Determination of Water Surface Change Areas of Gala and Pamuklu Lakes by Remote Sensing Techniques and Monitoring of Environmental Effects

Abstract

For lake ecosystems to be sustainable in terms of natural life and socio-economics, it is of great importance to monitor the lakes and their environment and to determine their changes. In this direction, satellite images and remote sensing techniques are frequently used today. In this study, it was aimed to reveal the changes in the surface area of Gala and Pamuklu lakes, which are located within the borders of Gala Lake National Park, between 1985 and 2022 and to determine the processes affecting this change. Landsat satellite images of Gala and Pamuklu lakes were selected for each decade between 1985 and 2022 by considering the months of July. Classifications were made using Landsat-5 TM and Landsat-8 OLI satellite images. Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), uncontrolled (IsoDATA) and controlled (Maximum Likelihood) classification methods, and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were used to determine the land use change around the lakes. In the results obtained, it was determined that the surface areas of the lakes expanded by 40-60%. Accuracy analyses were performed and compared for the classifications. According to the accuracy analysis using Overall Accuracy, Kappa, and F-1 Score statistical metrics, the highest value was reached as a result of controlled classification. Overall Accuracy values ranged between 0.95-0.96, Kappa statistical values ranged between 0.88-0.92, and F-1 Score values ranged between 0.93-0.94. It was determined that the methods used can be used to determine the water surface areas, and at the same time, the changes occurring in the lakes are mostly a result of water use preferences.

Keywords

• Gala and Pamuklu Lakes
• Remote Sensing
• Water Surface Area Change
• Spectral Indices
• Classification

GALA VE PAMUKLU GÖLLERİ SU YÜZEYİ DEĞİŞİM ALANLARININ UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ İLE BELİRLENMESİ VE ÇEVRESEL ETKİLERİN İZLENMESİ

Öz

Göl ekosistemlerinin doğal yaşam ile sosyo-ekonomik anlamda sürdürebilir olabilmesi için göllerin ve çevresinin izlenmesi ve değişimlerinin saptanması büyük önem taşımaktadır. Bu doğrultuda uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri günümüzde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada Gala Gölü Milli parkı sınırları içinde yer alan, Gala ve Pamuklu gölleri yüzey alanlarında 1985-2022 yılları arasında meydana yüzeysel alan değişimin ortaya çıkarılması ve bu değişim üzerinde etkili olan süreçleri belirlemesi amaçlanmıştır. Gala ve Pamuklu göllerine ait Landsat uydu görüntüleri 1985-2022 yılları arasındaki dönemlerde her on yıl için temmuz ayları dikkate alınarak seçilmiştir. Landsat-5 TM ve Landsat-8 OLI uydu görüntüleri kullanılarak sınıflandırmalar yapılmıştır. Sınıflandırmalarda Modifiye Edilmiş Normalize Fark Su İndeksi (MNDWI), kontrolsüz (IsoDATA) ve kontrollü sınıflandırma (Maximum Likelihood) yöntemleri ile göllerin çevresindeki arazi kullanımı değişimi belirlenmesi için Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda göllerin yüzey alanlarının %40-60 oranında genişlediği tespit edilmiştir. Sınıflandırmalar için doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir ve karşılaştırmaları yapılmıştır. Genel Doğruluk, Kappa ve F-1 Score istatistik metrikleri kullanılarak yapılan doğruluk analizlerine göre en yüksek değere kontrollü sınıflandırma sonucunda ulaşılmıştır. Genel Doğruluk değerlerinin 0,95-0,96 arasında, Kappa istatistik değerlerinin ise 0,88-0,92 değerleri arasında, F-1 Score değerlerinin 0,93-0,94 aralığında değiştiği belirlenmiştir. Kullanılan yöntemlerin su yüzey alanlarının tespitinde kullanılabilir olduğu, aynı zamanda göllerde meydana gelen değişimlerin daha çok su kullanım tercihlerinin bir sonucu olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Gala ve Pamuklu Gölleri
• Uzaktan Algılama
• Su Yüzeyi Alan Değişimi
• Spektral İndeksler
• Sınıflandırma

Kaynakça

1. Arefin, R., Mohir, M. M. I., & Alam, J. (2020). Watershed prioritization for soil and water conservation aspect using GIS and remote sensing: PCA-based approach at northern elevated tract Bangladesh. Applied Water Science, 10(4), 1–19. https://doi.org/10.1007/s13201-020-1176-5.
