Uzaktan algılama yöntemleriyle Söke Alt Havzasında yer alan Menderes Nehri, Bafa ve Azap Göllerinin yüzeysel su alanlarının zamansal olarak belirlenmesi
Determination of surface water areas with remote sensing methods: a case study, Söke Sub Basin (Menderes River, Bafa Lake, Azap Lake)
Yazar: BERFİN YÜCEER
Danışman: PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Günümüzde kuraklığın insan yaşamı ve dünyanın geleceği üzerindeki en büyük tehditlerinden biri yüzeysel su kaynaklarındaki azalmadır. Uzaktan algılama teknolojisinin kullanımı, zamana bağlı verileri elde etme ve objektif değerlendirme avantajı ile tarım, sanayi ve içme suyu amacıyla kullanılan su kaynaklarının zamansal değişimlerinin incelenmesi; durum senaryolarının oluşturulması ve gerekli tedbirlerin alınabilmesi açısından büyük önem arz etmektedir. 
Bu çalışma kapsamında Ege Bölgesi'nin en önemli havzalarından Büyük Menderes Havzası'nda yer alan Söke Alt Havzası'nın sınırları içerisinde kalan Büyük Menderes Nehri'nin belirli bir kısmı ile Bafa ve Azap Gölü'nün; 1992, 1995, 2000, 2005, 2007, 2011, 2016, 2020 ve 2023 yıllarına ait Landsat-5, Landsat-8 ve Landsat-9 uydu verileri kullanılarak yüzeysel alan tespiti ve haritalama potansiyeli araştırılmıştır. Çalışma sırasında yapılan incelemede belirtilen yıllara ait verilerin, Temmuz-Ağustos ile Nisan-Mayıs olmak üzere hem mevsimsel hem de yıllara bağlı yüzeysel alanları tespit edilmiştir. Bafa ve Azap Göllerinin yüzeysel alan tespitinde Normalize Fark Su İndisi (NDWI) ve Modifiye Edilmiş Normalize Fark Su İndisi (MNDWI), Menderes Nehri'nin yüzeysel su alanının belirlenmesinde Kontrollü Sınıflandırma yöntemlerinden En Kısa Uzaklık (Minimum Distance) yöntemi uygulanmıştır.
Çalışmanın giriş bölümünde, çalışmanın amacı ve uzaktan algılama yöntemleri ile uydu verileri kullanılarak yüzeysel su alan tespiti ile ilgili yapılmış çalışmalara ait literatür taraması yer almaktadır. 
İkinci bölümde, uzaktan algılamanın temel esasları açıklanmıştır. Başlangıçta elektromanyetik spektrumdan bahsedilmiştir. Ardından elektromanyetik enerjinin yeryüzü objeleri ile etkileşimi başlığı adı altında bitki örtüsü, toprak ve suyun spektral yansıtma değerleri hakkında bilgi verilmiştir.
Üçüncü bölümde, uydu verilerinden bilgi çıkarma yöntemlerinden bahsedilmiştir. Landsat uydu verileri ile, görüntü ön işleme adımları olan radyometrik, atmosferik ve geometrik düzeltme işlemleri hakkında genel bilgi verilmiştir. Ardından, uygulama aşamasında kullanılan indis algoritmaları (MNDWI ve NDWI), Kontrollü Sınıflandırma yöntemlerinden olan En Kısa Uzaklık (Minimum Distance) yöntemi, Ekran Üzerinden Sayısallaştırma (On-Screen Digitizing) ve doğruluk analizi ile ilgili genel bilgilere ve formüllere yer verilmiştir.  
