Su Kaynakları Yönetiminde Uzaktan Algılama
Bu yazımızda, Uzaktan Algılama ve CBS teknolojileri kullanılarak yapılan doğal kaynak yönetimi konularından biri olan su kaynaklarının yönetimine değindik.
Kısaltmalar; Normalized Difference Water Index (NDWI), Automated Water Extraction Index (AWEI), Water Index (WI), Modification of Normalized Difference Water Index (mNDWI), Multi Spectral Image (MSI), Short Wave Infra Red (SWIR), Chemical Oxygen Demand (COD), Total Suspended Solids (TSS), Biochemical Oxygen Demand (BOD), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), Digital Elevation Model (DEM)
1) Su Kaynakları Nelerdir ?
Su kaynağı, suyun hallerine (buhar, sıvı veya katı) bakılmaksızın insanlar için potansiyel kullanıma uygun olan Dünya’da doğal olarak meydana gelen tüm su kaynaklardır. Bunlardan en çok kullanılan kaynaklar okyanus, nehir ve göl sularıdır; mevcut diğer su kaynakları arasında yeraltı ve derin yer altı suları ile buzullar ve kalıcı kar alanları bulunmaktadır[1].
Ülkemizde yer alan su kaynakları potansiyeli Tablo.1’de verilmiştir.
Tablo.1 Su Kaynakları Potansiyeli[2] | |
Yıllık ortalama yağış | 643 mm/yıl |
Türkiye’nin yüzölçümü | 783577 km2 |
Yıllık yağış miktarı | 501 milyar m3 |
Buharlaşma | 274 milyar m3 |
Yer altına sızma | 41 milyar m3 |
Yüzey Suyu | |
Yıllık yüzey akışı | 186 milyar m3 |
Kullanılabilir yüzey suyu | 98 milyar m3 |
Yer Altı Suyu | |
Yıllık çekilebilir su miktarı | 14 milyar m3 |
Toplam Kullanılabilir Su (net) | 112 milyar m3 |
Gelişme Durumu | |
DSİ Sulamalarında Kullanılan | 32 milyar m3 |
İçme suyunda Kullanılan | 7 milyar m3 |
Sanayide Kullanılan | 5 milyar m3 |
Toplam Kullanılan Su | 44 milyar m3 |
2) Su Kaynakları Yönetimi Nedir ?
Su kaynaklarına talebin giderek artışının yanı sıra zaman ve konuma göre suyun arzu edilen miktar ve kalitede elde edilmemesi, mevcut su kaynaklarının ekonomik, çevresel ve sosyal faaliyetler için en verimli şekilde kullanılmasını yani yönetimini gerektirir. Doğal döngü içerisinde suyun insanlar tarafından, niceliksel ve niteliksel olarak en verimli şekilde ekonomik, sosyal ve çevresel faydalar Gözetilerek, sistematik olarak kullanımı şeklinde tanımlayabiliriz. Bu yönetim, suyun çeşitli amaçlarda kullanımının yanı sıra sürekli olmasını da sağlamalıdır[4].
Su kaynakları yönetimi, bir alanda sürdürülen kalkınma için uygun bir husustur. Kaynak yönetimi için bilgisayar destekli analiz bağlamında CBS ile uzaktan algılama tekniği kullanılabilir.
3) Uzaktan Algılama Su Kaynakları Kapsamında Nasıl ve Ne Amaçla Kullanılır ?
Uzaktan algılama teknolojisi, son 20 yılda büyük bir gelişme kaydederek birçok bilim dalında çeşitli kullanım alanları buldu. Uzaktan Algılama teknolojisinin sağladığı yeryüzü hakkındaki güncel bilgiler, coğrafi bilgi sistemleri teknolojisiyle birlikte geleneksel yöntemlere kıyasla daha hızlı, daha ucuz, daha az insan gücüyle veriye erişilebiliyor. Uzaktan algılama (UA) verileri ile başlıca ormancılık, tarım, doğal kaynakların yönetimi, arazi örtüsü tespiti, arazi yönetim planları için altlık oluşturur. Yorum, analiz, tespit yapmak için coğrafi bilgi teknolojilerinden yararlanılır. Kent gelişimi, orman ve doğal yapıların uğradığı zararların tespiti, kent bilgi sistemleri vb. birçok uygulama sahalarında uzaktan algılama ile elde edilmiş görüntüler bölgeye ait bir veri tabanı oluşturulmasında kullanılabilir.
