Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler

Yıl 2025, Cilt: 8 Sayı: 8, 41 - 61, 15.12.2025

Öz

Askıda sediman konsantrasyonu; akarsu, delta ve kıyı ortamlarında su kalitesi, taşınım süreçleri ve morfodinamik değişimlerin anlaşılması açısından kritik bir göstergedir. Son 40 yılda uzaktan algılama teknikleri, saha gözlemleri ve makine öğrenmesi yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte askıda sediman konsantrasyonu tahmini ve izlenmesine yönelik çok sayıda yöntem önerilmiştir.
Bu makale, dünya üzerinde farklı bölgelerde gerçekleştirilen çalışmaları inceleyerek askıda sediman konsantrasyonu araştırmalarındaki gelişmeleri özetlemektedir. Ele alınan literatür, üç ana
eksende gruplandırılmıştır: (i) optik uydu verilerinden türetilen bant oranları ve indekslere dayalı geleneksel yaklaşımlar, (ii) yapay zekâ ve hibrit modeller gibi veri odaklı yöntemler ve (iii) bölgesel
uygulamalar üzerinden sediman taşınımının iklim ve insan etkileriyle ilişkileri. Karşılaştırmalar, geleneksel bant oranı modellerinin özellikle küçük ve kapalı havzalarda halen etkin olduğunu, ancak geniş ölçekli izlemelerde makine öğrenmesi ve uydu tabanlı entegrasyonların doğruluğu belirgin şekilde artırdığını göstermektedir. Mevcut literatürdeki boşluklar arasında uzun dönemli
analizlerin sınırlı olması, topoğrafik ve iklimsel değişkenlerin çoğu modelde yetersiz temsil edilmesi ve kıyı-delta sistemlerinde Askıda sediman konsantrasyonunun doğrudan etkilerinin
az incelenmiş olması öne çıkmaktadır. Bu çalışma, gelecekte askıda sediman konsantrasyonu araştırmalarında uydu zaman serilerinin, ileri makine öğrenmesi algoritmalarının ve çok ölçekli
çevresel değişkenlerin birlikte kullanılmasının yeni fırsatlar sunduğunu vurgulamaktadır.

Etik Beyan

Yazarlar, yapıcı eleştirileri ve değerli katkılarıyla makalenin niteliğini artıran hakemlere, yönlendirici geri bildirimleri ve yapıcı önerileriyle makalenin yeni bir boyut kazanmasına katkı sağlayan dergi editörlüğüne, çalışmanın yürütülmesi sürecinde desteklerinden ötürü Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü’ne ve ihtiyaç duyulan veri tabanına erişim olanağı sunan Milli Kütüphane’ye katkılarından ötürü teşekkür ederler.

Teşekkür

Yazarlar, yapıcı eleştirileri ve değerli katkılarıyla makalenin niteliğini artıran hakemlere, yönlendirici geri bildirimleri ve yapıcı önerileriyle makalenin yeni bir boyut kazanmasına katkı sağlayan dergi editörlüğüne, çalışmanın yürütülmesi sürecinde desteklerinden ötürü Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü’ne ve ihtiyaç duyulan veri tabanına erişim olanağı sunan Milli Kütüphane’ye katkılarından ötürü teşekkür ederler.

