Nüfus artışı ile birlikte su kaynaklarının gözlenmesi ve sulak alanların yönetimi konusu büyük önem kazanmıştır. Teknolojideki gelişmeler sayesinde, uzaktan algılama çalışmalarında su ve sulak alanların gözlenmesinde uydu teknolojileri sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Bu araştırmanın temel amacı, Sentinel-2A verilerini kullanarak Normalize Edilmiş Fark Su indeksi (Normalized difference water index, NDWI) tekniğinin ve Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM) piksel tabanlı sınıflama tekniğinin doğruluğunu araştırmak ve bu iki yöntemi karşılaştırmaktır. Çukurova, Türkiye için tarımsal faaliyetler açısından en önemli bölgelerinden biridir, bu nedenle su kaynaklarının gözlemlenmesi ve sulama faaliyetlerinin yönetimi konusu büyük bir önem taşımaktadır. Seyhan Nehri üzerinde yer alan Yedigöze Barajı, Çukurova bölgesi için hem önemli bir sulama kaynağıdır hem de elektrik üretimi açısından önemlidir. Bu çalışmada; 1 Mart 2023 tarihine ait Sentinel-2A uydu görüntüsünün 10 metre mekansal çözünürlüğe sahip bantları Yedigöze Baraj Gölü kıyı şeridi ve alanını belirlemek için kullanılmıştır. NDWI bant oranlama tekniği kullanılarak Yedigöze baraj alanı tespit edilmiştir. Çalışma alanına, ayrıca piksel tabanlı bir sınıflama tekniği olan SVM yöntemi uygulanarak göl alanı tespit edilmiştir. Kontrol noktaları kullanılarak her iki yöntem için doğruluk analizleri yapılmıştır. SVM piksel tabanlı sınıflama yöntemi yüksek doğruluk sağlamıştır. NDWI bant oranlama yönteminin, piksel tabanlı sınıflama tekniğine bir alternatif olarak kullanılabileceği ve yüksek doğruluk sağladığı tespit edilmiştir. ORCID NO: 0000-0002-8140-1265
Anahtar Kelimeler: Uzaktan algılama, Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (NDWI), Destek Vektör Makineleri (SVM), Sentinel
|
