Determination of the temporal change of akşehir lake by the band-ratio approach

Abstract

Akşehir Lake, between Konya and Afyon, located in the district of Konya Akşehir, is a lake formed by the accumulation of rain and snow in the collapse between the mountains. The aim of this study is to determine the changes in time in Akşehir Lake by using satellite images and remote sensing methods. For the purpose of study, 1995, 2010 and 2018 dated 3 LANDSAT images were used. Unsupervised classification method and NDWI, MNDWI and NDWI_GAO band ratio methods were applied to the images. As a result of the study, 23 years change of Akşehir Lake was determined and the methods were compared.

Akşehir gölü zamansal değişiminin bant oranlama yöntemleri ile belirlenmesi

Öz

Akşehir Gölü, Konya ile Afyon arasında, Konya'nın Akşehir ilçesi sınırları içerisinde yer alan, dağların arasındaki çöküntüye yağmur ve kar sularının birikmesiyle oluşmuş bir göldür. Bu çalışmanın amacı Akşehir Gölü’nde zamana bağlı olarak meydana gelen değişimlerin uydu görüntüleri ve uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak belirlenmesidir. Çalışma amacına yönelik olarak 1995, 2010 ve 2018 tarihli 3 adet LANDSAT görüntüsü kullanılmıştır. Görüntülere kontrolsüz olarak sınıflandırma işlemi ile NDWI, MNDWI ve NDWI_GAO bant oranlama yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda Akşehir Gölü’nün 23 yıllık değişimi tespit edilmiş ve yöntem karşılaştırması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Akşehir Gölü,Değişim Belirleme,Kontrolsüz Sınıflandırma,NDWI,MNDWI,NDWI GAO

References

1. Anderson, J. R., Hardy, E. E., Roach, J. T. and Witmer, R. E., 1976, A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data, Geological.
2. Bhardwaj, A., Singh, M. K., Joshi, P. K., Singh, S., Sam, L., Gupta, R. D., & Kumar, R. (2015). A lake detection algorithm (LDA) using Landsat 8 data: a comparative approach in glacial environment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 38, 150-163.
3. Congalton, R.G., Green, K. (2008). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices, CRC Press.
4. Çetin, M. ve Musaoğlu, N., 2008, İbreli orman türlerinin hiperspektral uydu görüntüsü ile ayırt edilebilirliğinin araştırılması, İTÜ Dergisi/d, Mühendislik, Cilt: 7, Sayı: 5, 34 – 40.
5. Çivi, A., Akgündüz, E., Kalaycı, K., İnan, Ç., Sarıca, E. ve Toru, E., 2009, CORINE (Coordination of Information on the Environment) Projesi, TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 02 – 06 Kasım 2009, İzmir.
6. Dervişoğlu, A., 2018. Sulak Alanların Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri İle İrdelenmesi: Akgöl Örneği, İstanbul Teknik Üniversitesi , Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
7. Di Gregorio, A., Henry, M., Donegan, E., Finegold, Y., Latham, J.,Jonckheere, I., ve Cumani, R., 2016, LandCover Classification System Software version 3, Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, http://www.fao.org/3/a-i5232e.pdf, (24.08.2016).
8. Doğan, İ., 2008, Uzaktan algılama verileri ile kıyı çizgisi değişiminin zamansal olarak belirlenmesi: Alaçatı örneği, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü , İstanbul.