Kaynakça

  • Aziz, K. M. A. 2024. Quantitative Monitoring of Coastal Erosion and Changes Using Remote Sensing in a Mediterranean Delta. Civil Engineering Journal (Iran) 10(6), 1842–1862. https://doi. org/10.28991/CEJ-2024-010-06-08
  • Beven, K. J., Kirkby, M. J. 1979. Aphysically based, variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin 24(1), 43–69. https://doi.org/10.1080/02626667909491834
  • Cai, L., Tang, D., Li, C. 2015. An investigation of spatial variation of suspended sediment concentration induced by a bay bridge based on Landsat TM and OLI data. Advances in Space Research 56(2), 293– 303. https://doi.org/10.1016/j.asr.2015.04.015
  • Cai, L., Chen, S., Yan, X., Bai, Y., Bu, J. 2022. Study on High-Resolution Suspended Sediment Distribution under the Influence of Coastal Zone Engineering in the Yangtze River Mouth, China. Remote Sensing 14(3), 486. https://doi. org/10.3390/rs14030486
  • Cao, B., Qiu, J., Zhang, W., Xie, X., Lu, X., Yang, X., Li, H. 2022. Retrieval of Suspended Sediment Concentrations in the Pearl River Estuary Using Multi-Source Satellite Imagery. Remote Sensing 14(16). https://doi.org/10.3390/rs14163896
  • Chen, W., Wang, D., Liu, X., Cheng, J., Zhang, J. 2023. Improve the Accuracy in Numerical Modeling of Suspended Sediment Concentrations in the Hangzhou Bay by Assimilating Remote Sensing Data Utilizing Combined Techniques of Adjoint Data Assimilation and the Penalty Function Method. Remote Sensing 15(1). https://doi. org/10.3390/rs15010148
  • Dalavi, P., Bhakar, S. R., Rajput, J., Gaddikeri, V., Tiwari, R. K., Shukla, A., Vishwakarma, D. K. 2024. Modeling runoff in Bhima River catchment, India: A comparison of artificial neural networks and empirical models. Water Practice and Technology 19(7), 2595–2612. https://doi.org/10.2166/ wpt.2024.157
  • Dethier, E. N., Renshaw, C. E., Magilligan, F. J. 2020. Toward Improved Accuracy of Remote Sensing Approaches for Quantifying Suspended Sediment: Implications for Suspended-Sediment Monitoring. Journal of Geophysical Research: Earth Surface 125(7). https://doi.org/10.1029/2019JF005033
  • Doxaran, D., Froidefond, J. M., Castaing, P. 2002. A reflectance band ratio used to estimate suspended matter concentrations in sediment-dominated coastal waters. International Journal of Remote Sensing 23(23), 5079–5085. https://doi. org/10.1080/0143116021000009912
  • Engel, M., Coviello, V., Savi, S., Buter, A., Andreoli, A., Miyata, S., Marchetti, G., Scorpio, V., Rathburn, S., Nicholson, L., Comiti, F. 2024. Meltwater- driven sediment transport dynamics in two contrasting alpine proglacial streams. Journal of Hydrology 635. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2024.131171
  • Flores, J. A., Wu, J. Q., Stöckle, C. O., Ewing, R. P., Yang, X. 2020. Estimating river sediment discharge in the upper Mississippi River using landsat imagery. Remote Sensing 12(15). https://doi.org/10.3390/ RS12152370
  • Gao, P., Nearing, M. A., Commons, M. 2013. Suspended sediment transport at the instantaneous and event time scales in semiarid watersheds of southeastern Arizona, USA. Water Resources Research 49(10), 6857–6870. https://doi.org/10.1002/wrcr.20549
  • Garcia, M. 2008. Sedimentation engineering: Processes, measurements, modeling, and practice. American Society of Civil Engineers. 1132. https://doi. org/10.1061/9780784408148
  • Gomaa, E., Zerouali, B., Difi, S., El-Nagdy, K. A., Santos, C. A. G., Abda, Z., Ghoneim, S. S. M., Bailek, N., Silva, R. M. da, Rajput, J., Ali, E. 2023. Assessment of hybrid machine learning algorithms using TRMM rainfall data for daily inflow forecasting in Três Marias Reservoir eastern Brazil. Heliyon, 9(8). https://doi. org/10.1016/j.heliyon.2023.e18819
  • Hirschberg, D. J., Chin, P., Feng, H., Cochran, J. K. 1996. Dynamics of Sediment and Contaminant Transport in the Hudson River Estuary: Evidence From Sediment Distributions of Naturally Occurring Radionuclides (Vol. 19, Issue 4).
  • Holtschlag, D. J. 2001. Optimal estimation of suspended- sediment concentrations in streams. Hydrological Processes 15(7), 1133–1155. https://doi. org/10.1002/hyp.207
  • Hu, J., Miao, C., Zhang, X., Kong, D. 2023. Retrieval of suspended sediment concentrations using remote sensing and machine learning methods: A case study of the lower Yellow River. Journal of Hydrology 627. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2023.130369
  • Hu, Y., Yu, Z., Zhou, B., Li, Y., Yin, S., He, X., Peng, X., Shum, C. K. 2019. Tidal-driven variation of suspended sediment in Hangzhou Bay based on GOCI data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 82. https://doi. org/10.1016/j.jag.2019.101920
