Kısıtlı Veri Şartlarında Uzaktan Algılama Teknolojisi İle Toprak Tuzluluğunun İzlenmesi: Türkiye'den Bir Vaka Çalışması

Abstract

Toprak tuzlanması, tarımsal üretim ve sürdürülebilir kalkınma üzerinde yarattığı olumsuz etkiler nedeniyle özellikle dünyadaki kurak ve yarı kurak bölgelerde rastlanan önemli çevresel problemlerin başında gelmektedir. Bilinçsiz sulama ve eski sulama tekniklerinin halen kullanılması verimli tarım topraklarına ciddi oranda zarar vermekte; bunun yanı sıra toprakta tıkanma ve tuz birikmesine de sebep olmaktadır. Bu etkilerin yanı sıra, sulama suyunun içerisinde bulunan yüksek miktardaki tuzlar, toprağı tarım yapmak adına tarlaya çevirirken üst tabakasını sıyırmak ve toprağa uygulanan ticari gübrenin içerisinde yüksek oranda azot ve potasyum tuzlarının bulunması gibi durumlar da esasında insan eliyle yaratılan ve tuzlanmaya neden olan diğer etkenler olarak sıralanabilir. Tuzlanma nedeniyle tohumların çimlenme devresinde birçok bitkinin büyümesi engellenmekte ve topraktaki su içeriğinin osmotik potansiyeli de azalarak, bitkinin kok bölgesinden bünyesine su alma kabiliyeti de durmaktadır. Toprak tuzlanması sadece toprak ve toprakta yetişen bitki ve ürünler üzerinde olumsuz etki yapmamaktadır. Yağışlarla birlikte akışa gecen yüzeysel sular, tuzlanmış toprakların üst yüzeylerini yıkayarak, en yakın alıcı ortama ulaşmaktadır. Böylelikle, gerek içme-kullanma suyu, gerekse de sulama suyu olarak kullanılan akarsuların kalitesi de bozunmaktadır. Bu durum da sosyal, çevresel ve ekonomik problemleri beraberinde getirmektedir. Suya karışan tuzlar akarsuların ekolojik sağlığını bozmakta ve ortamdaki biyoçeşitliliği tehdit ederek bazı habitatların kaybolmasına neden olmaktadır. Tüm bu olumsuzlukların yanı sıra, tuzlanmış toprakta suyun dikey hareketle sızması azalarak, yüzeysel akış hızı artmaktadır. Bu durum da, zaman zaman sellere neden olabilmektedir. Bilindiği üzere, sel baskınları ile topraktaki besi maddeleri yüzeyden sıyrılarak alıcı ortama ulaşmakta ve böylece toprak kalitesi daha da düşmektedir. Toprakta ayrıca bazı doğal nedenlerle de tuzlanma görülebilir. Bunların başında, toprak yapısı içerisindeki ana madde, tuzlu yeraltı suyu seviyesinin yüzeye yakın olması, ana kayanın zamanla bozunması ve ayrışması, kıyısal alanlarda deniz suyunun karaya girişim yapması sayılabilir. Dolayısıyla, toprak tuzluluğunun izlenmesi ve öngörülerin yapılabilmesi, toprağın tuzluluk nedeni ile daha da bozunmasını önlemek adına alınması gerekli olan tedbirlerin belirlenmesi açısından son derece önemlidir. Özellikle bu durum, tez kapsamında vaka çalışmasına konu olan Türkiye’deki Tuz Gölü Bölgesinde tarım yapılan arazilerde öne çıkmaktadır. xxvi Toprak tuzluluğunun topraktan numuneler alınarak, laboratuvarlarda elektriksel iletkenlik deneyleri ile saptanmasının yanı sıra özellikle son yıllarda topraktaki tuzluluğu belirlemek, izlemek ve haritalandırmak amacıyla, uydu görüntülerinden de yararlanılmaktadır. Özellikle cokluspektral sensörler bu amaca hizmet etmektedir. Bu modern teknolojik araçlar arasında, Landsat Tematik Haritalama (TM), Landsat Cokluspectral Tarama Sistemi (MSS), Landsat7, Landsat8, Geliştirilmiş Landsat Tematik Haritalama (ETM), SPOT, Gelişmiş Uydu Bağlantılı Termal Emisyon ve Yansıyan Görüntü Radiome (ASTER), IKONOS, MODIS ve Hindistan Uzaktan Algılama sistemi (IRS) sayılabilir. Tuz Gölü Türkiye’nin ikinci büyük gölü olup, Konya, Aksaray ve Ankara illeri arasında yer almaktadır. Yüzey alanı 1500 km2 ve rakımı 905 m’dir. Bölgede tarım, hayvancılık, tuz üretimi ve turizm öne çıkan ekonomik faaliyetlerdir. Yoğun tarımsal faaliyetlerin yapılabilmesi için bölgede bazı kısımlarda ağaçlar ve çalılıklarda kayıplar yaşanmaktadır. Bu durum toprak erozyonuna neden olmaktadır. Bu şartların yanı sıra, diğer doğal ve insan faaliyetleriyle de artan toprak tuzluluğu, tarımsal alanların gelişmesini de olumsuz yönde etkilemektedir. Dolayısıyla, toprak tuzluluğunun uzun dönemler boyunca izlenmesi, arazi kullanımı değişikliklerinin takip edilmesi bölgede olumsuz koşullarla mücadele edebilmenin önemli bir yardımcısı olacaktır. Bu araştırmada ağırlıklı olarak Tuz Gölü Bölgesi’nde tuzluluk haritalarının 1990, 2002, 2006, 2011 ve 2015 yılları için hazırlanmasına odaklanılmıştır. Böylece yıllar boyunca toprak tuzluluğunun ve arazi kullanımının değişimi takip edilebilmektedir. Ayrıca, çalışmada 2000-2006 ve 2006-2012 yılları arasındaki arazi kullanım dağılımlarındaki değişim de ortaya konulmaktadır. Bu amaçlar doğrultusunda çalışmalar yürütülürken, bir taraftan da dünyada toprak tuzluluğunu azaltabilecek yeni yöntem ve gelişmeler ile güncel uygulamalarda incelenmektedir. Tuzluluğu aşırı olan belirli yerlerde bu durumun nedenleri detaylı olarak araştırıldıktan sonra, bu yeni ve güncel tuzluluğu azaltma yöntemleri kullanılabilir. Tuz Gölü Bölgesinde toprak tuzluluğunun olumsuz etkileri ve tuzdan etkilenen toprakların ıslahına yönelik araştırmalar yapılarak en uygun ve pratik tuzluluk azaltma yöntemi seçilirken mutlaka araziden alınacak toprak numuneleri üzerinde deneysel çalışmalar ve ilave araştırmalar da sürdürülmelidir. Araştırmada, 1990 ile 2015 yılları arasındaki dönemi incelemek üzere toplamda 25 Landsat-5 TM ve Landsat-8 görüntüleri analiz edilmiştir. Mayıs-Temmuz 2002 döneminde Tuz Golü Bölgesi’nde T.C. Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı’nca yürütülmüş kapsamlı arazi çalışmaları esnasında alınan 322 toprak numunesinin deneysel analizi ile elde edilen elektriksel iletkenlik (EC) sonuçları da değerlendirilmiştir. Bölgenin tuzluluk haritalarının hazırlanması esnasında da 322 toprak numune istasyonundan göle en yakın ve inceleme alanı içerisinde yer alan 19 istasyonda elde edilen tuzluluk değerleri yersel veri olarak kullanılmıştır. Benzer şekilde, 2000-2012 yılları arasında seçili alandaki arazi dağılımındaki değişikliği de sayısal olarak xxvii değerlendirebilmek adına CORINE vektörel değişim verileri uydu görüntüleri üzerine çakıştırılmıştır. Tüm kullanılan uydu görüntüleri radiometrik ve atmosferik olarak ENVI ve ERDAS yazılımları kullanılarak sınıflandırma öncesi düzeltilmiştir. Bu ön işlemler tamamlandıktan sonra, 5 toprak tuzluluk indeksi ile birlikte Normalize Edilmiş Farklı Bitki Örtüsü İndeksleri (NDVI) Arcmap10.2 kullanılarak tüm uydu görüntülerine uygulanmıştır. Daha sonra, seçilmiş olan 19 toprak numune istasyonu görüntülerde koordinatlı olarak işlenmiştir. Bu çalışmadaki amaç, numune alma noktalarındaki gerçek indeks değerlerinin bulunabilmesidir. Takip eden aşamada, tüm söz konusu indisler için ayrı ayrı 2002 yılındaki tek yersel tuzluluk verileri kullanılarak hem lineer hem de üstel regresyon analizi yapılmıştır. 2002 yılına ait geliştirilen üstel regresyon denklemi kullanılarak 1990, 2006, 2011 ve 2015 yıllarına ilişkin tuzluluk haritaları üretilmiştir. Bu araştırma kapsamında, üstel regresyon analizi sonuçları lineer regresyon analizine nazaran daha iyi sonuçlar ortaya koymuştur. Çalışmada kullanılan çeşitli indisler bazında, X-ekseninde tuzluluk indis değerlerinin artmasına paralel olarak Y-ekseninde EC değerleri üstel olarak yükselmektedir. Tuzluluk haritalarının oluşturulmasında uygulanan tuzluluk indeksleri arasından en iyi sonucu (SI) 1 = √B1∗B3 vermiştir. Bu indeks, gerek lineer analiz gerekse de üstel analize göre, R2 değerleri sırasıyla 0,778 ve 0,961 olarak hesaplanmıştır. Dolayısıyla, en doğru tuzluluk haritaları (SI) 1 = √B1∗B3 indeksinin üstel reflektans değerleri ile 2002 yılına ait topraktaki iletkenlik değerleri kullanılarak 1990, 2006, 2011 ve 2015 yılları için üretilmiştir. Uzaktan Algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) gibi modern teknoloji araçları yersel kısıtlı bilgi ve veri olmasına karşın çeşitli tuzluluk haritalarının üretilmesinde önemli katkılar sağlamıştır. Bu araştırmada, 5 farklı tuzluluk sınıflandırması (tuzsuz, az tuzlu, orta tuzlu, tuzlu ve çok tuzlu) kullanılarak değişik yıllara ait çeşitli indislere dayanarak 30 tuzluluk haritası hazırlanmıştır. Ayrıca, 11 sınıf içeren 5 NDVI haritası da üretilmiştir. Her bir tuzluluk sınıfı için zamansal alan değişimleri ve yine her bir sınıf bazında NDVI değişimleri 1990-2015 yılları arasındaki dönemler için hesaplanmıştır. Bu vaka çalışmasında kısıtlı yersel veriye rağmen üretilen tuzluluk haritaları esnasında kullanılan yöntemler ve izlenen adımlar sadece Turkiye için değil, benzer toprak tuzluluğu problemi ile karşılasan diğer gelişmekte olan ülkeler içinde önemli bir rehber ve yol haritası niteliğindedir. Çalışmada, son yıllarda gündemde olan ve kullanılan uzaktan algılama analiz teknikleri ve yöntemleri de tartışılmaktadır. Bunlar arasında en önemliler lineer spektral karışmama, Karar-Ağaç Analizi (DTA), ana bileşenler analizi, ters Gaussian fonksiyonu, kısmi en küçük kareler regresyon tekniğidir. Son olarak tuzdan etkilenmiş topraklardaki yersel-zamansal değişimlere de değinilmiştir.

In arid and semi-arid regions of the world, soil salinization is one of the most crucial environmental problems due to its adverse effects on agriculture productivity and sustainable development. soil salinity prevent majority of plants to grow due to its detrimental effects on seed germination and decrease osmotic potential of soil water which results in inability of plants to take in water from root zone. Another adverse effect of soil salinity is decreasing water quality for both drinking and irrigation purposes that in turn lead to social, environmental and economic problems. It also disturbs ecological health of streams and it threats biodiversity by loss of various habitats. One more negative impact of salt accumulation in soil is the accelerating rate of surface run-off since water cannot penetrate to saline soils; consequently, it may pose flood risks. As known, flood transfers soil nutrients and makes soil more degraded. Unconscious irrigation and practising old irrigation techniques extremely damage the fertile land and accelerate water logging and salt accumulation in soil. Moreover, irrigating agricultural land with water rich in salt, land clearing and using fertilizer containing nitrogen and potassium salts are among the other human-induced activities that cause soil salinity. In addition, natural factors such as parent material in soil structure, closeness of salty groundwater table to the surface, weathering of the parent rock and sea water intrusion exacerbate soil salinity occurrence. Therefore, Salinity mapping and monitoring plan should be considered as part of any project dealing with the use of saline water in irrigation. In agricultural lands, an effective salinity monitoring plan must be proposed to track salinity changes especially in the root zone to inspect the impact of management options to overcome or alleviate salinity effects, and to assure that root zone salinity does not rise above crop threshold level to prevent yield losses. Such monitoring programs help to identify the problem and areas at risk for salinization at the regional and national levels. Accordingly managers, scientists and decision-makers take essential and prompt action to tackle the problem in order to avoid extending the problem to other areas that may have significant social and economic impact on national economies. Extensive exploration utilizing satellite imagery for detecting, mapping and monitoring soil salinity has been conducted all over the recent years, principally with multispectral sensors. These incorporate Landsat Thematic Mapper (TM), Landsat Multispectral Scanner System (MSS), Landsat7, Landsat8, Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM), SPOT, Advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radiome (ASTER), IKONOS, MODIS and Indian Remote Sensing (IRS). Mitigating soil salinity problem is related to saline agricultural land reclamation by using various methods and technique. Considering characteristics of each salt-effected land and reasons which exacerbate salinity problem, proper solutions need xxii to be generated. common solutions for alleviating soil salinity problem are replacing traditional irrigation methods with recent irrigation techniques, modifying soil management practices, managing crop cultivation sequence and mapping both salt-affected areas and lands which are at risk of salinization. It is an important concern to predict and monitor soil salinity in order to take protective measures against further deterioration of the soil; particularly, if it is used for agricultural activities similar to lands in the vicinity of Tuz Lake Region in Turkey. Tuz Lake is the second largest lake in Turkey which is located between three provinces; Konya, Aksaray