Modeling and Future Simulation of Water Area Change in Tokat Almus Dam with GIS-Based Ca-Markov and Machine Learning Yağmur Seren

Yağmur Seren Şikel; Nuray Baş

Makale detayları

Modeling and Future Simulation of Water Area Change in Tokat Almus Dam with GIS-Based Ca-Markov and Machine Learning Yağmur Seren

Yazarlar:

Yağmur Seren Şikel | Nuray Baş

Yayıncı:

Sivas Cumhuriyet University

Ana Başlıklar:

Fotogrametri ve Uzaktan Algılama

Dergi:

Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.3 Issue 1, pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001353119

pISSN:

3023-7203

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, özellikle iklim değişikliği ve artan çevresel baskılar altında giderek daha büyük bir önem taşımaktadır. Baraj gölleri hem içme suyu temini hem de enerji ve sulama amaçlı kullanımları nedeniyle bu bağlamda kritik alanlar arasında yer almaktadır. Su alanlarının mekânsal ve zamansal değişimlerinin izlenmesi, bu hassas ekosistemlerin korunması ve yönetimi için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Tokat ili sınırları içinde yer alan Almus Barajı çevresindeki su alanlarının zamansal değişimlerini analiz etmek ve geleceğe yönelik öngörüler geliştirmek amacıyla yürütülmüştür. Çalışma hem çevresel değişimleri anlamak hem de bölgesel ölçekte karar destek süreçlerine katkı sağlamak açısından önem taşımaktadır. 2016, 2020 ve 2024 yıllarına ait uydu görüntüleri denetimli sınıflandırma yöntemi kullanılarak işlenmiş ve alan iki sınıfa ayrılmıştır: Su ve Diğer. Sınıflandırma doğruluğu, Google Earth verilerinden elde edilen referans noktaları ile test edilmiş ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Modelleme sürecinde, ERA5 veri setinden sağlanan sıcaklık, yağış ve nem verileri kullanılarak lojistik regresyon LR algoritması uygulanmıştır. 2016 ve 2020 yılları haritaları kullanılarak elde edilen geçiş potansiyel haritaları CA-Markov yöntemiyle birleştirilerek 2028 ve 2032 yıllarına yönelik gelecek tahmin projeksiyonları üretilmiştir. Model doğrulama sürecinde ise, 2024 yılı için üretilen simülasyon haritaları gerçek sınıflandırma haritaları ile karşılaştırılmış ve modelin genel doğruluk oranı 94, kappa katsayısı ise 0.85 olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, modelin güvenilir ve pratik bir tahmin aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışmanın genel bulguları, özellikle barajın kıyı bölgelerindeki su kütlelerinde bir küçülme eğilimine işaret etmekte ve iklimsel faktörlerin bu değişikliklerde önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Elde edilen veriler, iklim değişikliğinin etkilerini anlamak ve su kaynakları yönetim stratejilerine katkıda bulunmak için değerli bir bilgi sağlamaktadır.

 Su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, özellikle iklim değişikliği ve artan çevresel baskılar altında giderek daha büyük bir önem taşımaktadır. Baraj gölleri hem içme suyu temini hem de enerji ve sulama amaçlı kullanımları nedeniyle bu bağlamda kritik alanlar arasında yer almaktadır. Su alanlarının mekânsal ve zamansal değişimlerinin izlenmesi, bu hassas ekosistemlerin korunması ve yönetimi için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Tokat ili sınırları içinde yer alan Almus Barajı çevresindeki su alanlarının zamansal değişimlerini analiz etmek ve geleceğe yönelik öngörüler geliştirmek amacıyla yürütülmüştür. Çalışma hem çevresel değişimleri anlamak hem de bölgesel ölçekte karar destek süreçlerine katkı sağlamak açısından önem taşımaktadır. 2016, 2020 ve 2024 yıllarına ait uydu görüntüleri denetimli sınıflandırma yöntemi kullanılarak işlenmiş ve alan iki sınıfa ayrılmıştır: Su ve Diğer. Sınıflandırma doğruluğu, Google Earth verilerinden elde edilen referans noktaları ile test edilmiş ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Modelleme sürecinde, ERA5 veri setinden sağlanan sıcaklık, yağış ve nem verileri kullanılarak lojistik regresyon LR algoritması uygulanmıştır. 2016 ve 2020 yılları haritaları kullanılarak elde edilen geçiş potansiyel haritaları CA-Markov yöntemiyle birleştirilerek 2028 ve 2032 yıllarına yönelik gelecek tahmin projeksiyonları üretilmiştir. Model doğrulama sürecinde ise, 2024 yılı için üretilen simülasyon haritaları gerçek sınıflandırma haritaları ile karşılaştırılmış ve modelin genel doğruluk oranı 94, kappa katsayısı ise 0.85 olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, modelin güvenilir ve pratik bir tahmin aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışmanın genel bulguları, özellikle barajın kıyı bölgelerindeki su kütlelerinde bir küçülme eğilimine işaret etmekte ve iklimsel faktörlerin bu değişikliklerde önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Elde edilen veriler, iklim değişikliğinin etkilerini anlamak ve su kaynakları yönetim stratejilerine katkıda bulunmak için değerli bir bilgi sağlamaktadır.