Dördüncü bölümde, uygulama aşamaları ve bulgular yer almaktadır. Çalışma alanına ait coğrafi ve fiziksel özellikler açıklanmıştır. Yöntem aşamaları akış diagramında gösterilmiştir. Çalışmada kullanılan Landsat verileri, vektör veriler, yazılım ve platformlar hakkında bilgi verilmiştir. Ardından görüntü indisleri (NDWI, MNDWI) En Kısa Uzaklık yöntemi ve doğruluk analizi uygulama aşamalarına ve sonuçlarına yer verilmiştir. Söke Alt Havza Sınırları içinde kalan Bafa ve Azap gölleri ile Büyük Menderes Nehri'nin yüzeysel su alan tespiti için, incelenen 9 yıla ait hem Temmuz-Ağustos hem de Nisan-Mayıs olmak üzere toplam 90 adet veriye ait yüzeysel su alan miktarları, tablolar ve grafiklerle gösterilmiştir. Uygulanan indislere ait sonuçların birbiriyle olan uyumu, korelasyon katsayısı hesaplanarak ve dağılım grafikleri oluşturularak karşılaştırma yapılmıştır. Elde edilen tüm yüzeysel su alanlarına ait haritalar ve indis haritaları görsel olarak sunulmuştur. Son olarak doğruluk analizinde elde edilen üretici doğruluğu (PA), kullanıcı doğruluğu (UA), genel doğruluk (OA) ve kappa değerleri her bir veri için ayrı ayrı ifade edilmiştir. MNDWI ile elde edilen alansal bilginin diğerine göre daha yüksek doğrulukta olduğu belirlenmiştir. Doğruluk değerlendirmesi sonuçları incelendiğinde, MNDWI yönteminin %95-%98 arası tematik doğrulukta, NDWI yönteminin ise %93-%95 arası tematik doğrulukta sonuç verdiği tespit edilmiştir. Menderes Nehri için uygulanan Kontrollü Sınıflandırma yönteminin tematik doğruluğu %90-%95 olarak belirlenmiştir.
Beşinci bölümde, elde edilen sonuçlar tartışılarak, Tarım ve Orman Bakanlığı Su Yönetim Genel Müdürlüğü'nün, Büyük Menderes Havzası Kuraklık Yönetim Planı'nda yer alan proje sonuçları ve meteorolojik veriler ile karşılaştırılmıştır. İncelenen su alanları için kuraklığın görüldüğü yıllar olan 2000 ve 2007 yıllarında su yüzey alanlarındaki azalmanın, bu çalışmada yapılan analizler ile uyumlu olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Today, one of the biggest threats of drought on human life and the future of the world is the decrease in surface water resources. With the use of Remote Sensing technology, the advantage of obtaining time-dependent data and objective evaluation, it is of great importance to examine the temporal changes of water resources used for agriculture, industry and drinking water; to create situation scenarios and to take necessary measures.
Within the scope of this study, the potential of surface area detection and mapping of a certain part of the Büyük Menderes River and Bafa and Azap Lake within the borders of the Söke Sub-Basin located in the Büyük Menderes Basin, one of the most important basins of the Aegean Region, was investigated by using Landsat-5, Landsat-8 and Landsat-9 satellite data for the years 1992, 1995, 2000, 2005, 2007, 2011, 2016, 2020 and 2023. During the study, both seasonal and year-dependent surface areas of the data belonging to the specified years, July-August and April-May, were determined. Normalized Difference Water Index (NDWI) and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were used to determine the surface area of Bafa and Azap Lakes, and Minimum Distance method, one of the Supervised Classification methods, was applied to determine the surface water area of Menderes River.
In the introduction section of the study, the aim of the study and the literature review of the studies on surface water area determination using remote sensing methods and satellite data are given.