  • Joshi, B., Singh, V. K., Vishwakarma, D. K., Ghorbani, M. A., Kim, S., Gupta, S., Chandola, V. K., Rajput, J., Chung, I. M., Yadav, K. K., Mirzania, E., Al- Ansari, N., Mattar, M. A. 2024. A comparative survey between cascade correlation neural network (CCNN) and feedforward neural network (FFNN) machine learning models for forecasting suspended sediment concentration. Scientific Reports 14(1). https://doi.org/10.1038/s41598- 024-61339-1
  • Kong, J., Shan, Z., Chen, Y., Yang, J., Hu, Y., Wang, L. 2019. Assessment of remote-sensing retrieval models for suspended sediment concentration in the Gulf of Bohai. International Journal of Remote Sensing 40(5–6), 2324–2342. https://doi.org/10.1080/014 31161.2018.1482023
  • Lacaux, J. P., Tourre, Y. M., Vignolles, C., Ndione, J. A., Lafaye, M. 2007. Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: Application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote Sensing of Environment 106(1), 66–74. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.07.012
  • Li, H. Y., Tan, Z., Ma, H., Zhu, Z., Abeshu, G. W., Zhu, S., Cohen, S., Zhou, T., Xu, D., Leung, L. R. 2022. A new large-scale suspended sediment model and its application over the United States. Hydrology and Earth System Sciences 26(3), 665–688. https://doi.org/10.5194/hess-26-665-2022
  • Li, M., Sun, H., Huang, Y., Chen, H. 2024. Shapley value: From cooperative game to explainable artificial intelligence. In Autonomous Intelligent Systems (Vol. 4, Issue 1). Springer. https://doi.org/10.1007/ s43684-023-00060-8
  • Lindsay, J. B. 2016. Whitebox GAT: A case study in geomorphometric analysis. Computers and Geosciences 95, 75–84. https://doi.org/10.1016/j. cageo.2016.07.003
  • Liu, X., Qiao, L., Zhong, Y., Xue, W., Liu, P. 2020. Multi- year winter variations in suspended sediment flux through the bohai strait. Remote Sensing 12(24), 1–14. https://doi.org/10.3390/rs12244066
  • Liu, Z., Chen, J., Cui, T., Tang, J., Wang, L. 2021. A combined semi-analytical algorithm for retrieving total suspended sediment concentration from multiple missions: a case study of the China Eastern Coastal Zone. International Journal of Remote Sensing 42(20), 8004–8033. https://doi. org/10.1080/01431161.2021.1963498
  • Loisel, H., Mangin, A., Vantrepotte, V., Dessailly, D., Dinh, D.N., Garnesson, P., Ouillon, S., Lefebvre, J. P., Mériaux, X., Phan, T.M. 2014. Variability of suspended particulate matter concentration in coastal waters under the Mekong’s influence from ocean color (MERIS) remote sensing over the last decade. Remote Sensing of Environment 150, 218–230. https://doi.org/10.1016/j. rse.2014.05.006
  • Long, C. M., Pavelsky, T. M. 2013. Remote sensing of suspended sediment concentration and hydrologic connectivity in a complex wetland environment. Remote Sensing of Environment 129, 197–209. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.019
  • Lundberg, S., Lundberg, S. M., Allen, P. G., Lee, S.- I. 2017. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. https://doi.org/10.48550/ arXiv.1705.07874
  • Mohsen, A., Kovács, F., Kiss, T. 2023. Riverine Microplastic Quantification: A Novel Approach Integrating Satellite Images, Neural Network, and Suspended Sediment Data as a Proxy. Sensors 23(23). https:// doi.org/10.3390/s23239505
  • Montanher, O. C., Novo, E. M. L. M., Barbosa, C. C. F., Rennó, C. D., Silva, T. S. F. 2014. Empirical models for estimating the suspended sediment concentration in Amazonian white water rivers using Landsat 5/TM. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 29(1), 67–77. https://doi.org/10.1016/j. jag.2014.01.001
  • Moore, I. D., Grayson, R. B., Ladson, A. R. 1991. Digital terrain modelling: A review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological Processes 5(1), 3–30. https://doi. org/10.1002/hyp.3360050103
  • Nze, C. O., Agunwamba, J. C. 2024. Estimation of Soil Loss using Remote Sensing Data in a Regional Tropical Humid Catchment Area. Civil Engineering Journal (Iran) 10(7), 2293–2312. https://doi. org/10.28991/CEJ-2024-010-07-014
  • Peterson, K. T., Sagan, V., Sidike, P., Cox, A. L., Martinez, M. 2018. Suspended sediment concentration estimation from landsat imagery along the lower missouri and middle Mississippi Rivers using an extreme learning machine. Remote Sensing 10(10). https://doi.org/10.3390/rs10101503
  • Qiu, Z., Liu, D., Duan, M., Chen, P., Yang, C., Li, K., Duan, H. 2024. Four-decades of sediment transport variations in the Yellow River on the Loess Plateau using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment 306. https://doi.org/10.1016/j. rse.2024.114147
  • Rattanarat, J., Jaroensutasinee, K., Jaroensutasinee, M., Sparrow, E. B. 2024. Government Policy Influence on Land Use and Land Cover Changes: A 30-Year Analysis. Emerging Science Journal 8(5), 1783–1797. https://doi.org/10.28991/ESJ- 2024-08-05-06
