Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi

Mehmet Ali AKGÜL, (DSİ 6. Bölge Müdürlüğü, Bilgi Teknolojileri Şube Müdürlüğü, Coğrafi Bilgi Sistemleri Başmühendisliği, Adana, Türkiye)
Recep YURTAL (Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Hidrolik Anabilim Dali, Adana, Türkiye)
Jeoloji Mühendisliği Dergisi
0 0
Yıl: 2023 Cilt: 47 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 103 - 118 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.24232/jmd.1311124 İndeks Tarihi: 03-01-2024

Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi

Öz:
Küresel iklim değişikliği, sanayileşme, hızlı nüfus artışı ve benzeri sebepler ile tatlı suya ulaşmak gün geçtikçe zorlaştırmaktadır. Tatlı suları korumak amacıyla sulak alanlar gibi doğal gölleri korumaya yönelik tedbirler alınmakta ayrıca akarsular üzerinde depolamalı su yapıları inşaa edilmektedir. Depolamalı su yapılarının planlanmasında, yapının ömrünü etkileyen en önemli faktör, su rezervuarına giren sedimentin tespit edilmesidir. Bu sediment baraj haznesinde birikerek kullanılabilir su miktarını düşürdüğü gibi yapının dip savak veya su alma yapısı gibi kritik yapılarını da kullanılmaz hale getirmektedir. Bu çalışmamızda uydu verileri ile yersel veriler arasında bir model oluşturularak üretilen, Toplam Askıda Sediment’e (TSS) ait parametreler ile Türkiye’nin güneyinde Adana il sınırları içerisinde yer alan Seyhan Baraj Gölüne ait Sentinel-2 uydu verileri kullanılarak, TSS’nin alansal dağılımı ve zamansal değişimi incelenmiştir. Tüm göl baz alındığında en yüksek TSS konsantrasyonu 26.03.2020 tarihinde 25.01 mg/L, en düşük değeri ise 23.01.2021 tarihinde 17.65 mg/L olarak bulunmuştur. Seyhan Baraj Gölünde uzaktan algılama tabanlı TSS izlenmesine yönelik kurulacak bir sisteme altlık olması açısından önceden bilinen uydu geçiş zamanlarında daha çok noktadan numune alınarak TSS parametrelerinin daha hassas belirlenmesi mümkün olabilecektir. Bu sayede belirli noktalardan örnek alınarak TSS değerleri yerine tüm göl yüzeyine ait TSS değerleri tespit edilebilecektir.
Anahtar Kelime: Uzaktan algılama Sentinel-2 Askıda sedimentin zamansal değişimi

Determination of Spatial Distribution and Temporal Variation of Suspended Sediment in Seyhan Dam Lake by Remote Sensing

Öz:
Access to clean water is becoming increasingly difficult as a result of global climate change, industrialization, fast population expansion, and other factors. To safeguard fresh waters, natural lakes such as wetlands are protected, and storage water structures are erected on streams. The most important aspect influencing the life of storage water structures is the determination of the sediment entering the water reservoir. This material builds in the dam reservoir, reducing the amount of usable water and rendering essential elements such as the bottom weir or water intake structure inoperable. The spatial distribution and temporal variation of TSS were investigated in this study by using the parameters of Total Suspended Sediment (TSS), which were produced by creating a model between satellite data and terrestrial data, and Sentinel-2 satellite data from Seyhan Dam Lake, which is located in the south of Turkey, within the provincial borders of Adana. The maximum TSS concentration was determined to be 25.01 mg/L on 26.03.2020, with the lowest value being 17.65 mg/L on 23.01.2021. The TSS characteristics will be more precisely determined by samples from additional places at previously known satellite transit times, as a foundation for a system to be created for remote sensing-based TSS monitoring in the Seyhan Dam Lake. TSS values for the whole lake surface will be determined in this manner rather than TSS values for specific spots.
Anahtar Kelime: Remote sensing Sentinel-2 Temporal variation of suspended sediment

