Aşağı Kelkit havzasının bazı toprak özelliklerinin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama ile haritalanması
Mapping of some soil properties at the lower part of Kelkit basin using geographic information systems and remote sensing
Yazar: SÜMER ASLAN GÜNESEN
Danışman: YRD. DOÇ. HAKAN METE DOĞAN
Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Ziraat Bölümü / Toprak Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Coğrafya = Geography

Özet:
Bu çalışmanın amacı uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) teknikleriyle, Tokat ilinin Niksar, Almus, Başçiftlik, Reşadiye, Erbaa ilçeleri ve Amasya ilinin Taşova ilçesini kapsayan Aşağı Kelkit Havzasının önemli toprak özelliklerinin belirlenmesi ve uzaysal dağılımının haritalanmasıdır. Bu toprak özellikleri, toprak tekstürü (kum, kil ve silt miktarları), toprak reaksiyonu (pH), toprak organik maddesi (OM), elektriksel iletkenlik (EC), değişebilir sodyum (Na), değişebilir potasyum (K), bitkiler tarafından alınabilir fosfor (P), azot (N) ve kireç(CaCO3) miktarı'dır. Çalışmada birbirinden farklı toprak sınıflarını belirlemek amacıyla bir LANDSAT-ETM+ arşiv uydu görüntüsünden yaralanılmış (2000, Path/row: 175/32) ve kontrolsüz sınıflandırması yapılmıştır. Örneklerin alınacağı noktalar bu kontrolsüz sınıflara göre seçilmiştir. Araştırma alanında 2006-2008 yıllarında yürütülen arazi çalışmaları sonucu 239 ayrı noktadan 0-20 cm derinlikten Küresel Konumlama (GPS) yöntemiyle koordinatlı toprak örneği alınmış ve toprak özelliklerini belirlemek için gerekli olan toprak analizleri uygulanmıştır. Bu proje kapsamında bölgenin toprak özelliklerine ait konumsal veri tabanı CBS içinde hazırlanarak kareler ağı (grid) haritalarına dönüştürülmüştür. Ele alınan toprak değişkenlerinin topografya (yükselti, eğim, bakı), büyük toprak grupları, arazi kullanım kabiliyet sınıfları ve erozyon sınıflarıyla ilişkileri iki değişken korelasyon (Pearson) analizi ile incelenmiştir. Bunlardan; kum-kil (-0,833), arazi kullanım kabiliyet sınıfları-erozyon sınıfları (0,833), kum-silt (-0,636), eğim-arazi kullanım kabiliyet sınıfları (0,627), bakı-büyük toprak grupları (0,599), büyük toprak grupları-arazi kullanım kabiliyet sınıfları (0,567), organik madde-azot (0,545), büyük toprak grupları-erozyon sınıfları (0,530) ve eğim-erozyon sınıfları (0,526) arasındaki ilişkiler istatistiksel anlamda önemli bulunmuştur. Hazırlanmış olan toprak uzaysal veri tabanı yapılacak olan tarımsal uygulamalar ve yerel kalkınma projelerine temel oluştururacaktır.

Abstract:
The aim of this study is to determine and map spatial distributions of some important soil characteristics by using remote sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) tools in Lower Kelkit Basin where contains Niksar, Almus, Başçiftlik, Reşadiye and Erbaa districts of Tokat Province and Taşova district of Amasya Province. These soil properties are the soil texture (sand, silt, and clay amounts), soil reaction (pH), soil organic matter, electrical conductivity (EC), exchangeable Sodium (Na), exchangeable potassium (K), available Phospohorus (P), Nitrogen (N), and lime (CaCO3). In this study, an unsupervised classification has been conducted on an archive LANDSAT-ETM+ satellite image (2000, Path/row: 175/32) in order to determine different soil classes. Sampling points were determined by considering these unsupervised classes. Conducting field studies between 2006 and 2008, geo-referenced soil samples from 239 points were collected by using Global Positioning System (GPS), and necessary soil analyzes were applied to determine soil characteristics. Within the frame of this project, spatial database of soil characteristics were prepared for the study area, and transformed to grid maps in GIS. The relationships between the focused soil characteristics and topography (elevation, slope, aspect), great soil groups, land use ability classes, and erosion classes were investigated by using bi-variety correlation (Pearson) analysis. Among these, the relationships of sand-clay (-0,833), land use land use ability classes-erosion classes (0,833), sand-silt (-0,636), slope- land use ability classes (0,627), aspect-great soil groups (0,599), great soil groups -land use ability classes (0,567), organic matter-nitrogen (0,545), great soil groups-erosion classes (0,530), and slope-erosion classes (0,526) were found statistically significant. The established spatial soil database will establish a good basis for agriculture applications and local development plans in the future.