2. Arekhi, M., Goksel, C., Sanli, F. B., & Senel, G. (2019). Comparative evaluation of the spectral and spatial consistency of Sentinel-2 and Landsat-8 OLI data for Igneada longos forest. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(2). https://doi.org/10.3390/ijgi8020056
3. Ataol, M. (2010). Burdur Gölü’nde Seviye Değişimleri. Coğrafi Bilimler Dergisi, 8(1), 077–092. https://doi.org/10.1501/cogbil_0000000105
4. Aydın, T. K., & Durduran, S. S. (2021). Ereğli - Bor Alt Havzasında Arazi Kullanımı/Örtüsü’nün Uzaktan Algılama Yöntemleriyle Zamansal Değişimi. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 8(3), 629–641. https://doi.org/https://doi.org/10.30910/turkjans.936107
5. Ayele, G. T., Tebeje, A. K., Demissie, S. S., Belete, M. A., Jemberrie, M. A., Teshome, W. M., Mengistu, D. T., & Teshale, E. Z. (2018). Time series land cover mapping and change detection analysis using geographic information system and remote sensing, Northern Ethiopia. Air, Soil and Water Research, 11. https://doi.org/10.1177/1178622117751603
6. Batur, E., & Maktav, D. (2012). Uzaktan Algılama ve Cbs Entegrasyonu ile Taşkın Alanlarının Belirlenmesi: Meriç Nehri Örneği. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 5(3), 47–55.
7. Bozduman, Ş. (2019). Sınıflandırma Yöntemiyle Sulak Alanların Değişimi Analizi: Dipsiz Lagün örneği. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 1(50531), 16–20.
8. Çağlayan, E. B., Erel, F., Samur, E. B., Denİz, M., & Asef, M. (2020). Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi Uzaktan Algılama Teknikler ile Akşehir Gölü’ndeki Alansal Değişiminin İzlenmesi. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 2(2), 70–76.

9. Çakaroz, D., Öztürk, B., & Özelkan, E. (2018). Umurbey Deltası Kıyı Çizgisinin Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Belirlenmesi. TÜCAUM 30. Yıl Uluslararası Coğrafya Sempozyumu International Geography Symposium on the 30th Anniversary of TUCAUM, October, 2008–2013.
10. Çelik, M. A., & Gülersoy, A. E. (2013). Işıklı Gölü (Çivril-Denizli) Çevresindeki Arazi Kullanım Faaliyetlerinin Göl Üzerine Etkilerinin İncelenmesi. SDÜ Fen Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 29(Ağustos), 191–200.
11. Çelik, M. A., Kızılelma, Y., Gülersoy, A. E., & Denizdurduran, M. (2013). Farklı Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Aşağı Seyhan Ovası Güneyindeki Sulak Alanlarda Meydana Gelen Değişimin incelenmesi (1990-2010). Turkish Studies - International Periodical For The Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 8(12), 263–284.
12. Chander, G., & Markham, B. (2003). Revised Landsat-5 TM Radiometrie Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(11 PART II), 2674–2677. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818464
13. Chen, C., Wang, L., Yang, G., Sun, W., & Song, Y. (2023). Mapping of Ecological Environment Based on Google Earth Engine Cloud Computing Platform and Landsat Long-Term Data: A Case Study of the Zhoushan Archipelago. Remote Sensing, 15(16). https://doi.org/10.3390/rs15164072
14. Demirdağ Turan, İ., Dengiz, O., & Kaya, N. S. (2021). Arazi Örtüsü/Arazi Kullanım Değişimlerinin Farklı Zamanlı Landsat Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: Çarşamba Delta Ovası Örneği. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 9(1), 141–152. https://doi.org/10.33202/comuagri.857787
15. Demiroğlu, İ., & Ernst, F. B. (2022). Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Zernek Barajının Alansal, Hacimsel ve Kıyı Değişimlerinin Zamana Bağlı Analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 7(1), 15–26.