Optik görüntülerden yüzey suyunun tespiti, kızıl ötesi bantlarda suyun diğer arazi örtüsü türlerine kıyasla açık bir şekilde daha düşük yansıma değerine sahip olmasıdır. Buna dayanarak, optik uzaktan algılama görüntülerinden su alanlarının tespiti için birçok yöntem geliştirilmiştir.
3.1.Yüzeydeki Su Kaynaklarının Tespiti
Yüzey suyunu algılama uygulamalarında farklı sensörlerin kullanımını kontrol eden doğrudan faktörlerden biri olan optik sensörleri (Tablo.2), düşük (> 200 m), orta (5-200 m) ve yüksek (<5 m).olarak üç gruba ayırmak için uzamsal çözünürlük kullanılmıştır.
Yüzey suyu haritalanmasının kolay ve etkili bir yolu, su ve su dışı alanlar arasındaki farkları tanımlamak için iki veya daha fazla banttan hesaplanan su endekslerini kullanmaktır. Yüzey su alanlarını veya taşkın su baskınını ölçmek için birçok endeks geliştirilmiştir. Bu amaç için normalleştirilmiş fark su endeksi (NDWI) ve modifiye NDWI (mNDWI ) gibi su kütlelerini daha iyi vurgulayabilen endeksler ilk nesil su endeksi olarak kabul edilebilir.
Kısa dalga Kızılötesi (SWIR) bandının suyun bazı ince özelliklerini yansıtabildiğinin tespitiyle NDWI’daki Yakın Kızılötesi (NIR) bandını SWIR bandıyla değiştirilerek mNDWI’ın kullanımı daha kararlı ve güvenilir olduğu kabul edildiği için yaygınlaşmıştır. Çünkü SWIR bandı su içindeki tortuların ve diğer optik aktif bileşenlerin konsantrasyonlarına NIR bandından daha az duyarlıdır. Bu nedenle, mNDWI birçok yeni çalışmada yaygın olarak kullanılmaktadır. mNDWI’nin bir sınırlaması, su ve karı ayırt edememesidir, çünkü kar, tüm görünür ve kızılötesi kanallardaki sudan genel olarak daha yüksek bir yansıtma oranına sahiptir [8].
Eşikleme, su kütlelerini çıkarmak için su endekslerinin kullanılmasında en kritik konulardan biridir. Su, NDWI ve mNDWI değerlerinin su için yansıtma özelliklerine dayanarak genellikle 0’dan büyüktür. Eşik değerinin ayarlanması daha iyi ekstraksiyon sonuçları elde edebileceği için, aynı su kütlesini kapsayan bir dizi zaman serisini ya da bir grup su kütlesini kapsayan tek bir görüntüyü eşleştirirken özellikle zordur, çünkü her görüntü için eşik değerinde manuel ayarlamalar yapılması gerekiyorsa otomasyon mümkün olmaz. Bu sorunu çözmek için tek bir eşik kullanan zaman serili Landsat görüntülerinden su kütlelerini tespit edebilen otomatik su çıkarma endeksi (AWEI) oluşturulmuştur.
Yüzey suyunun hareketi arazi ile yakın bir ilişkiye sahiptir, çünkü su her zaman daha yüksek yerlerden bağlı alt yerlere akar. Bu nedenle, yüzey suyunun mekansal ve zamansal kalıplarını incelerken, arazi her zaman önemli ek bilgilerdir. Tarihsel su baskını değişikliklerini simüle etmek için uzaktan algılamada su alanı ve aralıklı DEM gibi yüksek çözünürlüklü dijital yükseklik modellerine (DEM’ler) dayalı basit modeller oluşturulabilir. Su derinliği bilgisi genel olarak, uzaktan algılama görüntülerinin analitik, yarı analitik veya ampirik modelleme yoluyla zemin ölçümleriyle birleştirilmesiyle elde edilir.
