Monitoring and Evaluation of Land Use/Land Cover Changes in The Upper Sakarya Basin (2000-2020) Using The Collect Earth Method
Author:
ATEŞOĞLU Ayhan1ORCID, BULUT Fidan Şevval1ORCID, MANDACI Cansu2ORCID
Affiliation:
1. Bartın Üniversitesi 2. BARTIN ÜNİVERSİTESİ, BARTIN ORMAN FAKÜLTESİ
Abstract
Ekolojik süreçlerin etkilediği temel kavramın sürdürülebilirlik olması, beraberinde iklim ve arazi de-ğişiklikleri ile bu ilke arasındaki ilişkiler en önemli araştırma konuları şeklinde öngörülmektedir. Bu nedenle vejetasyon değişiminin izlenmesi ve sonuçlarının değerlendirilmesi insan ya da doğal kay-naklı birçok sorunun belirlenmesi ve çözülmesi için önem taşımaktadır. Bu bağlamda evrensel ölçek-te en iyi veri seti olan uzaktan algılama (UA) ve bu verilerin mekânsal-zamansal analiz çerçevesini oluşturan coğrafi bilgi sistemleri (CBS) öne çıkmaktadır. CBS ve UA entegrasyonunda, veri süreklili-ği, koruması ve iyileştirilmesi gibi avantajlar kullanılarak özellikle geçmişle günümüz arasındaki iliş-kiyi anlamak için veri sağlayıcılarının süreklilik oluşturmaları önemlidir. Bu çalışmada Google şirke-tinin destek verdiği ve Dünya Gıda ve Tarım Örgütü tarafından kullanılan arazi kullanım/arazi örtüsü (LULC) değişiminin izlenmesi amaçlı geliştirilen Open Foris/Collect Earth (CE) yazılımı kullanılmış-tır. CE yönteminin ana amacı yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin yorumlanarak LULC değişik-liklerini izlemek, analiz/sorgulamak ve amaca yönelik veri tabanı oluşturmaktır. Çalışma alanı olarak Yukarı Sakarya Havzası (YSH) seçilmiştir. YSH tarım, orman, mera ve yerleşim arazi sınıflarını ba-rındıran etkin sanayi, tarım ve kültür peyzajın parçası olan ekosistemin etkin noktalarından biridir. Yukarı Sakarya Havzası için 2000 yılı başlangıç alındığında 20 yıllık değişim sonuçlarına ulaşılmış 2000-2020 yılları arasında LULC sınıfları; orman, mera, ağaç ve çalılık alanlar; tarım ve sulak alanlar arazi kullanım değişikleri tespit edilerek haritalanmıştır. Havzanın 2020 yılı itibariyle yaklaşık yarısı (%49) tarım alanı olarak kullanılmaktadır. Bu sınıfı %23,7 ile orman alanı, %23,4 ile mera alanı takip etmektedir. Havzada yaklaşık 120000 ha ağaçlandırma sahası tespit edilmiştir. 2000-2020 yılı arazi değişimi ve ana kullanım sınıfları değişimi incelendiğinde, orman alanları 34591,95 ha artmıştır. Ta-rım faaliyetinde kullanılan 15374,20 ha arazi yerleşim alanına dönüşmüştür. Havzada meydana gelen arazi kullanım dönüşümleri havzanın sürdürülebilir ekosistemini etkilemektedir. Çalışmada kullanı-lan CE yöntemi büyük alanlardaki arazi kullanım/örtü değişimlerinin belirlenmesi ve rakamsal verile-re ulaşılması noktasında etkin bir arazi izleme/değerlendirme aracı olduğunu kanıtlamıştır.
Publisher
Bartin Orman Fakultesi Dergisi
Reference17 articles.
1. Bey, A., Sanchez-Paus Diaz, A., Maniatis, D., Marchi, G., Mollicone, D., Ricci, S., Bastin, J.-F., Moo-re, R., Federici, S., Rezende, M., Patriarca, C., Turia, R., Gamoga, G., Abe, H., Kaidong, E. and Miceli, G. (2016). Collect earth: land use and land cover assessment through augmented visual in-terpretation. Remote Sensing. 8(10), 807. 2. Cowie, A. L., Orr, B. J., Castillo Sanchez, V. M., Chasek, P., Crossman, N. D., Erlewein, A. and Louwagie, G. (2018). Land in balance: The scientific conceptual framework for land degradation neutrality. Environmental Science & Policy, 79(January): 25–35. 3. ESA, (2017). Land cover CCI, Product User Guide, Version 2.0., Erişim tarihi: 13.04.2023. Erişim adresi: https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf 4. Feizizadeh, B., Mohammadzade Alajujeh, K., Lakes, T., Blaschke, T. and Omarzadeh, D. (2021). A comparison of the integrated fuzzy object-based deep learning approach and three machine learn-ing techniques for land use/cover change monitoring and environmental impacts assessment. GIScience & Remote Sensing, 58(8), 1543-1570. 5. GEF, (2019) Contributing to Land Degradation Neutrality (LDN) Target Setting by Demonstrating the LDN Approach in the Upper Sakarya Basin for Scaling up at National Level, Ankara., Erişim tari-hi: 13.04.2023. Erişim adresi: https://www.thegef.org/projects-operations/projects/9586
|
|