  • Ren, J., Cui, J., Dong, W., Xiao, Y., Xu, M., Liu, S., Wan, J., Li, Z., Zhang, J. 2023. Remote Sensing Inversion of Typical Offshore Water Quality Parameter Concentration Based on Improved SVR Algorithm. Remote Sensing 15(8). https:// doi.org/10.3390/rs15082104
  • Sandilya, S., Singh, S., Kumar, S., Rajput, J. 2025. Understanding the performance of global precipitation products for hydrological modeling in the data-scarce morphologically complex central Himalayan region. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 271. https://doi. org/10.1016/j.jastp.2025.106513
  • Shaloo, Kumar, B., Bisht, H., Rajput, J., Mishra, A. K., TM, K. K., Brahmanand, P. S. 2024. Reference evapotranspiration prediction using machine learning models: An empirical study from minimal climate data. Agronomy Journal 116(3), 956–972. https://doi.org/10.1002/agj2.21504
  • Shojaeezadeh, S.A., Al-Wardy, M., Nikoo, M. R. 2024. Suspended sediment load modeling using Hydro- Climate variables and Machine learning. Journal of Hydrology 633. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2024.130948
  • Stull, T., Ahmari, H. 2024. Estimation of Suspended Sediment Concentration along the Lower Brazos River Using Satellite Imagery and Machine Learning. Remote Sensing 16(10). https://doi. org/10.3390/rs16101727
  • Topping, D. J., Rubin, D. M., Vierra, L. E. 2000. Colorado River sediment transport 1. Natural sediment supply limitation and the influence of Glen Canyon Dam. Water Resources Research 36(2), 515–542. https://doi.org/10.1029/1999WR900285
  • Trinh,L.H., Zablotskii, V. R., Nguyen, T. T. N. 2020. Determining the Concentration of Suspended Sediment in the Lower Đáy River (Northern Vietnam) Using MSI Sentinel 2 High Spatial Resolution Data. Izvestiya - Atmospheric and Ocean Physics 56(12), 1645–1651. https://doi. org/10.1134/S0001433820120397
  • Wackerman, C., Hayden, A., Jonik, J. 2017. Deriving spatial and temporal context for point measurements of suspended-sediment concentration using remote-sensing imagery in the Mekong Delta. Continental Shelf Research 147, 231–245. https:// doi.org/10.1016/j.csr.2017.08.007
  • Wang, J. J., Lu, X. X. 2010. Estimation of suspended sediment concentrations using Terra MODIS: An example from the Lower Yangtze River, China. Science of the Total Environment 408(5), 1131–1138. https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2009.11.057
  • Xiao,Y., Chen, J., Xu,Y., Guo, S., Nie, X., Guo,Y., Li, X., Hao, F., Fu, Y. H. 2023. Monitoring of chlorophyll-a and suspended sediment concentrations in optically complex inland rivers using multisource remote sensing measurements. Ecological Indicators 155. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111041
  • Xu, H. 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing 27(14), 3025–3033. https://doi. org/10.1080/01431160600589179
  • Yao, R., Cai, L., Liu, J., Zhou, M. 2020. Gf-1 satellite observations of suspended sediment injection of yellow river estuary, China. Remote Sensing 12(19), 1–19. https://doi.org/10.3390/rs12193126
  • Zaghian, S., Mohammadzadeh, A., Ghorbanian, A., Bovolo, F., Niroumand-Jadidi, M. 2023. Enhancing suspended sediment concentration retrieval by integrating thermal infrared and optical bands of Landsat-8 and machine learning algorithms. International Journal of Remote Sensing 44(18), 5814–5844. https://doi.org/10.1080/01431161.20 23.2255350
  • Zhan, C., Yu, J., Wang, Q., Li, Y., Zhou, D., Xing, Q., Chu, X. 2017. Remote sensing retrieval of surface suspended sediment concentration in the Yellow River Estuary. Chinese Geographical Science 27(6), 934–947. https://doi.org/10.1007/s11769- 017-0921-7
  • Zhang, C., Liu, Y., Chen, X., Gao, Y. 2022. Estimation of Suspended Sediment Concentration in the Yangtze Main Stream Based on Sentinel-2 MSI Data. Remote Sensing 14(18). https://doi.org/10.3390/ rs14184446
  • Zhang, M., Dong, Q., Cui, T., Xue, C., Zhang, S. 2014. Suspended sediment monitoring and assessment for Yellow River estuary from Landsat TM and ETM+ imagery. Remote Sensing of Environment 146, 136–147. https://doi.org/10.1016/j. rse.2013.09.033
  • Zhang, X., Fichot, C. G., Baracco, C., Guo, R., Neugebauer, S., Bengtsson, Z., Ganju, N., Fagherazzi, S. 2020. Determining the drivers of suspended sediment dynamics in tidal marsh-influenced estuaries using high-resolution ocean color remote sensing. Remote Sensing of Environment 240. https://doi. org/10.1016/j.rse.2020.111682
  • Zhou, X., Marani, M., Albertson, J. D., Silvestri, S. 2017. Hyperspectral and multispectral retrieval of suspended sediment in shallow coastal waters using semi-analytical and empirical methods. Remote Sensing 9(4). https://doi.org/10.3390/ rs9040393
Toplam 54 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Yer Bilimleri ve Jeoloji Mühendisliği (Diğer)
Bölüm Derleme
Yazarlar