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Akgül, M.A., & Dağdeviren, M., Ekmekçi̇, F., Kağnıcıoğlu, N., (2019). Köyceğiz Gölü Su Kalitesi Parametrelerinin Uzaktan Algılama İle Tahmin Edilmesi. 10. Ulusal Hidroloji Kongresi, 9-12 Ekim 2019, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla/TURKEY, Volume 2, P. 805-814.
  • Bernstein, L.S., Adler-Golden, S.M., Sundberg, R.L., Levine, R.Y., Perkins, T.C., Berk, A., (2005). Validation of the Quick Atmospheric Correction (QUAC) algorithm for VNIR- SWIR multi- and hyperspectral imagery. SPIE, Proceedings, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XI. Vol. 5806, pp. 668-678. https://doi. org/10.1117/12.603359.
  • Bresciani M., Cazzaniga I., Austoni M., Sforzi T., Buzzi F., Morabito G., Giardino C., (2018). “Mapping phytoplankton blooms in deep subalpine lakes from Sentinel-2A and Landsat-8.”, Hydrobiologia https://doi. org/10.1007/s10750-017-3462-2.
  • Canty, J.M., (2014). Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing, with Algorithms for ENVI/IDL and Python, Third Edition. CRC Press.
  • DSİ, (2014). Seyhan Havzası Master Plan Raporu.,6.Bölge Müdürlüğü, Adana.
  • ESA, (2015). Sentinel-2 User Handbook, ESA Standard Doc., 24/07/2015 Issue 1 Rev 2.
  • ESRI, (2011). ArcGIS Desktop: Release 10. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute.
  • EOS, (2019). https://eos.com/sentinel-2/, Date of access: 17.11.2019.
  • Gupta, H.V., Sorooshian S., and Yapo, P.O., (1999). Status Of Automatic Calibration For Hydrologic Models: Comparison with Multilevel Expert Calibration, Journal of Hydrologic Engineering. 4(2), 135-143. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1999)4:2 (135).
  • Güvel, Ş.P., Akgül, M.A., Aksu, H., (2022). Flood inundation maps using Sentinel-2: a case study in Berdan Plain. Water Supply 1 April 2022;22 (4): 4098–4108. https://doi.org/10.2166/ ws.2022.039.
  • Huizingh, E., (2007). Applied Statistics with SPSS. SAGE Publications Ltd, London. https://doi. org/10.4135/9781446249390.
  • Kabbara, N., Benkheil, J., Awad, M., Barale, V., (2008). “Monitoring water quality in the coastal area of Tripoli (Lebanon) using high resolution satellite data.”, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 63, 488–495.
  • Kontopoulou, E., Kolokoussis, P., Karantzalos K., (2017). “Water quality estimation in Greek lakes from Landsat 8 multispectral satellite data”, European Water, Vol.58, pp.191-196.
  • Matthews, G.V.T., (1993). The Ramsar Convention on Wetlands: Its History and Development (Ramsar Convention Bureau).
  • Nash, J.E., Sutcliffe, J.V., (1970). River Flow Forecasting through Conceptual Models 1. A Discussion of Principles. Journal of Hydrology 10(3), 282-290.
  • Sentinel-2 Team, (2015). “The story of Sentinel-2”, ESA Bulletin 161. P:8.
  • Shiklomanov, I., (1993). “World fresh water resources.”, In: P.H. Gleick, editor. Water in crisis: A guide to the world’s fresh water resources. Oxford Univ. Press, New York.
  • Sòria-Perpinyà, X., Vicente, E., Urrego, P., Pereira- Sandoval, M., Tenjo, C., Ruíz-Verdú, A., Delegido, J., Soria, J.M., Peña, R., Moreno, J., (2021). Validation of water quality monitoring algorithms for sentinel-2 and sentinel-3 in Mediterranean inland waters with in situ reflectance data. Water (Switzerland) 13. https:// doi.org/10.3390/w13050686.
  • Ticman, Kristina Di V., Medina Jommer M., Gubatanga Jr. Edgardo V., Jalbuena Rey L., Santos Justin Ace S., Ana Raymund Rhommel C. Sta., Blanco Ariel C., (2018). “Assessment of Landsat 8-Based Indices for Water Quality Parameter Estimation in Laguna De Bay, Philippines”, 39th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2018).
  • Vanhellemont, Q., Ruddick, K., (2016). “ACOLITE processing for Sentinel-2 and Landsat-8: atmospheric correction and aquatic applications extended abstract submitted for the 2016 Ocean Optics Conference”, to be held in Victoria, BC, Canada, 23-28 October 2016.
  • Van Liew, M.W., Arnold, J.G., and Garbrecht, J.D., (2003). Hydrologic simulation on agricultural watersheds: Choosing between two models. Trans. ASAE 46(6): 1539-1551.
  • Zhan, Y., Delegido, J., Erena, M., Soria, J.M., Ruiz- Verdú, A., Urrego, P., Sòria-Perpinyà, X., Vicente, E., Moreno, J., (2022). Mar Menor lagoon (SE Spain) chlorophyll-a and turbidity estimation with Sentinel-2. Limnetica 41, 1. https://doi.org/10.23818/limn.41.18.
APA AKGÜL M, YURTAL R (2023). Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. , 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
Chicago AKGÜL Mehmet Ali,YURTAL RECEP Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. (2023): 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
MLA AKGÜL Mehmet Ali,YURTAL RECEP Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. , 2023, ss.103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
AMA AKGÜL M,YURTAL R Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. . 2023; 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
Vancouver AKGÜL M,YURTAL R Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. . 2023; 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
IEEE AKGÜL M,YURTAL R "Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi." , ss.103 - 118, 2023. 10.24232/jmd.1311124
ISNAD AKGÜL, Mehmet Ali - YURTAL, RECEP. "Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi". (2023), 103-118. https://doi.org/10.24232/jmd.1311124
APA AKGÜL M, YURTAL R (2023). Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 47(2), 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
Chicago AKGÜL Mehmet Ali,YURTAL RECEP Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi 47, no.2 (2023): 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
MLA AKGÜL Mehmet Ali,YURTAL RECEP Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, vol.47, no.2, 2023, ss.103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
AMA AKGÜL M,YURTAL R Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 2023; 47(2): 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
Vancouver AKGÜL M,YURTAL R Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 2023; 47(2): 103 - 118. 10.24232/jmd.1311124
IEEE AKGÜL M,YURTAL R "Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi." Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 47, ss.103 - 118, 2023. 10.24232/jmd.1311124
ISNAD AKGÜL, Mehmet Ali - YURTAL, RECEP. "Seyhan Baraj Gölünde Askıda Sedimentin Alansal Dağılımının ve Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ile Belirlenmesi". Jeoloji Mühendisliği Dergisi 47/2 (2023), 103-118. https://doi.org/10.24232/jmd.1311124
Sayfa Oluşturulma Tarihi
24-04-2024 10:12

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları