SavedAdd your journal

Journals / Türk Doğa ve Fen Dergisi / 2026 / Cilt: 15 Sayı: 2

Assessment of Long Term Surface Water and Vegetation Changes in Lake Çıldır Using NDVI and NDWI Time Series

NDVI ve NDWI Zaman Serileri Kullanılarak Çıldır Gölü’nde Uzun Dönemli Yüzey Su ve Bitki Örtüsü Değişiminin Değerlendirilmesi

Cansu Bozkurt(ARDAHAN UNIVERSITY, ARDAHAN VOCATIONAL SCHOOL)0000-0002-0987-1297
Burak Çırağ(Atatürk Üniversitesi)0000-0002-7721-5128
Pages
164–173
Publication Date
2026-07-01
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result, it has been understood that multi-parameter approaches provide more reliable results in water resources management.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:One of the significant consequences of global climate change, drought is a natural disaster directly related to decreasing rainfall and rising temperatures, affecting water resources.
📊
Key Findings & Data:In this study, hydroclimatic changes in and around Lake Çıldır for the period 1985-2025 were examined using remote sensing and GIS techniques.
💡
Conclusion & Impact:As a result, it has been understood that multi-parameter approaches provide more reliable results in water resources management.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2025 Verileri
⚙️Variables:Göl seviye değişimi · alansal değişim · uzaktan algılama

Abstract

One of the significant consequences of global climate change, drought is a natural disaster directly related to decreasing rainfall and rising temperatures, affecting water resources. This situation affects ecological, environmental, and socioeconomic systems in a multidimensional manner. In addition to climate variability, unsustainable use of natural resources further intensifies drought impacts. The effective management of limited and renewable water resources is of critical importance for sustainable development. Therefore, monitoring drought dynamics in lake ecosystems is essential. In this study, hydroclimatic changes in and around Lake Çıldır for the period 1985-2025 were examined using remote sensing and GIS techniques. NDVI and NDWI index-based analyzes have revealed that vegetation cover and surface water presence have shown fluctuations over time. General declining trends were observed in vegetation and surface water indicators, indicating increased drought impacts during certain periods. The joint evaluation of the indices has revealed the relationship between plant health and surface water more comprehensively. However, no statistically significant relationship was found between lake area changes and the indices, with correlation coefficients remaining low. As a result, it has been understood that multi-parameter approaches provide more reliable results in water resources management.

Özet

Küresel iklim değişikliğinin önemli sonuçlarından biri olan kuraklık, azalan yağışlar ve artan sıcaklıklarla ilişkili olup su kaynakları üzerinde doğrudan etkili bir doğal afettir. Bu durum ekolojik, çevresel ve sosyoekonomik sistemleri çok boyutlu biçimde etkilemektedir. İklim değişkenliğinin yanı sıra doğal kaynakların sürdürülebilir olmayan kullanımı kuraklık etkilerini daha da artırmaktadır. Sınırlı ve yenilenebilir nitelikteki su kaynaklarının etkin yönetimi, sürdürülebilir kalkınma açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle göl ekosistemlerinde kuraklık dinamiklerinin izlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, uzaktan algılama ve CBS teknikleri kullanılarak Çıldır Gölü ve çevresinde 1985-2025 dönemine ait hidroklimatik değişimler incelenmiştir. NDVI ve NDWI indekslerine dayalı analizler, bitki örtüsü ve yüzey suyu varlığının zaman içinde dalgalanmalar gösterdiğini ortaya koymuştur. Bitki örtüsü ve yüzey suyu göstergelerinde genel azalma eğilimleri gözlenmiş ve kuraklık etkilerinin belirli dönemlerde daha belirgin hale geldiği belirlenmiştir. İndekslerin birlikte değerlendirilmesi, bitki sağlığı ile yüzey suyu arasındaki ilişkiyi daha kapsamlı biçimde ortaya koymuştur. Ancak göl alanı değişimleri ile indeksler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmamış ve korelasyon katsayılarının düşük seviyelerde kaldığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, çok parametreli yaklaşımların su kaynakları yönetiminde daha güvenilir sonuçlar sunduğu anlaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Bozkurt, C., Çırağ, B. (2026). Assessment of Long Term Surface Water and Vegetation Changes in Lake Çıldır Using NDVI and NDWI Time Series. Türk Doğa ve Fen Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 2, 164–173. https://doi.org/10.46810/tdfd.1918929

