Bitki örtüsüne ait bilgilerin yeterli sıklıkta ve düzenli olarak elde edilmesi önem taşıyan bir konudur. Söz konusu bilgilerin sürekliliği ve geniş alanlara ait olması, bu bilgilerin hacmini arttırmaktadır. Bu boyutlardaki veri için gerekli olan hız, devamlılık, güvenirlik ve maliyet açısından uzaktan algılama yöntemleri bilinen diğer yöntemlere göre üstünlükleri olan bir teknolojidir. Zira Türkiye’de bitki örtüsünde meydana gelen değişimler üzerine yapılan çalışmalar gözlem ile yapılmakta ve süreklilik içermemektedir. Bilim insanları tarafından daha çok geleneksel metotlar kullanılarak yapılan bu tür ölçümler, örnek toplama, tüm araziyi tarama gibi zorluklar ile kısa sürede meydana gelen değişimleri ortaya koymada yetersiz kalmaktadır. Halbuki uzaktan algılama iklime ve insana bağlı, geniş alanlardaki bitki örtüsü değişimlerini izleme, araştırma ve sayısal veriler ile güvenilir bir şekilde ortaya koyma imkanı sunmaktadır.Uzaktan algılamada bitki örtüsünü izleme farklı modellemeler kullanılarak yapılmaktadır. Bu modellemelerden Normalize Fark Bitki İndeksleri (NDVI), iklim ve insan kaynaklı bitki örtüsü değişimlerini izlemekte en yoğun kullanılanlarından biridir. Çalışmamızda kullanılan MODIS NDVI veriler mekânsal (250 m) ve zamansal çözünürlüğü (16 gün) ile geniş sahalardaki bitki örtüsü değişimlerini izleme imkânı vermektedir. Çalışma kapsamında Maraş Ovası’nın kuzeyinde doğu-batı yönlü uzanış gösteren Ahır Dağı ve yakın çevresi test sahası olarak seçilmiştir. 2000-2010 yılları arasında 16 günlük bitki indeks ile yağış değerlerine korelasyon, regresyon ve linear trend analizleri uygulanarak bitki örtüsünün yağış koşullarına verdiği tepki ölçülmüştür. Buna göre, yüksek biomas aktiviteye sahip orman alanı yıl boyunca yüksek indeks değerine sahip iken, tam tersi olarak daha düşük biomas özellikleri nedeniyle mera alanı düşük indeks değerleri ile ifade edilmektedir. Yine mera ve orman örtüsünün 3 aylık kümülatif yağışa, aylık yağış toplamından daha fazla tepki verdiği ortaya çıkarılan sonuçlardan bazılarıdır.

Collecting information about vegetation on a regular basis is important issue. It is very difficult to study vegetation on a regular basis for large areas, because of huge volume of data coming from traditional methods. On the other hand, remote sensing techniques offer reliable data with less time and labor force. In Turkey vegetation studies have been done by using manual methods which require more labor and money. These studies also do not include continuous data, thus results commonly do not cover whole area and space. In contrast, remote sensing techniques remove all those disadvantages of manual methods In remote sensing there are se\>eral methods to study vegetation status. Normalized Difference Vegetation Index (NDVl) is the most used technique. In this study we used MODIS NDVI data with spatial (250 m) and temporal resolution (daily). The aim of the study is to examine relationships between rainfall and NDVI on Ahır Dağ which is located in the north of city of Kahramanmaraş. Several statistical techniques such as correlation, regression and mann kendall have been used to examine vegetation. Results showed that there is a significant relationship between rainfall and vegetation biomass production. Especially three-months cumulative rainfall total represent significant relationship.