KOZAN İLÇESİ'NDE (ADANA) KURAK KOŞULLARIN FARKLI ARAZİ ÖRTÜLERİ ÜZERİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ

Kuraklığın lokasyonu ve şiddetini belirlemek için uydu görüntüleri aracılığı ile iklim verilerinin zenginleştirilmesi mevcut kuraklık koşullarının tam, güncel ve ayrıntılı bir biçimde izlenmesi için büyük bir gerekliliktir. Bilhassa Türkiye gibi meteoroloji istasyon ağının çok gelişmediği ülkeler için istasyon tabanlı geleneksel yöntemler, geniş sahaları kapsayan ayrıntılı sonuçlar vermekten yoksundur. Uzaktan algılama ile kuraklığın izlenmesi, kuraklığın önceden tahmininde ve doğru sonuçlara ulaşmada önemli kolaylıklar sağlamaktadır. Bu çalışmada MODIS uydusu TERRA platformuna ait 16 günlük ve aylık zamansal, 250 m ve 1 km mekânsal çözünürlüğe sahip uydu verileri kullanılmıştır. Bu verilerden, çeşitli bitki indeks modelleri oluşturulmuştur. Bunun yanı sıra, iklim verileri kullanılarak aylık ve yıllık ölçeklerde meteoroloji-tabanlı kuraklık analizleri yapılmıştır. Farklı yöntemler uygulanarak elde edilen bulgular, birbiri ile kıyaslanmıştır. Böylelikle hem kuraklık fenomeni hakkında elde edilen bilgiler teyit edilmiştir hem de hangi yöntemin kurak koşulları daha iyi yansıttığı sorusuna cevap olunmuştur. Çalışmamızda cevap olunan sorular, aynı zamanda birçok bilim disiplini ve devlet kurumları için altlık teşkil edecek sonuçlar içermektedir

Investigation of Drought on the Different Land Cover in Kozan District (Adana)

It is a great necessity that climate data should be enriched via satellite images in order to determine drought location and severity and that current drought conditions should be followed in a complete, update and detail way. For particularly countries, such as Turkey, where meteorological station network has not developed much, conventional methods are destitute of detailed results covering wide areas. Following drought by remote sensing provides important conveniences in forecasting drought and getting out correct results. In this study, we used satellite data with 16-days and monthly of temporal and 250-m and 1-km of spatial resolution, belonging to TERRA platform of MODIS satellite. From these data, various vegetation index models were created. Beside this, we carried out meteorology-based drought analyses on a monthly and yearly scale, by using climate data. We compared findings which were obtained using different methods with each other. Therefore, we not only confirmed information which were obtained about drought phenomenon, but also answered the question of which method reflected dry (arid) conditions better. Replied questions in our study also contain results which would comprise a basis for many science discipline sand public institutions

___

Brown, M.E., De Beurs, K.M. & Marshall, M. (2012). Global phenological response to climate change in crop areas using satellite remote sensing of vegetation, humidity and temperature over 26 years. Remote Sensing of Environment, 126, 174-183.

Chen, C F, Nguyen, T S. & Li, Y. C. (2011). Monitoring of soil moisture variability in relation to rice cropping systems in the Vietnamese Mekong Delta using MODIS data. Applied Geography, 31, 463-475.

Çelik, M. A. & Sönmez, M. E. (2013). Kızıltepe ilçesinin tarımsal yapısındaki değişimlerin MODIS NDVI verileri kullanılarak izlenmesi ve incelenmesi. Marmara Coğrafya Dergisi, 27, 262-281.

Çelik, M. A. & Karabulut, M. (2013). Yağış koşullarının antep fıstığı (Pistacia vera L.) Biomas aktivitesi ve fenolojik özelliklerine etkisinin uzaktan algılama verileri kullanılarak incelenmesi. Türk Coğrafya Dergisi, 60, 37-48.

Deng, Y., Chen, X., Chuvieco, E., Warner, T. & Wilson, J.P. (2007). Multi-scale link ages between topographic attribute sand vegetation indices in a mountainous landscape. Remote Sensing of Environment, 111, 122-134.

Du, L., Qingjiu, T., Tao, Y., Qingyan, M., Tamas, J., Peter, U. & Yan, H. (2013). A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 245-253.

Erinç, S. (1984). Klimatoloji ve Metotları. İstanbul: İ.T.Ü. Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü.

Ezzine, H., Bouziane, A. & Ouazar, A. (2012.) Seasonal comparisons of meteorological and agricultural drought indices in Morocco using open short time-series data. International Journal of Applied Earth Observationand Geoinformation, 26, 36-48.

Karabulut, M. (2003). An examination of relationships between vegetation and rainfall using maximum value composite AVHRR-NDVI data. Turkish Journal of Botany, 27, 93-101.

Karabulut, M. (2006). NOAA AVHRR verilerini kullanarak Türkiye'de bitki örtüsünün izlenmesi ve incelenmesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 4(1) 29-42.

Karabulut, M. (2015). Drought analysis in Antakya-Kahramanmaraş Graben, Turkey. Journal of Arid Land, 7(6), 741-754.

Kogan, F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, 11, 91-100.

Mckee, T. B., Doesken, N. J.& Kleist, J. (1993).The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology January, Anaheim, CA (pp. 179-184). Boston: American Meterological Society.

MGM, (2013). 15 Ocak 2016 tarihinde http://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari.pdf adresinden edinilmiştir.

Pfeifer, M., Gonsamo, A., Disney, M., Pellikka, P. & Marchant, R. (2012). Leaf area index for biomes of the Eastern ArcMountains: Landsat and SPOT observations along precipitation and altitude gradients. Remote Sensing of Environment, 118, 103-115.

Thornthwaite, (1948). An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review, 38, 55-94.

Tucker, C. J. (1989). Comparing SMMR and AVHRR data for drought monitoring. International Journal of Remote Sensing, 10(10), 1663- 1672.

Türkeş, M., Koç.,T & Sarış, F. (2007). Türkiye'nin yağış toplamı ve yoğunluğu dizilerindeki değişikliklerin ve eğilimlerin zamansal ve alansal çözümlemesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 7(2), 129-144.

Türkeş, M., Akgündüz, A. S. & Demirörs, Z. (2009). Palmer Kuraklık İndisi'ne göre İç Anadolu Bölgesi'nin Konya Bölümü'ndeki kurak dönemler ve kuraklık Şiddeti. Coğrafi Bilimler Dergisi, 7, 129-144.

Wardlow, B. D. & Egbert, S. L. (2008). Large-area Crop Mapping Using Time-series MODIS 250 m NDVI Data: An Assessment for the U. S. Central Great Plains. Remote Sensing of Envitonment, 112, 1096-1116.

Wan, Z., Wang, P. & Li, X. (2004). Using MODIS Land Surface Temperature and Normalized Difference Vegetation Index products for monitoring drought in the southern Great Plain, USA. International Journal of Remote Sensing, 25(1), 61-72.

Zhan, X., Sohlberg, R., Townshend, J., Dimiceli, C., Carroll, M. & Eastman, J. (2002). Detection of land cover changes using MODIS 250 m data. Remote Sensing of Environment, 83, 336-350.