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (37)

  1. Park S, Im J, Park S, Rhee J. Drought monitoring using high resolution soil moisture through multi-sensor satellite data fusion over the Korean peninsula. Agric For Meteorol. 2017;237:257-69.
  2. Cao S, Zhang L, He Y, Zhang Y, Chen Y, Yao S, et al. Effects and contributions of meteorological drought on agricultural drought under different climatic zones and vegetation types in Northwest China. Sci Total Environ. 2022;821:153270.
  3. Shi X, Chen F, Shi M, Ding H, Li Y. Construction and application of optimized comprehensive drought index based on lag time: a case study in the middle reaches of Yellow River Basin, China. Sci Total Environ. 2023;857:159692.
  4. Topçu E, Karaçor F, Çırağ B, Taşkolu İ, Acar R. Drought assessment in the northeastern Aras Basin using multi-parameter aggregate drought index and innovative polygon trend analysis. Earth Sci Inform. 2025;18(3):273. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01797-x
  5. Topçu E, Karaçor F. A comparative investigation on the applicability of the actual precipitation index (API) with the standardized precipitation index (SPI): the case study of Aras Basin, Turkey. Theor Appl Climatol. 2023; 154, 29-42. https://doi.org/10.1007/s00704-023-04499-w
  6. Şekerci K, Tuna MC, Doğan MŞ. Integrated water operations under climate change: Uluova Micro Basin example. J. Water Clim. Change. 2024; 15(8), 3689-3701.
  7. Tirivarombo SOD, Osupile D, Eliasson P. Drought monitoring and analysis: standardised precipitation evapotranspiration index (SPEI) and standardised precipitation index (SPI). Phys Chem Earth. 2018;106:1-10.
  8. Keshavarz M, Karami E, Vanclay F. The social experience of drought in rural Iran. Land Use Policy. 2013;30(1):120-9.
  9. Topçu E, Güvel ŞP. Küresel ısınmaya bağlı sıcaklık artışının evapotranspirasyon (PET) üzerindeki etkisinin 1960-2016 periyodu boyunca Kars ili için incelenmesi. KONJES. 2022; 10(1) 115–129. https://doi.org/10.36306/konjes.970806.
  10. Katipoğlu OM, Acar R, Şenocak S. Spatiotemporal analysis of meteorological and hydrological droughts in the Euphrates Basin, Turkey. Water Supply. 2021;21(4):1657-73.
  11. Taşkolu İ, Acar R, Çırağ B. Monitoring and evaluation of meteorological drought in Malatya station: standard precipitation index (SPI) and reconnaissance drought index (RDI). Afyon Kocatepe Univ Fen Muhendislik Bilim Derg. 2025;25(3):635-46. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1493278
  12. Alley WM. The Palmer drought severity index: limitations and assumptions. J Appl Meteorol Climatol. 1984;23(7):1100-9.
  13. Nkemdirim L, Weber L. Comparison between the droughts of the 1930s and the 1980s in the southern prairies of Canada. J Clim. 1999;12(8):2434-50.
  14. Mishra AK, Singh VP. A review of drought concepts. J Hydrol. 2010;391(1-2):202-16.
  15. Topçu E, Karaçor F. erzurum istasyonunun standartlaştırılmış yağış evapotranspirasyon indeksi ve bütünleşik kuraklık indeksi kullanılarak kuraklık analizi. Politeknik Dergisi. 2021; 24(2), 565-574. https://doi.org/10.2339/politeknik.682168
  16. Wilhite DA, Glantz MH. Understanding the drought phenomenon: the role of definitions. Water Int. 1985;10(3):111-20.
  17. Liu YG, Wang NL, Wang LG, Zhao YQ, BoWu X. Application of GIS in regional ecological risk assessment of water resources. Environ Eng Manag J. 2013;12(7).
  18. Şekerci K, Tuna MC, Doğan MŞ. Effects of reducing long-term groundwater overdraft in uluova micro-basin. Appl. Water Sci. 2025; 15(218).