and Ankara that occupies an area of about 1.500 km2 with an altitude of 905m. Agriculture, livestock breeding, salt production and tourism are the main human activities that have impact on economic condition in this region. Loss of trees and bushes due to intense agricultural activities in some parts of the basin lead to soil erosion. Besides, soil salinization due to both human-induced activities and natural factors has exacerbated its condition regarding agricultural land development. Therefore, monitoring long-term changes in soil salinization and tracking land cover changes will be helpful for mitigating the adverse effects in this region. This research focuses mainly on generating soil salinity maps of Tuz Lake Region in order to track changes in the areas of salty spots in years 1990, 2002, 2006, 2011 and 2015. Besides, this study detects land cover changes in the area from year 2000 to 2006, and from 2006 to 2012. In addition, the most commonplace practices alongside with new methods for mitigating soil salinization as a worldwide problem are reviewed. These methods can be utilized for each salt-affected area after studying sources of salinization in detail. For Tuz Lake Region, further studies and also in-situ experiments are required in order to select best practical methods for lessoning adverse effects of soil salinization and reclaiming of salt-affected lands. A total number of 25 Landsat-5 TM, Landsat-8 images obtained between 1990 and 2015 were analysed in this study. Field electrical conductivity measurements (EC) for 322 soil samples in year 2002 were checked and among them 19 proper samples in the vicinity of the lake were selected for generating salinity maps. Also, CORINE vector change data for years 2000 to 2012 were overlaid on satellite images for detecting land cover changes. All satellite images were radiometrically and atmospherically corrected using ENVI and ERDAS softwares prior to classification. Following the pre-processing step, five soil salinity indices alongside with Normalized Different Vegetation Index (NDVI) were applied on all satellite images by using Arc map 10.2. Then, 19 soil samples were overlaid on images in order to extract the exact index values related to soil samples. Both linear and exponential regression analysis were conducted as the next step for all indices separately in year 2002 which is the only year that corresponds to spatial EC values. Salinity maps for years 1990, 2006, 2011 and 2015 were then produced utilizing the exponential regression equation for year 2002. In this research, exponential regression analysis yielded better results than linear regression analysis since for various Indices which were used in this study, EC values raised exponentially in Y- axis as a result of increasing SI values on X- axis. xxiii Among all salinity indices which are applied for generating salinity maps, salinity index (SI) 1 = √B1∗B3 depicts best results for both regression analysis and exponential analysis by showing R2 values 0,778 and 0,961 respectively. Therefore, the most accurate salinity maps for years 1990, 2006, 2011 and 2015 are generated based on exponential regression results between (SI) 1 = √B1∗B3 reflectance values and EC values in 2002. Utilizing Remote Sensing (RS) and Geographical Information Systems (GIS) as modern technologies contributed producing various salinity maps despite limited knowledge and information about ground truth data. In this research, 30 salinity maps with five classes including none-saline, slightly saline, moderately saline, highly saline and extremely saline classes were generated for different years as a result of various indices. Besides, 5 NDVI maps were generated with 11 classes. Changes in the area of each salinity class and each NDVI class for years 1990-2015 were calculated. In this study, also utility of recent remote sensing analysing techniques and methods including linear spectral unmixing, Decision-Tree Analysis (DTA), principal components analysis, inverted Gaussian function, partial least square regression technique approaches are discussed. Examples of the spatio-temporal changes in salt- affected soils are referred too.