Gültekin Erten 0000-0002-3844-8666

Aytekin Erten 0000-0002-4435-8165

Gönderilme Tarihi 2 Eylül 2025
Kabul Tarihi 11 Ekim 2025
Yayımlanma Tarihi 15 Aralık 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 8 Sayı: 8

Kaynak Göster

APA Erten, G., & Erten, A. (2025). Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler. MTA Yerbilimleri ve Madencilik Dergisi, 8(8), 41-61.
AMA Erten G, Erten A. Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler. MTA Yer. Mad. Aralık 2025;8(8):41-61.
Chicago Erten, Gültekin, ve Aytekin Erten. “Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler”. MTA Yerbilimleri ve Madencilik Dergisi 8, sy. 8 (Aralık 2025): 41-61.
EndNote Erten G, Erten A (01 Aralık 2025) Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler. MTA Yerbilimleri ve Madencilik Dergisi 8 8 41–61.
IEEE G. Erten ve A. Erten, “Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler”, MTA Yer. Mad., c. 8, sy. 8, ss. 41–61, 2025.
ISNAD Erten, Gültekin - Erten, Aytekin. “Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler”. MTA Yerbilimleri ve Madencilik Dergisi 8/8 (Aralık2025), 41-61.
JAMA Erten G, Erten A. Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler. MTA Yer. Mad. 2025;8:41–61.
MLA Erten, Gültekin ve Aytekin Erten. “Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler”. MTA Yerbilimleri ve Madencilik Dergisi, c. 8, sy. 8, 2025, ss. 41-61.
Vancouver Erten G, Erten A. Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler. MTA Yer. Mad. 2025;8(8):41-6.