The Use of Remote Sensing and Geographic Information System Techniques to Determine Relationships between Land Use and Landform

This paper reports on an exercise in obtaining landform information from a Digital Elevation Model (DEM) using Geographic Information Systems (GIS), and relating land cover information from satellite data to the landform classes and soil formation. The Beypazari area (northern Turkey) was chosen because of its varied landforms, land use and land cover. Soil samples, collected from forty-four soil pits were analysed and classified. Most of the soils were classified as Entisol and Inceptisol. In general, the effect of parent material on soil formation was dominated by landform. Landsat TM data were classified to determine land cover categories, and DEM data were analysed to determine landform classes. A strong correlation was found between landform and land cover. The expected results were observed between the soil formation and landform. Inceptisols were generally distributed over the hills and mountains where higher elevation and steep slopes are. As anticipated, forest, rangelands and barren lands were strongly associated with areas of high elevation and steep slopes. However, contrary to expectations, much of the agricultural land was also associated with hill and mountain areas. The Landform classification with DEM analyses was very successful except for the narrow valleys located in hilly areas. To separate or identify narrow colluvial valleys in these hilly areas, the different resolution and window size for neighbouring have to be tested for the landform classification. The Landsat TM data were very useful for the 1st level land cover study. On the other hand, higher spatial resolution (< 30 m) and multi-temporal data were needed especially in narrow valleys where irrigated areas and trees were not separated successfully.

Arazi Kullanımı ve Arazi Şekli Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi için Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Tekniklerinin Kullanımı

Bu makalede, Coğrafi Bilgi Sistemi kullanarak Sayısal Yükselti Modelinden elde edilen arazi şekilleri hakkında bilgilerin elde edilmesi ve uydu verisinden elde edilen arazi örtüsünün arazi şekilleri sınıfları ve toprak oluşumu ile olan ilişkisini açıklamaktadır. Beypazarı ve çevresi çeşitli arazi şekilleri, arazi kullanımı ve örtüsüne sahip olduğu için seçilmiştir. Proje alanından açılan 44 adet toprak profilinden alınan toprak örnekleri analiz edilmiş ve sınıflandırılmıştır. Toprakların çoğu Entisol ve Inceptisol olarak sınıflandırılmıştır. Genellikle, toprak oluşumu üzerine ana materyalin etkisi arazi şekli ile yönlendirilmiştir. Landsat TM verisi arazi örtüsü kategorilerini belirlemek için sınıflandırılmış ve DEM verileri arazi şekilleri sınıflarını belirlemek için sınıflandırılmıştır. Arazi şekilleri ve arazi örtüsü arasında güçlü bir korelasyon bulunmuştur. Ayrıca, toprak oluşumu ve arazi şekilleri arasında beklenen sonuçlar bulunmuştur. Inceptisol topraklar genel olarak yüksek ve dik eğimli dağlık ve tepelik alanlarda dağılmıştır. Beklendiği gibi orman, meralar ve çıplak alanlar yüksek ve dik eğimli alanlarla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Bununla birlikte, beklenenin aksine, tarımsal alanların çoğu aynı zamanda tepe ve dağlık alanlarda da belirlenmiştir. Sayısal Yükseklik Modeli analizleri ile arazi şekli sınıflandırması dağlık alanlarda bulunan dar vadiler dışında çok başarılı olmuştur. Bu dağlık alanlardaki dar koluviyal vadileri ayırmak ve tanımlamak için, farklı yüksek çözünürlüklü sayısal yükselti modeli ile arazi şekli sınıflandırması test edilmelidir. Landsat TM verisinin I. seviye arazi örtüsü çalışmaları için çok kullanışlı olduğu belirlenmiştir. Diğer taraftan, yüksek konumsal çözünürlüklü (< 30 m) ve çok-zamanlı verilerin özellikle sulanan alanları ve ağaçların başarılı bir şekilde ayırt edilemediği dar vadilerde kullanılmasına ihtiyaç duyulmuştur.

