Page 103 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Özel Sayı

Mustafa Sert - Abdullah Emin Akay - Ayhan Ateşoğlu

tarafından tropikal yağışları incelemek için yürütülen Tropikal Yağış Ölçüm
Misyonu (TRMM), topografik harita, toprak analizi, sayısal yükseklik modeli
(DEM) ve uzaktan algılama kullanılarak coğrafi bilgi sistemi yazılımı olan ‘ArcGIS’
aracılığıyla hesaplanmıştır. Hesaplamada C faktör parametresi, uydu görüntüleri
üzerinden, jeomekânsal verilerin işlenmesi ve analizi yazılımı olan ‘ENVI 4.6’
ile elde edilmiştir. Araştırmanın sonuçları, CBS ve UA teknolojilerinin toprak
erozyonunu kontrol etmeye yönelik koruma uygulamalarının planlanmasını
sunmak için önemli bir veri tabanı olduğunu ortaya koymuştur.
Jazouli vd. (2019) toprak erozyonuna karşı savunmasız bir havzanın arazi
kullanımını, toprak ve vejetasyon durumunu değişimlerini ortaya koymak
amacıyla “Remote sensing and GIS techniques for prediction of land use land
cover change effects on soil erosion in the high basin of the Oum Er Rbia River”
adlı çalışmayı yapmışlardır. Çalışmalarında arazi kullanımını, vejetasyon örtüsü
ve değişimini ortaya koymak için Sentinel 2A, Landsat Oli-8 ve ETM’nin çok
tarihli uydu görüntüleri kullanılmıştır. Mevcut duruma dayanarak gelecekteki
sonuçlar hakkında tahminlerde bulunabilen ‘Hücresel Otomata Markov Zincir’
(CA_Markov) modeli,toprak kayıplarını ölçmek ve belli yıllara ait erozyon riskini
haritalamak için ‘Revize Edilmiş Evrensel Toprak Kaybı Denklemi’ (RUSLE)
modeli CBS’ye entegre edilmiştir. Alana ait arazi örtüsü, Maksimum Olabilirlik
Kestirimi (MLE) (Rossi, 2019) algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışma
alanı için arazi örtüsü, Maksimum Olabilirlik algoritması kullanılarak denetlenen
sınıflandırma yöntemi ile birincil ön arıtma işlemlerinin uygulanmasından sonra
elde edildi ve orman, su kütlesi, çıplak toprak, tarım ve ekilmemiş toprak olmak
üzere altı sınıfa ayrıldı. Bu çalışma sonuçları CA_Markov modeli ve RUSLE
modelinin CBS ve uzaktan algılama ile entegre kullanılmasının arazi örtüsü ve
değişimini ortaya koymak ve gelecekteki toprak kayıplarının miktarını doğru
bir şekilde belirlemek için uygun bir yöntem olduğunu göstermektedir.
Erpul vd. (2020) “Su Erozyonu İl İstatistikleri Toprak Erozyonu Kontrol
Stratejileri (Sürdürülebilir Arazi/Toprak Yönetimi Uygulama ve Yaklaşımları)”
adlı çalışmalarında Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Çölleşme ve
Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü tarafından başlatılan ‘Dinamik Erozyon
Modeli ve İzleme Sistemi’ (DEMİS) projesi sonuçlarını değerlendirmişlerdir.
DEMİS yazılımı, RUSLE modeli için gerekli veri tabanlarının çok yoğun veri içermesi
ve düzenli olarak güncelleme yapılacak olması dolayısıyla geliştirilmiştir. DEMİS,
RUSLE, CBS, UA ve jeo-istatistik yöntemlerini efektif kullanarak su erozyon
şiddet durumlarını hem nitel hem de nicel olarak ortaya koyan haritaları, Türkiye
ölçeğinde, havza bazlı, bölgesel ve il ölçeğinde üretmektedir. DEMİS RUSLE
modeli, bazı parametrelerin etkileşimiyle (A = R x K x C x LS x P) toprak kaybını,
arazi örtüsü ve toprak koruma önlemlerinin mevcudiyeti durumunda gerçek
toprak kaybını ve su kaynaklarına taşınan sediment miktarlarını hesaplama
olanağı sağlamaktadır. Çalışmada kullanılan parametreler;

102 Çevre, Şehir ve Çölleşme ve Erozyon