Dergiler / Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi / 2026 / Sayı: 12

Landsat uydu görüntüleri kullanılarak Mogan Gölü’nün su yüzeyi alanındaki değişimlerin analizi (1987-2023)

Analysis of changes in the water surface area of Lake Mogan using Landsat satellite images (1987-2023)

Osman Karakoç(Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı)0000-0003-0351-7075
İlkay Buğdaycı(NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY)0000-0001-8361-1306
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-05-11
🏛️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, 1987 ve 2023 yılları arasında göl alanında %5,9 alansal artış olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Giriş ve Hedefler Mogan Gölü, Türkiye’nin başkenti Ankara için önemli bir rekreasyon ve sulak alan olmakla birlikte 90/1117 sayılı Bakanlar Kurulu kararı ile tespit ve ilan edilen Gölbaşı Özel Çevre Koruma Bölgesi sınırlarında yer alan koruma statüsüne sahip oldukça önemli bir set gölüdür.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ancak, iklim değişikliğine bağlı etkenler ve göl çevresindeki kontrolsüz yapılaşma nedeniyle olumsuz yönde etkilenmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma sonucunda, 1987 ve 2023 yılları arasında göl alanında %5,9 alansal artış olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Uzaktan algılama · coğrafi bilgi sistemleri · kontrollü sınıflandırma

Özet

Giriş ve Hedefler Mogan Gölü, Türkiye’nin başkenti Ankara için önemli bir rekreasyon ve sulak alan olmakla birlikte 90/1117 sayılı Bakanlar Kurulu kararı ile tespit ve ilan edilen Gölbaşı Özel Çevre Koruma Bölgesi sınırlarında yer alan koruma statüsüne sahip oldukça önemli bir set gölüdür. Ancak, iklim değişikliğine bağlı etkenler ve göl çevresindeki kontrolsüz yapılaşma nedeniyle olumsuz yönde etkilenmektedir. Bu çalışmanın amacı, Mogan Gölü’ nün 1987-2023 yılları arasındaki 36 yıllık süreçte gelişen su yüzey alanındaki değişimi Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri entegrasyonu ile ortaya koymaktır. Bu doğrultuda, Landsat-5 TM ve Landsat-8 OLI/TIRS uydu görüntülerine sırasıyla (5, 6, 4), (4, 5, 3) bant kombinasyonları uygulanarak kontrollü sınıflandırma yöntemiyle alansal değişim hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, 1987 ve 2023 yılları arasında göl alanında %5,9 alansal artış olduğu tespit edilmiştir. Yöntemler Çalışmada Landsat-5 TM (1987) ve Landsat-8 OLI/TIRS (2023) uydu görüntülerine sırasıyla (4, 5, 3) ve (5, 6, 4) bant kombinasyonları uygulanarak kontrollü sınıflandırma yöntemiyle Mogan Gölü’nün alansal değişim analizi yapılmıştır. Bulgular Kontrollü sınıflandırma sonuçlarında 1987 ve 2023 yılları arasındaki alansal değişim farkının 35.8187 ha olduğu ve bu alansal artışın %5,9’a tekabül ettiği tespit edilmiştir. Sonuçlar Bu çalışmada, uzaktan algılama tekniklerine dayalı kontrollü sınıflandırma yöntemi ile göl alansal değişiminin etkin bir şekilde analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışma, uygulama alanı için geliştirilen yönetimsel faaliyetlerin ve çeşitli iklimsel değişkenlerin göl alanı üzerindeki uzun vadeli etkilerini net bir şekilde ortaya koymaktadır. Bu kapsamda, antropojenik faaliyetlerin kontrol altında tutulması ve iklim değişikliğinin olası etkilerinin minimum seviyelere indirilmesi için su kaynaklarının stratejik bir şekilde izlenmesi amacıyla bu çalışma ortaya konmuştur.

Abstract

Background and aims Lake Mogan is a significant protected dam lake located within the Gölbaşı Special Environmental Protection Area, as identified and declared by Council of Ministers Decision No. 90/1117. The lake is an important recreational and wetland area for Ankara, the capital of Turkey. However, it is negatively affected by factors related to climate change and uncontrolled construction around the lake. This study aims to reveal changes in Lake Mogan’s water surface area over the 36-year period from 1987 to 2023 by integrating Remote Sensing and Geographic Information Systems. Spatial change was calculated using supervised classification methods by applying band combinations of 5, 6 and 4, and 4, 5 and 3, respectively, to Landsat-5 TM and Landsat-8 OLI satellite images. The study revealed that the lake area increased by 5.9% between 1987 and 2023. Methods In this study, spatial change analysis of Lake Mogan was performed using controlled classification methods by applying the (4, 5, 3) and (5, 6, 4) band combinations to Landsat-5 TM (1987) and Landsat-8 OLI (2023) satellite images, respectively. Results Supervised classification results revealed that the spatial change difference between 1987 and 2023 was 35,818.7 ha, corresponding to a spatial increase of 5.9%. Conclusions In this study, the effective analysis of lake area change was performed using a supervised classification method based on remote sensing techniques. The study clearly demonstrates the long-term effects of management activities developed for the application area and various climatic variables on the lake area. In this context, strategic monitoring of water resources is critical to controlling anthropogenic activities and minimizing the potential effects of climate change.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Karakoç, O., Buğdaycı, İ. (2026). Landsat uydu görüntüleri kullanılarak Mogan Gölü’nün su yüzeyi alanındaki değişimlerin analizi (1987-2023). Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, Sayı: 12. https://doi.org/10.53516/ajfr.1808856