16. Dereli, M. A., & Tercan, E. (2020). Assessment of Shoreline Changes using Historical Satellite Images and Geospatial Analysis along the Lake Salda in Turkey. Earth Science Informatics, 13(3), 709–718. https://doi.org/10.1007/s12145-020-00460-x
17. DeVries, B., Huang, C., Armston, J., Huang, W., Jones, J. W., & Lang, M. W. (2020). Rapid and robust monitoring of flood events using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 240(October 2018), 111664. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111664
18. Doğan, Y., & Yıldız, F. (2019). İHA ile Multispektral Kameralardan Sağlanan Görüntüler Yardımıyla Bitki Türlerinin Sınıflandırılması. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 1(1), 15–22. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mihad Erol, O. (2014). Genel Klimatoloji. Çankay Kitabevi.
19. Fan, X., Nie, G., Deng, Y., An, J., Zhou, J., Xia, C., & Pang, X. (2019). Estimating earthquake-damage areas using Landsat-8 OLI surface reflectance data. International Journal of Disaster Risk Reduction, 33, 275–283. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2018.10.013
20. Gao, B.-C. (1996). Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space. Remote Sensing of Environment, 58(3), 257–266.
21. Güher, H., & Kırgız, T. (2007). Gala Gölü Milli Parkında Makrofitler ile Mikrocrustacea ( Cladocera, Copepoda ) İlişkisi Üzerine Bir Araştırma. Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), 109–114.
22. Gülci, S., Gülci, N., & Yüksel, K. (2019). Aslantaş Baraj Gölü ve Çevresinin Su Yüzey Alanı ve Arazi Örtüsü Değişiminin Landsat Uydu Görüntüleri Kullanılarak İzlenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 100–110. https://doi.org/10.21597/jist.419221
23. Gülersoy, A. E. (2013). Marmara Gölü Yakın Çevresindeki Arazi Kullanım Faaliyetlerinin Zamansal Değişimi (1975-2011) ve Göl Ekosistemine Etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, 61, 31–44.
24. Gülersoy, A. E., & Çelik, M. A. (2017). Temporal change of land use in the Protection Basin of Tahtalı Dam (1990-2015), (Izmir, Turkey). 38(5), 1061–1067.
25. Gülersoy, A. E., Gümüs, N., Çelik, M. A., & Ilhan, A. (2017). Relationship between land use and land classification in the Tahtali Dam Protection Basin (Izmir, Turkey). Journal of Environmental Biology, 38(5), 1009–1024. https://doi.org/10.22438/jeb/38/5(SI)/GM-18
26. Günal, N., & Özdemir, Y. (2010). Çok Zamanlı Landsat Uydu Görüntüleri̇ Kullanılarak Neyri̇z Göllerinin (İran) Yüzey Deği̇şi̇mi̇ni̇n Beli̇rlenmesi̇. III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11–13.
27. Günen, M. A. (2021). Sentinel-2 Görüntüleri Kullanılarak Su Yüzey Alanlarının Belirlenmesinde Sınıflandırıcıların Performanslarının İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235–245. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.992432
28. Gürbüz, M., Çelik, M. A., & Gülersoy, A. E. (2013). An Examination of Effect of Atatürk Dam Lake on Agricultural Patterns in Bozova District (1984-2011). Gaziantep University Journal of Social Sciences, 12(4), 853–866.
29. Gürbüz, E., Kazanci, N., Arpe, K., Leroy, S. A. G., Koç, K., Yedek, Ö., Yücel, T. O., & Gürbüz, A. (2018). Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Entegrasyonuyla İklimsel Değişimlerin Beyşehir Gölü’ne Etkilerinin İncelenmesi, Orta-Batı Anadolu. VII. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu, 18–21.
30. Halis, O., & Gönençgil, B. (2022). Edirne İlinin İklim Özellikleri. Içinde Edirne İlinin Coğrafyası (ss. 65–82). Türk Coğrafya Kurumu.https://www.tck.org.tr/tr/yayinlar/tck-kitaplari/edirne-ilinin-cografyasi
31. Hansen, M. C., & Loveland, T. R. (2012). A review of large area monitoring of land cover change using Landsat data. Remote Sensing of Environment, 122, 66–74. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.024
32. Hemati, M., Hasanlou, M., Mahdianpari, M., & Mohammadimanesh, F. (2021). A systematic review of landsat data for change detection applications: 50 years of monitoring the earth. Remote Sensing, 13(15). https://doi.org/10.3390/rs13152869
33. Hislop, S., Jones, S., Soto-Berelov, M., Skidmore, A., Haywood, A., & Nguyen, T. H. (2018). Using landsat spectral indices in time-series to assess wildfire disturbance and recovery. Remote Sensing, 10(3), 1–17. https://doi.org/10.3390/rs10030460
