Dergiler / Bartın Orman Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 21 - Sayı: 3

Konya Kapalı Havzası Orman, Mera ve Tarım Alanlarının Değerlendirilmesi

Assessment of Forest, Grassland and Agricultural Land Use in Konya Basin

Sayfa
821–832
Yayın Tarihi
2019-12-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışma sonucunda, 2018 yılı itibari ile arazi kullanım dağılımları; Tarım %45,77, Orman %5,18, Mera %20,86, Diğer %21,70, Su %4,03 ve Yerleşim %2,46 olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışma, Konya Kapalı Havza (KKH)’sının (~50000 km2) güncel arazi örtü/kullanım sınıflarının tespiti, her bir sınıfa ait durum tespiti, kuraklık sınıflarına göre arazi örtü/kullanım sınıflarının durumu, arazi değişimlerinin yönü ve eğilimlerinin belirlenmesine yönelik veri üretmek amacıyla gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada kullanılan yöntem amaca uygun arazi izleme ve değerlendirme amaçlı Collect Earth yöntemidir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma sonucunda, 2018 yılı itibari ile arazi kullanım dağılımları; Tarım %45,77, Orman %5,18, Mera %20,86, Diğer %21,70, Su %4,03 ve Yerleşim %2,46 olarak tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Konya Basin · Collect Earth · land use/cover class

Özet

Çalışma, Konya Kapalı Havza (KKH)’sının (~50000 km2) güncel arazi örtü/kullanım sınıflarının tespiti, her bir sınıfa ait durum tespiti, kuraklık sınıflarına göre arazi örtü/kullanım sınıflarının durumu, arazi değişimlerinin yönü ve eğilimlerinin belirlenmesine yönelik veri üretmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan yöntem amaca uygun arazi izleme ve değerlendirme amaçlı Collect Earth yöntemidir. Açık kaynaklı ve ücretsiz olan Collect Earth yazılımında görsel ve grafik değerlendirmeler için yüksek ve orta çözünürlüklü uydu görüntü verileri (Google Earth, Bing maps, Yandex maps, Google Earth Engine vb. üzerinden) entegre olarak kullanılmıştır. SAIKU isimli istatistik programı yardımıyla veri analizi ve rakamsal sonuç verilerine ulaşılmıştır. Çalışma sonucunda, 2018 yılı itibari ile arazi kullanım dağılımları; Tarım %45,77, Orman %5,18, Mera %20,86, Diğer %21,70, Su %4,03 ve Yerleşim %2,46 olarak tespit edilmiştir. Kuraklık sınıflarına göre arazi kullanım dağılımları incelendiğinde arazi kullanımlarının %53,31 “yarı kurak” sınıfta yer almaktadır. Yarı kurak sınıf içerisinde ise en büyük arazi kullanım sınıfı (1,24 milyon ha) tarım sınıfıdır. Konya kapalı havza içerindeki toplam tarım alanlarının %35,98’i sulanan tarım alanlarıdır. KKH’nın %9,40’ı ağaçla kaplı alanlar içerisinde yer almaktadır. Arazi kullanım değişimleri incelendiğinde, 2000-2018 yılları arasında en büyük artış 20521 ha ile tarım sınıfında yaşanmıştır. Genel olarak değişim yönü ‘diğer’ arazi sınıflarından ‘tarım’ arazi sınıfına doğru gerçekleşmiştir. Gerçekleştirilen çalışma gerek tematik harita gerekse rakamsal verileri ile KKH için yapılacak altlıklara güncel veri sağlayacaktır.