  19. Çırağ B, Bozkurt C. Multi-scale drought analysis and machine learning-based completion of missing streamflow data in the Aras Basin. Phys. Chem. Earth. A/B/C/. 2026; 144(1):104410. https://doi.org/10.1016/j.pce.2026.104410
  20. Zeybekoğlu U, Aktürk G. Homogeneity and trend analysis of temperature series in Hirfanli Dam Basin. TJNS. 2022;1;11(1):49-58. https://doi.org/10.46810/tdfd.955393
  21. Gao BC. NDWI: a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sens Environ. 1996;58(3):257-66.
  22. Ceccato P, Flasse S, Grégoire JM. Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data. Remote Sens Environ. 2002;82(2-3):198-207.
  23. Erwin KL. Wetlands and global climate change: the role of wetland restoration in a changing world. Wetl Ecol Manag. 2009;17(1):71-84.
  24. Çakaroz D, Özelkan E, Karaman M. Sulak alanlarda uzaktan algılama ile belirlenen zamansal değişime kuraklığın etkisinin incelenmesi: Umurbey deltası (Çanakkale) örneği. Eur J Sci Technol. 2020;(20):898-916.
  25. Şener E. Standartlaştırılmış yağış indeksi yöntemi ile Kızılırmak deltası (Samsun) kuraklık analizi. Acad Perspect Procedia. 2021;4(2):99-105.
  26. Evci A, Şahin C. Standartlaştırılmış yağış indeksi yöntemi kullanılarak Salda Gölü havzası kuraklık analizi üzerine bir araştırma. Mehmet Akif Ersoy Univ Fen Bilim Enst Derg. 2021;12(Suppl 1):392-403.
  27. Kale MM. Akarçay kapalı havzası için hidrolojik kuraklık analizi. Cografya Derg. 2021;(42):165-80.
  28. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. Aras Havzası taşkın yönetim planı yönetici özeti (Taşkın Yönetim Planları) [Internet]. 2019 [cited 2026 Jan 23]. Available from: https://webdosya.csb.gov.tr/db/scd/icerikler/aras-havzasi-kyp-scd-taslak-kapsam-bel-rleme-raporu-20230113094349.pdf
  29. Pettorelli N, Vik JO, Mysterud A, Gaillard JM, Tucker CJ, Stenseth NC. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends Ecol Evol. 2005;20(9):503-10.
  30. McFeeters SK. The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. Int J Remote Sens. 1996;17(7):1425-32.
  31. McFeeters SK. Using the normalized difference water index (NDWI) within a geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: a practical approach. Remote Sens. 2013;5(7):3544-61.
  32. Bozkurt C. Farklı zaman periyotları kullanılarak SPI ve SPEI indisleri ile kuraklık analizleri. İleri Teknolojilerde Çalışmalar Derg. 2024;2(1):13-23.
  33. Çelik MA, Kopar İ, Bayram H. Doğu Anadolu Bölgesi’nin mevsimlik kuraklık analizi. Atatürk Univ Sos Bilim Enst Derg. 2018;22(3):1741-61.
  34. Zhang J, Ding J, Hou X, Wu P. Quantifying drought response sensitivity and spatial and temporal heterogeneity of vegetation in arid and semi-arid regions. Int J Remote Sens. 2023;44(5):1665-83.
  35. Lakhankar T, Ghedira H, Temimi M, Azar AE, Khanbilvardi R. Effect of land cover heterogeneity on soil moisture retrieval using active microwave remote sensing data. Remote Sens. 2009;1(2), 80-91. https://doi.org/10.3390/rs1020080
  36. Yılmaz A, Kara M. Statistical Analysis of Wind Speed Data with Different Distributions: Bitlis, Türkiye. TJNS. 2024;1;13(4):5-10. https://doi.org/10.46810/tdfd.1440444
  37. Yuksel A, Uslu A, Hopur B, Karakaya E, Çamuka S, Çelik Ş, Yılmaz M. Comparison of the Opinions of Local Residents Who Have Benefited and Have Not Benefited from Murat River Rehabilitation Projects. TJNS. 2024;1;13(4):49-57. https://doi.org/10.46810/tdfd.1497634