T. Koıkel, T. Musıake. 2003. Global Potential Soil Erosion With Reference To Land Use And Climate Change. Hydrological Processes, 17(14):2913-2928.
• Zhang, J.; Guo,W.; Zhou, B.; Okin, G.S. (2021). Drone-Based Remote Sensing for Research onWind Erosion in Drylands: Possible Applications. Remote Sens. 2021, 13, 283. https://doi.org/10.3390/rs13020283