34. Hoşgören, M. Y. (2004). Hidrografyanın Ana Çizgileri II: Göller. Çankay Kitabevi.
35. Howe, A. A., Parks, S. A., Harvey, B. J., Saberi, S. J., Lutz, J. A., & Yocom, L. L. (2022). Comparing Sentinel-2 and Landsat 8 for Burn Severity Mapping in Western North America. Remote Sensing, 14(20), 1–21. https://doi.org/10.3390/rs14205249
36. Kaçmaz, M., & Döker, M. F. (2021). Sapanca Gölü Havzası’nda Arazi Kullanımı ve Mekânsal Değişim. Coğrafi Bilimler Dergisi, 19(1), 161–194. https://doi.org/10.33688/aucbd.872216
37. Karabulut, M. (2015). Farklı Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Göksu Deltası Göllerinde Zamansal Değişimlerinin İncelenmesi. Journal of International Social Research, 8(37), 347–347. https://doi.org/10.17719/jisr.20153710608
38. Karaca, M., Yağmur, N., & Balçık, F. (2022). İstanbul Terkos Gölü zamansal değişiminin Google Earth Engine kullanılarak belirlenmesi. Geomatik Dergisi, 7(3), 235–242. https://doi.org/10.29128/geomatik.975714
39. Karakoç, Y. D. (2017). Türkiye’de Sulak Alanlar ve Yönetimi. 5. Çevre Günleri Uluslararası Sempozyumu- İnsanların Doğayla Kenetlenmesi, Kentte ve Doğal Alanda, Kutuplardan Ekvatora.
40. Kaşıkçı, Z., Çelik, N., & Sarıyılmaz, F. B. (2020). Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri ile Arazi Örtüsü Ve Arazi Kullanımı Değişiminin Belirlenmesi: Elmalı Havzası, İstanbul. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi (TUZAL), 2(1), 16–21.
41. Kaya, M., & Kurtonur, C. (2003). Gala Gölü Ve Çevresi̇ni̇n (Edi̇rne) Orni̇tho-Faunasi Üzeri̇ne Araştırmalar. Trakya Univ J. Sci, 4(2), 169–179. http://www.trakya.edu.tr/Enstituler/FenBilimleri/Dergi/net/index.htm
42. Krois, J., & Schulte, A. (2014). GIS-based multi-criteria evaluation to identify potential sites for soil and water conservation techniques in the Ronquillo watershed, northern Peru. Applied Geography, 51, 131–142. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.04.006
43. Kuru, A., & Tezer, A. (2020). New approach to determine the protection zones for drinking water basins: The case study of Kırklareli dam. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35(1), 519–535. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.486855
44. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714
45. Novak, I. D., & Soulakellis, N. (2000). Identifying geomorphic features using LANDSAT-5/TM data processing techniques on Lesvos, Greece. Geomorphology, 34(1–2), 101–109. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(00)00003-9
46. Özçalık, H., Torun, A. T., & Bilgilioğlu, S. S. (2020). Landsat Uydu Görüntüleri Kullanılarak Mogan Gölü’nün Su Yüzeyi ve Arazi Örtü Değişiminin Belirlenmesi. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi (TUZAL), 2(2), 77–84.
47. Özelkan, E., & Karaman, M. (2018). Baraj Gölleri̇ndeki̇ Meteoroloji̇k ve Hi̇droloji̇k Kuraklığın Etki̇si̇ni̇n Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri̇ ile Anali̇zi̇: Ati̇khi̇sar Baraji (Çanakkale)Örneği̇. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(2), 1023–1037. https://doi.org/10.28948/ngumuh.443230
48. Öztaş, A., Tona, A. U., & Demir, V. (2023). Burdur Gölü Yüzey Alanı Değişiminin Kontrolsüz Sınıflandırma Kullanılarak Belirlenmesi. Internatıonal Aegean Conferences, October, 13–23.