___

  • Anderson J R, Hardy E E, Roach J T and Witmer R E (1976). A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data. U.S. Geological Survey, Professional Paper 964, pp 28, Reston, VA.
  • Bayramin I (1998). Integrating Digital Terrain and Satellite Image Data with Soils Data for Small Scale Mapping of Soils. Ph. D. Thesis. Purdue University, Agronomy Department. 121 pages. W. Lafayette, IN 47907
  • Brabyn L (1998). GIS Analyses of Macro Landform. Presented at SIRC 98 – The 10th Annual Colloquium of the Spatial Information Research Centre, University of Otago, Dunedin, 16-19 November 1998, New Zealand.
  • Dikau R, Brabb E E, Mark R M (1991). Landform Classification of New Mexico by Computer. U. S. Dept. of the Interior, U. S. Geol. Survey Report 91-634.
  • Hammond E H (1954). Small-scale continental landform maps: Annals of Assoc. of American Geographers 44, p: 33-42
  • Helvaci C and Bozkurt S (1994). Geology, mineralogy and petrogenesis of Beypazari (Ankara) granite. Geological Bulletin of Turkey, V. 37, No:2, pp. 31-42.
  • Horvath E H, Post D F, and Kelsey J B (1984). The relationships of Landsat digital data to the properties of Arizona range lands. Soil Science Society of America Journal. 48, pp. 1331-1334.
  • Jenny H (1980). The Soil Resource; Origin and behavior. Ecol. Studies 37. Springer-Verlag, NY.
  • Karadenizli L (1995). Sedimentology of the Upper Miocene – Pliocene gypsum series of the Beypazari Basin, west of Ankara, Central Anatolia, Turkey. Geological Bulletin of Turkey, V. 38, No: 1, pp. 63-74.
  • Klingebiel A A, Horvarth H D, Moore G W, and Reybold U (1987). Use of Slope, Aspect, and Elevation Maps Derived From Digital Elevation Model Data in Making Soil Surveys. Soil Science Society of America, Soil Survey Techniques, SSSA Special Publication, 20, pp. 77-98.
  • Lee K, Lee G B, and Tyler E J (1988). Thematic mapper and digital elevation modeling of soil characteristics in hilly terrain. Soil Science Society of America Journal. 52, pp. 104-1107.
  • Moore I D, Gessler P E, Nielsen G A and Peterson G A (1993). Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Science Society of America Journal. 57, pp. 443-452.
  • Shovic H and Mantagne C (1985). Application of a statistical Soil-Landscape Model to an Order III Wildland Soil Survey. Soil. Sci. Soc. Am. J. 49, pp. 961-968.
  • Siyako F (1983). Geology report of the Beypazari (Ankara) coal Neogene’s basin and surrounding area. Mineral Research Institute Report No: 7431. Ankara.
  • Smith D W and Verrill W L (1998). Vernal Pool-SoilLandform Relationships in the Central Valley, California. In C.W.
  • Witham, E.T. Bauder, D. Belk, W.R. Ferren Jr., and R. Ornduff (Editors). Ecology, Conservation, and Management of Vernal Pool Ecosystems – Proceedings from a 1996 Conference.
  • California Native Plant Society, Sacramento, CA. pp. 15-23. Soil Survey Staff (1993). Soil Survey Manual. USDA Handbook No: 18. U. S. Government Printing Office, Washington, D. C.
  • Soil Survey Staff (1996). Soil Survey Laboratory Methods Manual, Soil Survey Investigation Report, No: 42, USDA, NRCS, NSSC, Washington, D. C.
  • Soil Survey Staff (Soil Taxonomy) (1999). A Basic of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Survey. U.S.D.A Handbook No: 436, Washington D.C.
  • Stoner E R, and Baumgardner M F (1981). Characteristic variations in reflectance of soil. Soil Science Society of America Journal, 45, pp. 1161-1165.
  • Su H, Ransom M D, and Kanemasu E T (1989). Detecting soil information on a native prairie using Landsat TM and SPOT satellite data. Soil Science Society of America Journal. 53, pp. 1479-1483.
  • Swanson D K (1990). Soil Landform Units for Soil Survey. Soil Survey Horizons, 31, pp. 17-21.
  • Thornthwaite C W (1948). An approach to a rational classification of climate. Geographical Review 38, pp. 55-94.
  • Tucker C J, Townshend J R, and Goff T E (1985). African Land-cover classification using satellite data. Science, 227 – 4685, pp. 367-374.