9. Erberk, F.S., Maktav, D., Taberner, M., Akgün, H., 2000. Monitoring The Changes At The Büyükçekmece Lake, İstanbul, Using Multitemporal Satellite, 2nd ICGESA International Conferrence on GIS for Earth Science Applications, 11-14 September 2000, Menemen-İzmir, Turkey.
10. Erener, A. Ve Shirzad, M. R., 2016. Remote sensing And GIS Application on Change detection in Coastal Zone of Amu Darya at Emam Sahep district of Kunduz in North of Afghanistan, http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/arzu.erener/bildiri/arzu.erener03.08.2016_12.55.10bildiri.pdf. Alındığı Tarih: 21.04.2019
11. Gao, B. (1996). NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257–266.
12. Gordana Kaplan, G., Avdan, U., Avdan, Z., Y., Yıldız, N., D., 2016, Landsat Uydu Görüntüleri Kullanılarak Kuraklık İzlenlenmesi (Akşehir Örneği), Adana.
13. Kalkan, K., Maktav, D., 2013, Kentsel Gelişim İçin Potansiyel Açık Alanların Belirlenmesinde Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi İle Transfer Edilebilir Kural Dizisi Oluşturulması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul
14. Keskin, M., E., Aksoy, Y., R., Aksoy, S., A., Yılmazkoç, B., 2017, Göl Seviyesi Tespiti: Eğirdir Gölü, Araştırma Makalesi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
15. Kumar, M., Digital Image Processing, Photogrammetry and Remote Sensing Division Indian Institute of Remote Sensing, Dehra Dun, Satellite Remote Sensing and GIS Applications in Agricultural Meteorology 81-102, http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/Paper-5.pdf date: 05.12.2012.
16. Lillesand, T.M., Kiefer, R.W. ve Chipman, J.W., 2004, Remote Sensing andImage Interpretation. 5th Edition, Wiley, USA.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, 1996. 17(7): p. 1425-1432.
17. McFeeters, S.K. 2013. Using the Normalized Difference Water Index (NDWI) within a Geographic Information System to Detect Swimming Pools for Mosquito Abatement: A Practical Approach, Remote Sensing. 5, 3544-3561.
18. Özcan, O. (2007). Sakarya Nehri Alt Havzası'nın Taşkın Riski Analizinin Uzaktan Algılama ve CBS ile Belirlenmesi. İstanbul.
19. Sarıyılmaz, F.B. ve Musaoğlu, N., 2016. Uydu Görüntülerinden Üretilen Arazi Örtüsü / Kullanımı Haritalarında Doğruluk Analizi: Lucas Metodolojisi, 6. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu, 5-7 Ekim 2016, Adana.
20. Sarıyılmaz, F.B., Musaoğlu, N., Tanık, A. Ve Kılıç, F.G., 2015. İstanbul Sazlıdere Havzası’nın Zamansal Değişim Analizi, Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği Teknik Sempozyumu, Konya.
21. Şener, Ş., 2010. Eğirdir Göl Suyu ve Dip Sedimanlarının Hidrojeokimyasal İncelenmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, 348 s., Isparta.
22. Terzi, Ö., 2004. Eğirdir Gölü’ne Ait Buharlaşma Modellerinin Geliştirilmesi ve Uygulaması, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, 124 s., Isparta.
23. Turgut, A., 2016, Küçükönder, M., 2016, Kahramanmaraş İli Barajlarında Landsat 8 (OLI) Kullanılarak Su Kalitesinin İzlenmesi, Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu, Adana.
24. Url-1 https://www.goller.gen.tr/aksehir-golu.html, Alındığı Tarih: 21.04.2019
25. Yiğit, F., Fethi, F., Y., İleri, Ö., Avcı, K., M., Kocadere, B., 2015, Eğirdir ve Beyşehir Göllerinin Uydu Verileri ve Topoğrafik Harita Yardımıyla Kıyı Çizgisi Değişimleri, Doğal Kaynak ve Ekoloji Bülteni 2015.
26. Yaman, E., 2007. Eğridir ve Kovada Göl Havzası Oluşumu ve Hidrolojik Değerlendirilmesi. Eğirdir Gölü Yönetim Planı Çalıştayı, 22 Mayıs, Isparta.
27. Yetmen, H., 2013. Türkiye’nin Kuraklık Analizi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, 194 s., Ankara.
28. Yılmaz, M., 2016, Taşkın Riski Ön Değerlendirmesinde Uzaktan Algılama Sistemlerinin Kullanılabilirliği: Meriç Nehrinde Uygulanması, Ankara.
29. Xu, H., 2006, Modification of Normalised Difference Water İndex (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed İmagery, Fuzhou Fujian, China.