 Su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, özellikle iklim değişikliği ve artan çevresel baskılar altında giderek daha büyük bir önem taşımaktadır. Baraj gölleri hem içme suyu temini hem de enerji ve sulama amaçlı kullanımları nedeniyle bu bağlamda kritik alanlar arasında yer almaktadır. Su alanlarının mekânsal ve zamansal değişimlerinin izlenmesi, bu hassas ekosistemlerin korunması ve yönetimi için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Tokat ili sınırları içinde yer alan Almus Barajı çevresindeki su alanlarının zamansal değişimlerini analiz etmek ve geleceğe yönelik öngörüler geliştirmek amacıyla yürütülmüştür. Çalışma hem çevresel değişimleri anlamak hem de bölgesel ölçekte karar destek süreçlerine katkı sağlamak açısından önem taşımaktadır. 2016, 2020 ve 2024 yıllarına ait uydu görüntüleri denetimli sınıflandırma yöntemi kullanılarak işlenmiş ve alan iki sınıfa ayrılmıştır: Su ve Diğer. Sınıflandırma doğruluğu, Google Earth verilerinden elde edilen referans noktaları ile test edilmiş ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Modelleme sürecinde, ERA5 veri setinden sağlanan sıcaklık, yağış ve nem verileri kullanılarak lojistik regresyon LR algoritması uygulanmıştır. 2016 ve 2020 yılları haritaları kullanılarak elde edilen geçiş potansiyel haritaları CA-Markov yöntemiyle birleştirilerek 2028 ve 2032 yıllarına yönelik gelecek tahmin projeksiyonları üretilmiştir. Model doğrulama sürecinde ise, 2024 yılı için üretilen simülasyon haritaları gerçek sınıflandırma haritaları ile karşılaştırılmış ve modelin genel doğruluk oranı 94, kappa katsayısı ise 0.85 olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, modelin güvenilir ve pratik bir tahmin aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışmanın genel bulguları, özellikle barajın kıyı bölgelerindeki su kütlelerinde bir küçülme eğilimine işaret etmekte ve iklimsel faktörlerin bu değişikliklerde önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Elde edilen veriler, iklim değişikliğinin etkilerini anlamak ve su kaynakları yönetim stratejilerine katkıda bulunmak için değerli bir bilgi sağlamaktadır.

 Su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi, özellikle iklim değişikliği ve artan çevresel baskılar altında giderek daha büyük bir önem taşımaktadır. Baraj gölleri hem içme suyu temini hem de enerji ve sulama amaçlı kullanımları nedeniyle bu bağlamda kritik alanlar arasında yer almaktadır. Su alanlarının mekânsal ve zamansal değişimlerinin izlenmesi, bu hassas ekosistemlerin korunması ve yönetimi için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Tokat ili sınırları içinde yer alan Almus Barajı çevresindeki su alanlarının zamansal değişimlerini analiz etmek ve geleceğe yönelik öngörüler geliştirmek amacıyla yürütülmüştür. Çalışma hem çevresel değişimleri anlamak hem de bölgesel ölçekte karar destek süreçlerine katkı sağlamak açısından önem taşımaktadır. 2016, 2020 ve 2024 yıllarına ait uydu görüntüleri denetimli sınıflandırma yöntemi kullanılarak işlenmiş ve alan iki sınıfa ayrılmıştır: Su ve Diğer. Sınıflandırma doğruluğu, Google Earth verilerinden elde edilen referans noktaları ile test edilmiş ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Modelleme sürecinde, ERA5 veri setinden sağlanan sıcaklık, yağış ve nem verileri kullanılarak lojistik regresyon LR algoritması uygulanmıştır. 2016 ve 2020 yılları haritaları kullanılarak elde edilen geçiş potansiyel haritaları CA-Markov yöntemiyle birleştirilerek 2028 ve 2032 yıllarına yönelik gelecek tahmin projeksiyonları üretilmiştir. Model doğrulama sürecinde ise, 2024 yılı için üretilen simülasyon haritaları gerçek sınıflandırma haritaları ile karşılaştırılmış ve modelin genel doğruluk oranı 94, kappa katsayısı ise 0.85 olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, modelin güvenilir ve pratik bir tahmin aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışmanın genel bulguları, özellikle barajın kıyı bölgelerindeki su kütlelerinde bir küçülme eğilimine işaret etmekte ve iklimsel faktörlerin bu değişikliklerde önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Elde edilen veriler, iklim değişikliğinin etkilerini anlamak ve su kaynakları yönetim stratejilerine katkıda bulunmak için değerli bir bilgi sağlamaktadır.

Makale detayları

Modeling and Future Simulation of Water Area Change in Tokat Almus Dam with GIS-Based Ca-Markov and Machine Learning Yağmur Seren

Yazarlar:

Yağmur Seren Şikel | Nuray Baş

Yayıncı:

Sivas Cumhuriyet University

Ana Başlıklar:

Fotogrametri ve Uzaktan Algılama

Dergi:

Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.3 Issue 1, pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001353119

pISSN:

3023-7203

Uzaktan algılama

Su alanı değişimi

Makine öğrenmesi

CA-Markov modeli

Arazi kullanımı modellemesiArazi kullanımı modellemesi

CA-Markov modeli

Makine öğrenmesi

Su alanı değişimi

Uzaktan algılama

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Yağmur Seren Şikel | Nuray Baş

Yayıncı: Sivas Cumhuriyet University

Ana Başlıklar: Fotogrametri ve Uzaktan Algılama

Dergi: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.3 Issue 1, pp.64-73

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2025

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001353119

pISSN: 3023-7203

Sayı

Yazarlar:

Yağmur Seren Şikel | Nuray Baş

Yayıncı:

Sivas Cumhuriyet University

Ana Başlıklar:

Fotogrametri ve Uzaktan Algılama

Dergi:

Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.3 Issue 1, pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001353119

pISSN:

3023-7203