Page 102 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Özel Sayı

Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Çalışmalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri ve
Uzaktan Algılama Teknolojilerinin Kullanımı

verileri değerlendirmek için belli dönemdeki her bir bitki örtüsü için çölleşme
şiddet derecesinin frekans dağılımına göre DT sınıflandırma tekniklerinin
kombinasyonu kullanılmış ve haritalar üretilmiştir. Çalışmanın sonuçları, NDVI
ile albedo kombinasyonundan ziyade TGSI ve albedo kombinasyonunun daha
sağlıklı sonuç verdiğini ortaya koymuştur.
Özcan (2016) “CBS ve RUSLE Teknolojisi Yardımıyla Çankırı-Ekinne
Göleti Su Toplama Havzasında Toprak Kayıplarının Tahmin Edilmesi” adlı
çalışmasında uluslararası literatürde ve ülkemizde yaygın olarak yer alan su
erozyonu neticesinde kaybolan toprak miktarının hesaplamasında kullanılan
Evrensel Toprak Kayıpları Denklemi (Universal Soil Loss Equation) (USLE) ve
Revize Edilmiş Evrensel Toprak Kayıpları Denklemi (Revised Universal Soil Loss
Equation) (RUSLE) ampirik modellerini kullanmıştır. Bu modeller, su erozyonu
sonucu oluşan toprak kayıplarını aylık ve yıllık olarak verebilmektedir (Renard
vd., 1997; Wischmeier ve Smith, 1978). RUSLE teknolojisi, erozyona etki eden
bazı parametrelerin etkileşimiyle sonuç vermektedir. Bu parametreler şunlardır:
A= R x K x L x S x C x P (8)
• A; Yıllık toprak kaybı (t ha -1 y-1)
• R; Yağışların erozyon oluşturma gücü (MJ mm ha-1 saat-1y-1)
• K; Toprakların erozyona karşı duyarlılığı (t ha saat ha-1 MJ-1 mm-1)
• L; Eğim uzunluğu (m)
• S; Eğim dikliği (%)
• C; Ürün ve ürün yönetim faktörü
• P; Toprak koruma yöntemleri faktörü
Tüm bu parametreler veri analizi, güncellemesi ve yönetimi, coğrafi analiz,
haritalama işlemlerini gerçekleştiren entegre coğrafi bilgi sistemi yazılımı olan
‘ArcGIS’ ‘raster calculator’ fonksiyonu üzerinden çarpılarak elde edilmiştir.
Ayrıca bazı parametrelerin hesaplamasında Sayısal Yükseklik Modeli (SYM)
kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen neticeye göre su erozyonu sonucu
oluşan toprak kaybının derecesinin ve konumsal dağılımının belirlenmesinde
RUSLE ile CBS ve uzaktan algılama teknolojilerinin kombinasyonu son derece
önem arz etmektedir. Ayrıca baraj, göl, gölet, su toplama havzaları etrafında
erozyonun önlenmesi ve idare müddetlerinin uzatılması için planlamada
kullanılacak haritaların üretilmesi zaruridir.
“Mapping Soil Erosion Risk Using RUSLE, GIS, Remote Sensing Methods: A
Case of Mountainous Sub-watershed, Ifni Lake and High Valley of Tifnoute” adlı
çalışmada Lamyaa vd. (2018) havzadaki erozyon sonucu kaybolan yıllık toprak
miktarını ortaya koymak için RUSLE modeli kullanılmıştır. RUSLE faktörleri (R, K,
LS, C ve P), ABD Ulusal Havacılık Uzay Dairesi (NASA) ve Uzay Araştırma Ajansı

101
Yıl 3 / Sayı 5 / Ocak-Haziran 2024