Ağırlıklı Çakıştırma Yöntemi ile Vahkin Çayı (Bingöl) Havzası'nda Erozyon Durumunun Belirlenmesi
Bu çalışmada Vahkin Çayı Havzasının erozyon durumunun analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bingölün güneyinde yer alan havzanın sularını Vahkin Çayı toplamaktadır. Vahkin Çayı Genç Ovasında Murat Nehrine bağlanmaktadır. Tektonik olarak aktif olan havzada yükselti farkı fazla, eğim yüksektir. Bitki örtüsünün seyrek olduğu havzada akarsu aşındırması fazladır. Bunun sonucunda şiddetli erozyon yaşanmaktadır. Bu çalışmada eğim, drenaj yoğunluğu, Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) ve arazi kullanımı faktörleri kullanılarak havzanın erozyon durumu analiz edilmiştir. Çalışma alanına ait Sayısal Yükselti Modelinden (SYM) eğim haritası, uydu görüntüsünden NDVI ve arazi kullanımı, topoğrafya haritasından drenaj yoğunluğu elde edilmiştir. Faktör haritaları yeniden sınıflandırılmış, erozyon üzerindeki etkilerine göre risk puanı verilmiş ve toplanmıştır. Sonuç haritasına göre havzada erozyon duyarlılığı çok yüksek olan sahalar % 17, yüksek sahalar % 12, orta olan sahalar % 53, düşük ve çok düşük olan sahalar ise % 20 alan kaplamaktadır. Bu durum eğim farkına ve bitki örtüsüne bağlıdır. Bu nedenle erozyonu önlemek için bitki örtüsü iyileştirilmelidir.
Determining Erosion Status in Vahkin Stream by Using Weighted Superimposed
The study was set to analyze to erosion status of Vahkin Stream Watershed. Vahkin stream gathers waters of the watershed located in the south of Bingol. Vahkin merges with Murat River in Genc lowland. The elevation and slope degree are very high in the watershed which is a tectonically active site. Thus, the watershed faces a severe erosion. Erosion status of the watershed was analyzed through slope, drainage density, Normalized Differences Vegetation Index (NDVI) and land use factors. Slope degree from Digital Elevation Model (DEM), NDVI and land uses from satellite images and drainage density from a topographic map. The factor maps were reclassified, given a grade according to their risk point and finally added. The result indicated that in the watershed very high erosion sensitive areas cover 17%, high sensitive areas 12%, medium sensitive areas 53%, and low and very low areas 20%. These numbers were greatly affected by the slope degrees and vegetation cover. Thus, especially vegetation is must be improved in the watershed to limit erosion.
___
- Akgün A. 2007. Ayvalık ve yakın çevresinin erozyon ve heyelan duyarlılığının coğrafi bilgi sistemleri tabanlı incelenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi, İzmir.
- Akgün A., Türk N. 2010. Mapping erosion susceptibility by a multivariate statistical method: a case study from the Ayvalık region, NW Turkey. Computers & Geosciences 37, 1515 1524
- Aranoff S. 1991. GIS: A Management perspective, WDL publications Ottowa, Canada. Carrara, A. 1983,
- Carrara A. 1989. Landslide hazard mapping by statistical methods: A blackbox approach. Proc. Int. Workshop Natural Disasters in Europ.-Mediterr. Countries, Perugia, June 27 July 1, 1988, CNR- USNSF, 205-224.
- Elibüyük M., Yılmaz E. 2010. Türkiyenin coğrafi bölge ve bölümlerine göre yükselti basamakları ve eğim grupları. Coğrafi Bilimler Dergisi, 8(1), 27-55.
- Emre Ö., Duman T. Y., Olgun Ş. 2012. 1:250.000 ölçekli diri fay haritası serisi: Muş paftası, Maden Tetkik Arama Enstitüsü Genel Müdürlüğü, Ankara.
- Görcelioğlu E. 2003. Sel ve Çığ Kontrolu. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, Yayın No.473, İstanbul, 384 s.
- Hatfield J. L., Kanemasu E. T., Asrar G., Jackson R. D., Pinter P. J., Reginato R. J., Idso S. B. 1985.
- Leaf area estimates from spectral measurements over various planting dates of wheat, Int.J. Remote Sens., 6: 16775.
- Ikbal M. F., Khan, A. I., 2014. Spatiotemporal land use land cover change analysis and erosion risk mapping of Azad Jammu and Kashmir, Pakistan, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 17, 209229.
- Jensen J. R. 2000. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, Inc., 319 pp. Kızılelma Y., Karabulut M. 2014. Mut
- Havzasında erozyona duyarlı alanların belirlenmesi, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi The Journal of International Social Research Cilt: 7 Sayı: 31 Volume: 7 www.sosyalarastirmalar.com Issn: 1307- 9581
- Lee S., Choi J., Min K. 2002. Landslide susceptibility analysis and verification using the Bayesian probability model. Environmental Geology, 43: 120-131.
- Mkhonta M. M. 2000. Use of remote sensing and geographic information system (GIS) in the assessment of soil erosion in the Gwayimane and Mahhuku Catchment Areas with Special Attention on Soil Erodibility K-Factor. MSc. Thesis, Int. Inst. For Geo-inform. Science and Earth Observation (ITC), Enschede, The Netherlands. 88 p
- Petter P. 1992. GIS and remotes sensing for Soil erosion studies in semi-arid environments. PhD, University of Lund, Lund. 112 p.
- Potter C. S., Randerson J. T., Field C.B. 1993. Terrestrial Ecosystem Production: a Process Model Based on Global Satellite and Surface Data, Global Biogeochemical Cycles, 7: 811-841.
- Rib H. T., Liang T. 1978. Recognition and identification, In: Schuster, R.L. and Krizek, R.J.,(eds.). Landslides analysis and control. National Academy of Science, Trans. Resear. Board Special Report, 176, p.34-80, Washington D.C
- Tonbul S. 1990. Bingöl Ovası ve çevresinin jeomorfolojisi ve gelişimi. Coğrafya Araştırmaları Dergisi, 2(2): 329-352.
- Townshend J. R. G., Justice CO. 1995. Spatial variability of images monitoring changes in the normalized difference vegetation index. International Journal of Remote Sensing, 16: 2187- 2195.
- Uzun M. 2014. Lale Dere (Yalova) Havzasının jeomorfolojik özelliklerinin jeomorfometrik analizlerle incelenmesi. Route Educational and Social Science Journal, 3: 72-78.