Uzaktan algılama ile su kalitesi araştırılmasında çeşitli modellerin karşılaştırılması
Researching water quality with remote sensing comparison of various models
Yazar: NEHİR UYAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCAN MURAT MARANGOZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFA KOCABAŞ
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Sayısal uydu verileri = Digital satellite data ; Su kalitesi = Water quality

Özet:
Su kaynakları insanlığın temel ihtiyaçlarından biridir ve bu kaynakların korunması, yönetilmesi ve kullanımı son derece önemlidir. Ancak, günümüzde nüfus artışı, sanayileşme, tarım faaliyetleri ve diğer insan etkinlikleri nedeniyle yüzey sularının kirlenmesi ciddi bir sorun haline gelmiştir. Yüzey sularında kirlilik sorununun artmasıyla birlikte su kalitesi ölçümünde Uzaktan Algılama (UA) teknolojilerinin kullanımı önem kazanmıştır. UA, geniş alanlarda ve çoklu spektrumlu yapıları sayesinde su kalitesi parametrelerinin belirlenmesinde uygun maliyetli bir seçenek olarak kullanılabilmektedir.
Bu çalışma, Karadeniz kıyılarındaki su kalitesi parametrelerini izlemek için Sentinel-2 ve Landsat 8 uydu görüntüleri kullanılarak yapılmıştır. Çalışmada, Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR), Yanıt Yüzey Regresyonu (RSR) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) ve literatürde yer alan deneysel modeller kullanılarak su kalitesi parametreleri (klorofil-a, bulanıklık, Seki Disk Derinliği, çözünmüş oksijen, iletkenlik, pH ve tuzluluk) tahmin edilmiştir.  Çalışmanın özgünlüğü, çalışma alanlarının farklı su kullanım amaçlarına sahip olmasıdır. Bu çalışmada, 2017-2022 yılları arasında arazi ölçüm verileri Türkiye Çevre ve Şehircilik Bakanlığı/ÇED İzin ve Muayene Genel Müdürlüğü/ Laboratuvar, Ölçme Dairesi Başkanlığı tarafından finanse edilen ve tarafından koordine edilen "Entegre Deniz Kirliliği İzleme 2020–2022 Programı" TÜBİTAK- MRC CC&S. Tüm R/V TÜBİTAK MARMARA ekibine ve Deniz Araştırma ve Teknolojileri Grubundan tarafından temin edilmiştir ve eş zamanlı olarak uydu görüntüleri kullanılmıştır. Uydu görüntüleri ve arazi ölçümleri kullanılarak su kalitesi parametrelerinin tahmin edilmesi için farklı UA yöntemleri karşılaştırılmış ve sonuçlar doğruluk oranlarına göre değerlendirilmiştir. YSA, RSR, PR ve MLR modellerin diğer modellerden daha iyi sonuç verdikleri gözlemlenmiştir. Çalışmanın önemi, su kaynaklarının yönetimi ve korunması açısından büyük bir önem taşıyan su kalitesi parametrelerinin UA yöntemleri kullanılarak tahmin edilebilmesi ve izlenebilmesidir. Ayrıca, çalışma sonuçları, su kalitesi parametrelerinin tahmininde en etkili yöntemlerin belirlenmesine ve bu yöntemlerin gelecekteki su kalitesi izleme çalışmalarında kullanılmasına yardımcı olabilir. Su kaynaklarının izlenmesinde UA yöntemlerinin kullanımının ne kadar önemli olduğunu vurgulamakta ve bu alanda farklı yöntemlerin karşılaştırılması yoluyla en doğru sonuçların elde edilebileceğini göstermektedir.

Abstract:
Water resources are one of the fundamental needs of humanity, and the preservation, management, and use of these resources are of utmost importance. However, today, due to population growth, industrialization, agricultural activities, and other human activities, the pollution of surface waters has become a serious problem. With the increasing pollution problem in surface waters, the use of remote sensing technologies in measuring water quality has become important. Remote sensing, with its wide coverage and multispectral structures, can be used as a cost-effective option in determining water quality parameters.
This study was conducted using Sentinel-2 and Landsat 8 satellite images to monitor water quality parameters along the Black Sea coast. In this study, Multiple Linear Regression (MLR), Response Surface Regression (RSR), and Artificial Neural Network (ANN) models were used, along with experimental models found in the literature, to predict water quality parameters (chlorophyll-a, turbidity, Secchi Disk Depth, dissolved oxygen, conductivity, pH, and salinity).The uniqueness of the study is that the study areas have different water use purposes. In this study, were taken between 2017-2022 field measurement data was financed and coordinated by the Ministry of Environment and Urbanization/Environmental Impact Assessment and Inspection General Directorate/Laboratory and Measurement Department under the "Integrated Marine Pollution Monitoring 2020-2022 Program" TÜBİTAK-MRC CC&S and provided by the R/V TÜBİTAK MARMARA team and the Marine Research and Technology Group and simultaneous was used satellite images. Different remote sensing methods were compared to estimate water quality parameters using satellite images and field measurements, and the results were evaluated based on accuracy rates. It has been observed that YSA, RSR, PR, and MLR models provide better results than other models. The importance of the study lies in the ability to estimate and monitor water quality parameters that are of great importance for the management and preservation of water resources using remote sensing methods. In addition, the study results can help determine the most effective methods for predicting water quality parameters and using these methods in future water quality monitoring studies. The study emphasizes the importance of using remote sensing methods in monitoring water resources and demonstrates that the most accurate results can be obtained by comparing different methods in this field.