49. Öztura, E. (2021). Trakya Bölgesindeki Seçilmiş Göllerde Antropojenik Kaynaklı Sediment Kirliliğinin Ekolojik Riskler Açısından Araştırılması (Küçük Çekmece Gölü, Durusu/Terkos Gölü, Gala Gölü, Mert Gölü) [Doktora Tezi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi]. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
50. Özvan, H., Arık, B., Yeler, O., Şatır, O., & Bostan, P. (2023). Alansal Değişimin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Teknikleri Kullanılarak Belirlenmesi: Karataş Gölü ve Çevresi Örneği. PEYZAJ- Eğitim, Bilim, Kültür ve Sanat Dergisi, 1, 30–39. https://doi.org/10.53784/peyzaj.128
51. Pareeth, S., Karimi, P., Shafiei, M., & De Fraiture, C. (2019). Mapping agricultural landuse patterns from time series of Landsat 8 using random forest based hierarchial approach. Remote Sensing, 11(5). https://doi.org/10.3390/rs11050601
52. Potapov, P., Hansen, M. C., Kommareddy, I., Kommareddy, A., Turubanova, S., Pickens, A., Adusei, B., Tyukavina, A., & Ying, Q. (2020). Landsat analysis ready data for global land cover and land cover change mapping. Remote Sensing, 12(3). https://doi.org/10.3390/rs12030426
53. Pour, A. B., & Hashim, M. (2017). Application of Landsat-8 and ALOS-2 data for structural and landslide hazard mapping in Kelantan, Malaysia. Natural Hazards and Earth System Sciences, 17(7), 1285–1303. https://doi.org/10.5194/nhess-17-1285-2017
54. Resmi Gazete. (2005). Edirne İli Sınırları İçerisinde Bulunan Gala ve Pamuklu Göllerini Kapsayan Alanın Gala Gölü Milli Parkı Olarak Belirlenmesi Hakkında Karar. https://resmigazete.gov.tr/fihrist?tarih=2005-03-05 Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Spec. Publ, 351(1), 309.
55. Roy, D. P., Wulder, M. A., Loveland, T. R., C.E., W., Allen, R. G., Anderson, M. C., Helder, D., Irons, J. R., Johnson, D. M., Kennedy, R., Scambos, T. A., Schaaf, C. B., Schott, J. R., Sheng, Y., Vermote, E. F., Belward, A. S., Bindschadler, R., Cohen, W. B., Gao, F., … Zhu, Z. (2014). Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sensing of Environment, 145, 154–172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.001
56. Sabuncu, A. (2020). Burdur Gölü Kıyı Şeridindeki Değişiminin Uzaktan Algılama ile Haritalanması. Afyon Kocatep e University Journal of Science and Engineering, 20, 623–633. https://doi.org/10.35414/ akufemubid.711653
57. Schroeder, W., Oliva, P., Giglio, L., Quayle, B., Lorenz, E., & Morelli, F. (2016). Active fire detection using Landsat-8/OLI data. Remote Sensing of Environment, 185, 210–220. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.032
58. Şekertekin, A. İ., Kutoğlu, Ş. H., & Marangoz, A. M. (2015). Uzaktan Algılama Teknolojisi ve Uydu Görüntüleri Yardımıyla Önemli Çevresel (Su Ve Kara Yüzeyi) Etkilerin Gözlemlenmesi. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 5(2), 105-112–112.
59. Senay, G. B., Friedrichs, M., Singh, R. K., & Velpuri, N. M. (2016). Evaluating Landsat 8 evapotranspiration for water use mapping in the Colorado River Basin. Remote Sensing of Environment, 185, 171–185. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.043
60. Susam, T. (2006). Yüzey Suları Coğrafi Bilgi Sistemi: Tokat İli Örneği. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpaşa University, 23(1), 75–82.
61. Taş, M. A., & Akpınar, E. (2021). Burdur Havzası’ndaki Göllerde Yaşanan Seviye Değişikliklerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (Cbs) ve Uzaktan Algılama (UA) İle Tespiti. Doğu Coğrafya Dergisi, 46, 37–54.
62. Tokatlı, C., & Gürbüz, E. (2014). Enez İlçesi ve Yeni Karpuzlu Beldesi Yerel Halkının (Edirne) Gala Gölü Milli Parkı Algılarının Sosyoekonomik ve Ekolojik Açıdan Değerlendirilmesi. IJSES Uluslararası Sosyal ve Ekonomik Bilimler Dergisi, 4(2), 1–5.