Uzaktan algılama ve CBS yöntemleri ile yaygın olarak baraj ve su havzasında zamana bağlı değişim analizleri gerçekleştirilerek su kaynaklarının miktarı ve kalitesi analiz edilebilir.
Bu kapsamda 2019 yılında Çanakkale Atikhisar barajında bu analizler gerçekleştirilmiştir[5]. 1984-2018 yılları arasındaki yıllık zamansal değişimi uydundan uzaktan algılama görüntüleri ile belirlenmiştir ve meteorolojik kuraklığın bu değişime etkisi araştırılmıştır. Gölün alansal değişimi Landsat 8 (OLI) MSI uydu görüntülerinden üretilen normalize edilmiş fark su indisi (NDWI) ile analiz edilmiştir.
3.2.Su Kalitesi Ölçümleri
Suyun fiziksel, kimyasal, termal ve biyolojik özelliklerini tanımlamak için kullanılan genel terimdir, örneğin sıcaklık, klorofil içeriği, bulanıklık, berraklık, Toplam Askıda Katı Madde (TSS), besin maddeleri, Renkli Çözünmüş Organik Madde (CDOM), tripton, çözünmüş oksijen, pH, Biyolojik Oksijen İhtiyacı (BOD), Kimyasal Oksijen İhtiyacı (COD), toplam organik karbon ve bakteri içeriği. Yerinde ölçüm alarak ve laboratuvar analizi yaparak su kalitesi parametrelerini izlemek için geleneksel yöntem çok ayrıntılı ve zaman alıcıdır[7].
Uzaktan algılama teknikleriyle su kaynağının kalitesinin değişimi tespit edilebilir. Su kalitesi parametreleri, kirleticilerin varlığından kaynaklanan suyun optik özelliklerindeki değişiklikleri ölçerek tahmin edilir. Bu nedenle, su kalitesi parametrelerini tahmin etmek için optik uzaktan algılama yaygın olarak kullanılmaktadır. 2005 yılında Tuz gölünün su kalitesinin değişimi tespit edilmiştir. Yüzeysel su kalitesi değişimi açısından Tuz Gölü’nün zamansal (Landsat 1975–1987) analizi yapılmıştır. Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak gerçekleştirilen bu uygulamada, Göl’deki güncel durum Terra Aster (2004) uydu verisi yardımıyla incelenmiştir [6]. Landsat uydu verilerine ISODATA (Iterative Self Organizing Data Analysis) kontrolsüz sınıflandırma algoritması uygulanmış ve her veri için 20 adet spektral grup oluşturulmuştur. Elde edilen bu kümeler “tuz, nemli bölge, su kalitesi düşük bölge ve su kalitesi çok düşük bölge” olmak üzere 4 sınıf altında toplanmış ve her küme ait olduğu sınıf içine alınarak temsil edici renklere atanmıştır.
KAYNAK
- The Editors of Encyclopaedia Britannica See Article History, Water resource
- DSİ genel müdürlüğü, Su Kaynakları Potansiyeli
- Prof. Dr. Cumali KINACI, Su Yönetimi Genel Müdürü, Su Yönetiminde Temel Kavramlar ve Bileşenler; Türkiye’de Su Yönetimi
- 2004, Jeoloji Mühendisliği Dergisi 28 (1), B.Teoman MERİÇ, Su Kaynakları Yönetimi ve Türkiye
- 2019, Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, Emre ÖZELKAN, Uzaktan Algılama ile Belirlenen Baraj Gölü Alanının Zamansal Değişiminin Meteorolojik Kuraklık ile Değerlendirilmesi: Atikhisar Barajı (Çanakkale) Örneği
- 2005, Mart, Ankara, TMMOB Harita Ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, C. Örmeci, S. Ekercin, Uzaktan Algılama Tekniği İle Tuz Gölünde Su Kalitesi Değişim Analizi
- 21 May 2018, Review Article, Chang Huang, Detecting, Extracting, and Monitoring Surface Water From Space Using Optical Sensors: A Review
- 21 May 2018, Review Article, Chang Huang, Detecting, Extracting, and Monitoring Surface Water From Space Using Optical Sensors: A Review
- 2017 Jul 28, Matthew F. McCabe, Matthew Rodell, The Future of Earth Observation in Hydrology
Harika içerik 🙂