Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
- Eraslan, Selim(1)
- Işık, Fatih(1)
- Ozan Kiyat(1)
Yayınlar
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2026Su gövdelerindeki değişimlerin otomatik olarak tespit edilmesi ve analizi
Ozan Kiyat
Uzaktan algılama tarım, orman, bitki örtüsü ve su gibi farklı alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Göllerde su yüzeyindeki değişimler, ekosistemler ve sürdürülebilir su kaynaklarının yönetimi açısından elzemdir. Bu çalışma, uydu görüntüleri kullanılarak Türkiye’de farklı oluşum kökenlerine ve su kimyalarına sahip 10 gölün (Akşehir, Eber, Tuz, Salda, Manyas, İznik, Van, Beyşehir, Eğirdir, Burdur) 1984–2025 yılları arasındaki göl su yüzey alanı değişimini otomatik olarak tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın temel veri kaynağını Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI/TIRS, Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 ve Sentinel-2 MSI uydu görüntüleri oluşturmaktadır. CHIRPS yağış verileri ile ERA5-Land potansiyel buharlaşma verileri hidroklimatik değerlendirmeleri desteklemek amacıyla kullanılmıştır. Veriler, Google Earth Engine platformunda işlenmiştir. Su yüzeylerinin sınıflandırılmasında spektral indeksler ve Otsu eşikleme yöntemi kullanılmış; bu kapsamda Modifiye Edilmiş Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (MNDWI), Normalize Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), Normalize Fark Su İndeksi (NDWI) ve Otomatik Su Çıkarma İndeksi (AWEI) hesaplanmıştır. Ayrıca tüm analiz yıllarında (1984, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025) Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) ve K-En Yakın Komşu (KNN) makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Göllerin su yüzey alanlarında anlamlı azalmalar tespit edilmiştir. En çarpıcı düşüşler, yüzey alanının tamamını yitiren (%100) Akşehir Gölü’nde ve alanının %93,68’ini kaybeden Tuz Gölü’nde gözlemlenmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları arasında RO modeli, %99,25 genel doğrulukla en yüksek sınıflandırma başarısını göstermiştir. Bu çalışma, farklı oluşum ve özelliklere sahip göllerin izlenmesi için genelleştirilebilir ve güncellenebilir bir uzaktan algılama iş akışı sunmaktadır. Ayrıca sürdürülebilir su kaynakları yönetimi için farklı disiplinlere bilimsel bir altlık sağlamaktadır.
- MakaleYalnız künye2026Scopus SJRQ2Multi-scale greening dynamics in Türkiye’s Ecoregions (2001–2024): the effects of elevation and land cover on NDVI change tendencies
Işık, Fatih; Eraslan, Selim
Understanding vegetation dynamics in terrestrial ecosystems is critical under the pressures of global climate change and anthropogenic activities. This study analyzes vegetation dynamics from 2001 to 2024 in Türkiye’s 13 biodiverse terrestrial ecoregions using a multi-scale approach, focusing not only on the main drivers, but also on the interactive and context-specific role of these factors. Using the Google Earth Engine (GEE) platform and MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data, integrated through a structured multi-scale framework, we applied statistical methods including the Mann–Kendall test, Kruskal–Wallis test, and LOESS curves optimized with leave-one-out cross-validation (LOOCV) to objectively model non-linear dynamics. The results revealed statistically significant positive NDVI change tendencies in all 13 terrestrial ecoregions (Mann–Kendall test, p < 0.05). Forest-dominated ecoregions exhibited the strongest greening, with Sen’s slope values reaching +0.0032 NDVI year⁻1 in the Euxine–Colchic Broadleaf Forests, whereas steppe ecosystems showed more moderate increases (e.g., Central Anatolian Steppe: + 0.0019 NDVI year⁻1). Across elevation gradients, the most consistent and strongest greening occurred at mid-elevations (500–1500 m; τ ≈ 0.40–0.65), while change tendencies weakened and became more heterogeneous at higher elevations. Land-cover-based analysis further showed that natural vegetation types exhibited the strongest nationwide tendencies (“Trees”: τ = 0.71; “Shrubland”: τ = 0.66), whereas anthropogenically influenced classes displayed weaker or regionally variable responses. Beyond documenting general greening patterns, the original contribution of this study lies in introducing a structured multi-scale framework that integrates long-term MODIS NDVI time series (2001–2024) with ecoregion, elevation, and land cover contexts. This approach enables the objective identification of ecosystem-specific and scale-dependent vegetation dynamics that cannot be captured by conventional single-scale or linear trend-based analyses commonly applied in previous studies in Türkiye.
AtıfWoS1OpenAlex1
İncele