In the second part, the basic principles of remote Sensing are given. Remote sensing is a branch of science that is used to determine and analyse the physical properties of objects or surfaces without contact with them by means of certain instruments such as satellites, sensors, cameras or radio waves. The foundations of remote sensing are based on the interaction of electromagnetic energy with the earth and earth objects. Firstly, the electromagnetic spectrum was mentioned. The electromagnetic spectrum is a continuous range of electromagnetic radiation ranging from the highest frequency and shortest wavelength gamma rays to the lowest frequency and longest wavelength radio waves. Then, under the heading of the interaction of electromagnetic energy with earth objects, information about the spectral reflectance values of vegetation, soil and water were given and shown with graphs. Soil texture, surface roughness and soil moisture content are the factors that change the reflectance. Dry soil reflects more than moist soil. The type of soil affects this situation significantly. Plants have low reflectance values in the visible region and high reflectance values in the infrared region of the electromagnetic spectrum. These spectral reflectance values depend on the pigmentation (chlorophyll pigmentation), physiological structure and moisture content of the plant. Each surface object such as water, vegetation and soil has a different spectral characteristic according to the magnitude of the energy it reflects. The most prominent feature of the spectral reflection of water is the absorption of infrared wavelength energy. This makes it easy to distinguish water from soil and plants in the near and short wave infrared region.
In the third section, information extraction methods from satellite data are discussed. Firstly, general information about the image preprocessing steps of radiometric, atmospheric and geometric correction is given with Landsat satellite data. These operations aim to improve the quality and accuracy of the images, make them more suitable for analysis, correct the data against sensor irregularities and remove unwanted sensor distortions or atmospheric noise (radiometric corrections). Then, general information and formulas about the index algorithms used in the application phase (MNDWI and NDWI), Minimum Distance method, On-Screen Digitizing and accuracy analysis are given. MNDWI and NDWI images are grey scale and have values between -1 and +1. Positive values represent the water surface area, while negative values represent areas outside the water.
In the fourth section, the implementation stages and results are given, firstly, the geographical and physical characteristics of the study area are explained. The method stages are explained and shown in the flow chart. Information about Landsat data, vector data, software and platforms used in the study is given. Then, image indices (NDWI, MNDWI), Shortest Distance method and accuracy analysis application stages and results are given. For the determination of the surface water area of Bafa and Azap lakes and Büyük Menderes River within the Söke Sub-Basin Boundaries, the surface water area amounts of a total of 90 data belonging to both July-August and April-May for the 9 years examined are shown in tables and graphs. When the July-August water surface areas obtained by MNDWI and NDWI for Lake Bafa and Lake Azap were analyzed, it was seen that both methods gave compatible results with a correlation value of 0.73 for Lake Bafa and 0.83 for Lake Azap. The compatibility of the results of the applied indices with each other was compared by calculating the correlation coefficient and creating scatter plots. Maps of all surface water areas and index maps are presented visually. Finally, the producer accuracy (PA), user accuracy (UA), overall accuracy (OA) and kappa values obtained in the accuracy analysis are expressed separately for each data. Normalized Difference Water Index (NDWI) and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were applied to determine the surface area of Bafa and Azap Lakes. It was determined that the areal information obtained with MNDWI was more accurate than the other. When the results of the accuracy assessment were analyzed, it was found that the MNDWI method gave results with thematic accuracy between 95% and 98%, while the NDWI method gave results with thematic accuracy between 93% and 95%. The thematic accuracy of the Supervised Classification method applied for the Menderes River was determined as 90%-95%. 
In the fifth section, the results obtained were discussed and compared with the project results and meteorological data in the Büyük Menderes Basin Drought Management Plan of the Ministry of Agriculture and Forestry, General Directorate of Water Management. It was determined that the decrease in the water surface areas in 2000 and 2007, which were the years of drought for the studied water areas, was consistent with the analyses made in this study. When the surface water areas of Bafa and Azap lakes obtained with the July-August MNDWI index and seasonal area changes are examined, drought was observed in 1992, 1995, 2000 and 2007. When the surface water areas and seasonal area changes of Büyük Menderes River are analysed, drought was observed in 2007 and 2000 in common with Bafa and Azap lakes. Considering the results obtained, remote sensing methods gave successful results in surface water area determination. Google Earth Engine platform provided great convenience in the data supply and pre-processing stages of the study and increased the efficiency of the study. In order to prevent drought, which is one of the biggest problems of today, it is necessary to develop irrigation methods in agriculture and to take measures against industrial and geothermal energy wastes.