Farklı fizyografik ünitelerde gelişen yayla seracılığının uzaktan algılama ve CBS teknikleri ile belirlenmesi; Antalya/Elmalı örneği
Determination of spreading spring greenhouses areas on different physiographical units with remote sensing and GIS techniques; a key study from elmali depression, Antalya, Turkey
Yazar: KADİR BUYURGAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVDA ALTUNBAŞ
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Artan gıda ihtiyacını ve sürekliliğini sağlamak, toplumların ekonomik ve yaşamsal bir zorunluluğudur. Özellikle entansif tarımın yapıldığı Akdeniz sahillerinde, yaz aylarında yaşanan aşırı sıcaklar ve yüksek nem, sera alanlarındaki üretimi imkânsız kılmaktadır. Bu önemli sorun, üreticileri ve yatırımcıları söz konusu aylarda üretimin yapılabildiği yayla alanlarına yönlendirmiştir. Son yıllarda kontrolsüz ve çok hızlı yayla seracılık faaliyetlerinin arttığı yerlerden bir tanesi de Antalya'nın Elmalı ilçesidir. Çalışma alanı olarak seçilen Elmalı ilçesinde, üç farklı fizyografik ünite üzerinde, zamansal ve mekânsal değişimin belirlenmesi hedeflenmiştir. Araştırma kapsamında eski göl tabanları ve alüviyal yelpaze fizyografik ünitelerinde çalışılmıştır. Eskihisar bölgesinde, Pansharp yapılmış 2009 ve 2016 yıllarına ait sırasıyla 0,4m yersel çözünürlüklü GeoEye-1 ve 0,5m WorldView-3 uydu görüntüleri, Gölova-Çukurelma bölgesinde 2008 ve 2016 yıllarına ait sırasıyla 0,6m yersel çözünürlüklü QuickBird-2, 0,5m yersel çözünürlüklü GeoEye-1 uydu görüntüleri, son olarak Beyler bölgesinde 2011 ve 2016 yıllarına ait 0,5m yersel çözünürlüklü WorldView-2 ve 1,5m yersel çözünürlüklü Spot-7 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Kontrollü sınıflama tekniklerinden biri olan Maksimum Likelihood tekniği ile yapılan sınıflandırma sonucunda raster veriden hesaplanan toplam sera varlığı, yersel olarak ölçümler ile oluşturulmuş hâlihazır vektör verilerden hesaplanan toplam sera varlığı ile kıyaslanarak, çalışmanın doğruluğu hesaplanmıştır.
En güncel tarihler ve sınıflandırma sonuçları değerlendirildiğinde, fizyografik üniteler ve sera üretim alanları sırasıyla, alüvyal araziler üzerindeki Eskihisar bölgesinde 126,19 ha, çok eski göl tabanı ve alüvyal yelpazeyi içerisine alan Gölova-Çukurelma bölgesinde 104,41 ha, ve son olarak da eski göl tabanı arazileri üzerindeki Beyler bölgesinde 38,23 ha tespit edilmiştir. Seracılık faaliyetlerinin yüzdesel olarak artışı zamana bağlı olarak değerlendirildiğinde, en yüksek artışın Gölova-Çukurelma bölgesinde (%313,51), ikinci olarak Eskihisar bölgesinde (%166,27) ve en az artışın ise yine eski bir göl tabanı fizyografyası olan Beyler bölgesinde (%61,35) olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın doğruluk oranları incelendiğinde, en yüksek doğruluk Eskihisar bölgesine ait 2009 yılı görüntüsünden (%94,83), 2016 yılında (92,04), Gölova-Çukurlema 2008 yılı (89,33), 2016 yılı en düşük doğruluk (83,52), Beyler bölgesine ait 2011 yılı (87,72), 2016 yılı (83,95) olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Meeting the growing food need and sustainability is an economic and vital necessity of societies. Especially in the Mediterranean coast where intensive farming is carried out, extreme temperatures and high humidity experienced in summer months make the production in greenhouse areas impossible. This important problem has trended producers and investors to the highland areas where production can be made during the months in question. One of the places where uncontrolled and very fast spring cultivation activities has increased in recent years is the Elmalı district of Antalya. In Elmalı, which is chosen as the study area, it is aimed to determine temporal and spatial changes on three different physiographic units. Within the scope of the research, the old lake bases and alluvial fan physiological units were studied. In the Eskihisar region, Pansharped sattellite name and spatial resolution in 2009 and 2016 respectively, GeoEye-1 0,5m and WorldView-3 0,4m, in the Gölova-Çukurelma region with 0,6m GeoEye-1 satellite images with 0,5m and finally, in the Beyler region, 0.5m WorldView-2 and Spot-7 1,5m satellite images were used. As a result of the classification made with Maximum Likelihood technique which is one of the controlled classification techniques, the total greenhouse assets calculated from the raster data were compared with the total greenhouse assets calculated from the data obtained by the terrestrial measurements, the accuracy of the study was calculated.
When the most recent dates and classification results are evaluated, physiographic units and greenhouse production areas are respectively 126,19 ha in the Eskihisar region on alluvial land, 104,41 ha in Gölova-Çukurelma area, which contains very old lake base and alluvial fan, and finally, 38.23 ha in the Beyler area on the land of the basement. When the percentage increase in greenhouse activities is evaluated as time dependent, the highest increase is in Gölova-Çukurelma region (%313,51), second in Eskihisar region (%166,27) and the lowest increase is in Beyler region (%61.35). When the accuracy rates of the study are examined, the highest accuracy of the year 2009 (%94.83) in the Eskihisar region, in 2016 (92.04), Gölova-Çukurlema 2008 (%89.33), the lowest accuracy in 2016 (%83.52) in the Beyler region in 2011 (%87,72) in 2016 (%83,95).