Uzaktan algılama ve CBS entegrasyonu ile taşkın alanlarının belirlenmesi: Meriç nehri örneği

Bu çalışmada, 16 Şubat 2010 tarihinde Meriç Nehri’nde meydana gelen taşkın optik uydu görüntüleri kullanılarak incelenmiştir. Taşkın öncesi, taşkın dönemi ve sonrasını kapsayan çok zamanlı Landsat 5 TM (Thematic Mapper) görüntüleri kullanılarak taşkının etkilediği alanlar belirlenmiş, yine bu görüntüler yardımıyla arazi örtüsü ve taşkın haritaları oluşturulmuş ve çeşitli değerlendirmeler yapılmıştır. Taşkın öncesi, taşkın dönemi ve sonrasına ait uydu görüntülerine kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Elde edilen tarım alanı verileri ile DSİ XI. Bölge Müdürlüğü-Edirne’nin yersel çalışmaları (gözlemsel tekniklerle elde edilen verilerin haritalara işlenmesi) sonrasında bulunan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kontrollü sınıflandırma yöntemiyle bulunan taşkından etkilenen tarım alanının, DSİ XI. Bölge Müdürlüğü- Edirne verileri ile karşılaştırılması sonucunda %91 gibi yüksek bir doğruluk oranına sahip olduğu belirlenmiş ve optik uydu görüntülerinin taşkın çalışmalarında etkin bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.

Floodplain assessment with the integration of remote sensing and GIS: Meric river case study

In this study, Meric River flood that occured on 16 February 2010 is investigated by optical satellite images. The extent of flooding has been established by using multitemporal Landsat 5 TM images taken before, during and after the flood. With the help of these images, land cover and flood maps were generated and several evaluations were accomplished. Supervised and unsupervised classification techniques were applied for before, during and after flooding images. The data of the predominantly agricultural area, obtained by these classification techniques were compared with the data based on ground observations. These observational methods recorded on topographic maps executed by XI. Regional Directorate of State Hydraulic Works (DSI)-Edirne. It is determined that the data of the agricultural area obtained by the supervised classification method has a 91% accuracy compared to DSI ground based data. It is concluded that optical satellite images can be effectively used for flood studies.

___

  • [1] Showengerdt R.A. 2007. Remote Sensing Models and Methods for Image Processing. Third Edition, Tucson, Arizona, s.2-8.
  • [2] Özdemir, H. 2008. TaĢkınların Tahmini ve Risk Analizinde CBS UZAL ve Hidrolik Modellemenin Entegrasyonu. Çevre ve Orman Bakanlığı DSĠ Genel Müd. 5. Dünya Su Forumu Türkiye Bölgesel Hazırlık Toplantısı, s.131-142.
  • [3] Elachi, C. ve Zyl, J.V. 2006. Introduction to the Physics and Techniques of Remote Sensing. John Wiley and Sons Inc. Second Edition, s.111-113.
  • [4] Erdas Field Guide ERDAS Inc.(Erdas Worldwide Headquarters), Atlanta, Georgia, Fifth Edition 1999.
  • [5] Reddy, M.A. 2008. Remote Sensing And Geographical Information Systems.Third Edition, s.196-207.
  • [6] Liu, J.G. ve Mason, F.J. 2009. Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing. John Wiley and Sons, Lmt.