63. Tona, A. U., Demir, V., Kuşak, L., & Yakar, M. (2022). Su Kaynakları Mühendisliğinde CBS’nin Kullanımı. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 4(1), 23–33. https://doi.org/10.56130/tucbis.993807
64. Topçu, H., & Atatanır, L. (2021). Bafa ve Azap Göl Yüzey Alanlarındaki Zamansal Değişimin Belirlenmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 10(1), 115–122. https://doi.org/10.29278/azd.792589
65. Turoğlu, H. (2020). Coğrafi̇ Bilgi̇ Si̇stemleri̇ni̇n Temel Esasları. Çantay Yayınları.
66. Valeyev, A., Karatayev, M., Abitbayeva, A., Uxukbayeva, S., Bektursynova, A., & Sharapkhanova, Z. (2019). Monitoring coastline dynamics of alakol lake in Kazakhstan using remote sensing data. Geosciences (Switzerland), 9(9). https://doi.org/10.3390/geosciences9090404
67. Wulder, M. A., Loveland, T. R., Roy, D. P., Crawford, C. J., Masek, J. G., Woodcock, C. E., Allen, R. G., Anderson, M. C., Belward, A. S., Cohen, W. B., Dwyer, J., Erb, A., Gao, F., Griffiths, P., Helder, D., Hermosilla, T., Hipple, J. D., Hostert, P., Hughes, M. J., … Zhu, Z. (2019). Current status of Landsat program, science, and applications. Remote Sensing of Environment, 225(February), 127–147. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.015
68. Wulder, M. A., Roy, D. P., Radeloff, V. C., Loveland, T. R., Anderson, M. C., Johnson, D. M., Healey, S., Zhu, Z., Scambos, T. A., Pahlevan, N., Hansen, M., Gorelick, N., Crawford, C. J., Masek, J. G., Hermosilla, T., White, J. C., Belward, A. S., Schaaf, C., Woodcock, C. E., … Cook, B. D. (2022). Fifty years of Landsat science and impacts. Remote Sensing of Environment, 280(July), 113195. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113195
69. 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
70. Xu, N., Ma, Y., Zhang, W., Wang, X. H., Yang, F., & Su, D. (2020). Monitoring annual changes of lake water levels and volumes over 1984–2018 using landsat imagery and ICESat-2 data. Remote Sensing, 12(23), 1–22. https://doi.org/10.3390/rs12234004
71. Yin, H., Prishchepov, A. V., Kuemmerle, T., Bleyhl, B., Buchner, J., & Radeloff, V. C. (2018). Mapping agricultural land abandonment from spatial and temporal segmentation of Landsat time series. Remote Sensing of Environment, 210(January), 12–24. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.050
72. Yudha, I. S. (2023). Detection of Changes in Water Surface Area in Limboto Lake Using Landsat Data From 1990 to 2020. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1127(1), 012021. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1127/1/012021
73. Yue, H., Liu, Y., & Wei, J. (2021). Dynamic change and spatial analysis of Great Lakes in China based on Hydroweb and Landsat data. Arabian Journal of Geosciences, 14(3). https://doi.org/10.1007/s12517-021-06518-4
74. Yurteri, C., & Kurttaş, T. (2021). Uzaktan algılama ve CBS teknikleri kullanılarak Seyfe Gölü (Kırşehir) yüzey alanının zamansal değişiminin analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11, 1115–1128. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.848873
75. Zal, N. (2006). Aşağı Meriç Vadisi Taşkın Ovası’nın Biyosfer Rezervi Olarak Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma [Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi]. https://dergiler.ankara.edu.tr/xmlui;/handle/20.500.12575/37060
76. Zhao, W., Li, A., Nan, X., Zhang, Z., & Lei, G. (2017). Postearthquake Landslides Mapping from Landsat-8 Data for the 2015 Nepal Earthquake Using a Pixel-Based Change Detection Method. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(5), 1758–1768. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2017.2661802
77. Zheng, J., Ke, C., Shao, Z., & Li, F. (2016). Monitoring changes in the water volume of Hulun Lake by integrating satellite altimetry data and Landsat images between 1992 and 2010. Journal of Applied Remote Sensing, 10(1), 016029. https://doi.org/10.1117/1.jrs.10.016029