Abstract

This study was carried out to determine the class of the land use/cover classes, check and appraisal of land use/cover classes, land use/cover classes according to aridity zones, land use/cover change/conversion (2000-2018) in Konya Basin. Collect Earth, a multipurpose land monitoring software, was used in the study. High and middle resolution image data (with use Google Earth, Bing Maps, Yandex Maps, Google Earth Engine etc.) in Collect Earth software, open source and free, uses for data analysis and together for visual and graphics assessment. Data analysis and numerical results can be obtained by using the SAIKU. At the end of the study, Distribution of land use classes is detect as of 2018; 45.77% Cropland, 5.18% Forest land, 20.86% Grassland, 21.70% Other land, 4.03% Wetlands, 2.46% Settlements. According to aridity zones 53.31% of land use is in semi-arid class. In the semi-arid class, the largest land use class (1,24 million ha) is the cropland class. 35.98% of the total cropland areas within the Konya basin are irrigated cropland areas. 9.40% of the Konya Basin is covered by tree. As Land use change/conversion (2000-2018), the largest area (20521 ha) increase occurred in the agricultural class. In general, conversion is from other land classes to cropland class. The study will provide up to date data with both the thematic map and the numerical data for Konya basin planning in future.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ATEŞOĞLU, A., ARIKAN, T. B., YILDIZ, S. (2019). Konya Kapalı Havzası Orman, Mera ve Tarım Alanlarının Değerlendirilmesi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 3, 821–832. https://ajindex.com/articles/107035

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Anil, N.C., Jaishankar, G. (2011). Studies on Land Use/Land Cover and change detection from parts of South West Godavari District, A.P – Using Remote Sensing and GIS Techniques, J. Ind. Geophys. Union, 15(4), 187-194
  2. Atesoglu, A., Arslan, M., Yılmaz, M., Arıkan, T. B., Yıldız, S. (2017). Collect Earth Programı kullanılarak Türkiye kurak alanlarının izleme ve değerlendirilmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2149-3367, 17, 1, 252
  3. Atesoglu, A., Tunay, M., Arıkan, T. B., Yıldız, S. (2018). Ortadoğu toz kaynaklarının tespiti ve Fırat-Dicle nehir havzası (suriye-irak) tarım alanları üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 2528-9640, 4, 1, 2528
  4. Bastin, J. F., Berrahmouni, N., Grainger, A. (2017). The extent of forest in dryland biomes. Science, 356, 635-638
  5. Başçiftçi, F., Durduran, S. S., İnal, C. (2013). Konya kapalı havzasında yeraltı su seviyelerinin coğrafi bilgi sistemi (CBS) ile haritalanması electronic. Journal of Map Technologies, 5(2), 1-15
  6. Başçiftçi, F., Durduran, S. S., İnal, C. (2013). Konya kapalı havzasında yeraltı su seviyelerinin coğrafi bilgi sistemi (CBS) ile haritalanması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 5(2), 1-15
  7. Bey, A., Sánchez-Paus Díaz, A., Maniatis, D., Marchi, G., Mollicone, D., Ricci, S., Bastin, J. F, et al. (2016). Collect earth: Land use and land cover assessment through augmented visual interpretation. Remote Sensing, 8(10), 807. doi:10.3390/rs8100807
  8. Belay, T. (2002). Land use/land cover changes in the Derekolli catchment of the South Welo zone of Amhara region, Ethiopia, vol. XVII, no
  9. EASSRR; p. 20
  10. Brown, D. G. (2003). Land use and forest cover on private parcels in the Upper Midwest USA, 1970 to 1990. Landscape ecology, 18(8), 777-790
  11. Gerd, F., Brigitta, S. (2004). Watersherd Management – An Introduction, FWU, Vol.4, Lake Abaya Research Symposıum-Proceedıngs
  12. Gete, Z. (2000). Landscape Dynamics and Soil Erosion Process Modeling in Thenorth-Western Ethiopian Highlands. PhD Thesis. Institute of Geography, University of Berne, Switzerland
  13. Grübler, A. (1994). Technology. In:Meyer, W.B., Turner, B.L. II (Eds.), Changes in Land Use and Land Cover:A Global Perspective. Univ. of Cambridge Press, Cambridge, pp. 287–328
  14. Heathcote, I. W. (1998). Integrated Watershed Management. Principles And Practice. New York
  15. Kiran V. S. S. (2013). Change Detection in Land use/Land cover Using Remote Sensing & G.I.