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (30)

  1. Akar, İ., Maktav, D., Gunal, N., 2012. Göl yüzeyi değişimlerinin belirlenmesinde farklı dijital görüntü işleme tekniklerinin kullanılması. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 5(4), 35-51.
  2. Altan Aydın, F., Doğu, A.F., 2018. Göllerde seviye değişimleri ve nedenleri: Van Gölü örneği. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 41, 183-208.
  3. Anonymous, 2015. Gölbaşı özel çevre koruma bölgesi yönetim planı. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Tabiat Varlıklarını Koruma Genel Müdürlüğü, Ankara, 213.
  4. Bozduman, Ş., 2019. Sınıflandırma yöntemiyle sulak alanların değişimi analizi: Dipsiz Lagün örneği. Turkish Journal of Remote Sensing, 1(1), 16-20.
  5. Branstrator, D.K., 2022. Origins of types of lake basins. In: Mehner, T., Tockner, K. (Eds.), Encyclopedia of Inland Waters (Second Edition). Elsevier, 415-430. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819166-8.00057-8
  6. Bitek, D., Uludağ, M., Kurban, E.A., 2024. Gala ve Pamuklu gölleri su yüzeyi değişim alanlarının uzaktan algılama teknikleri ile belirlenmesi ve çevresel etkilerin izlenmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 26(2), 461-486. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.1479079
  7. Calamita, E., Lever, J.J., Albergel, C., Woolway, R., Odermatt, D., 2024. Detecting climate‐related shifts in lakes: A review of the use of satellite Earth Observation. Limnology and Oceanography, 69(4), 723-741. https://doi.org/10.1002/lno.12498
  8. Cezayirlioğlu, C., Çelik, R., Küçük Matcı, D., 2022. Landsat verileri ve makine öğrenme algoritmaları ile su yüzeyi değişiminin belirlenmesi ve tahmini: Marmara Gölü örneği. Turkish Journal of Remote Sensing, 4(2), 43-52. https://doi.org/10.51489/tuzal.1134783
  9. Davidson-Arnott, R., 2010. Introduction to coastal processes and geomorphology. Cambridge University Press.
  10. Erbaş, N.F., Varlık, A., 2025. Determination of surface area change with remote sensing: The case of Salt Lake. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 7(1), 11-22. https://doi.org/10.56130/tucbis.1679860
  11. Gleick, P.H., 1993. Water and conflict: Fresh water resources and international security. International Security, 18, 79-112.
  12. Ghorbani, S., Pamucar, D., 2026. Remote sensing-based evaluation of lake area dynamics: A quantitative assessment for environmental management in Turkey. Spectrum of Operational Research, 3(1), 352-358. https://doi.org/10.31181/sor31202653
  13. Hassett, M.C., Steinman, A.D., 2022. Wetland restoration through excavation: Sediment removal results in dramatic water quality improvement. Land, 11(9), 1559. https://doi.org/10.3390/land11091559
  14. Kazemi Garajeh, M., Akbari, R., Aghaei Chaleshtori, S., Shenavaei Abbasi, M., Tramutoli, V., Lim, S., Sadeqi, A., 2024. A comprehensive assessment of climate change and anthropogenic effects on surface water resources in the Lake Urmia Basin, Iran. Remote Sensing, 16(11), 1960. https://doi.org/10.3390/rs16111960
  15. Kuşcu, İ., 2024. Uluabat Gölü (Bursa) alansal değişim analizi (1987-2023). Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 10(2), 87-93. https://doi.org/10.53516/ajfr.1559998
  16. Liang, Y., Gong, Z., Zhao, Y., Yang, Y., 2024. Assessing the influence of the ecological restoration project on the submerged aquatic vegetation in the Baiyangdian Lake, northern China. Ecohydrology & Hydrobiology, 24(4), 864-874. https://doi.org/10.1016/j.ecohyd.2022.12.006
  17. Liu, Y., Ye, Z., Jia, Q., Mamat, A., Guan, H., 2022. Multi-source remote sensing data for lake change detection in Xinjiang, China. Atmosphere, 13(5), 713. https://doi.org/10.3390/atmos13050713
  18. Lu, S., Wu, B., Yan, N., Wang, H., 2011. Water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13(3), 428-434. https://doi.org/10.1016/j.jag.2010.09.006
  19. Mahamat, A.A., Al-Hurban, A., Said, N., 2021. Change detection of Lake Chad water surface area using remote sensing and satellite imagery. Journal of Geographic Information System, 13, 561-577. https://doi.org/10.4236/jgis.2021.135031
  20. Murray, H., Khaki, Mehdi., 2021. Analysis of surface water areal changes using remote sensing data. Advances in Environmental and Engineering Research, 2(3), 019. https://doi.org/10.21926/aeer.2103019
  21. Öztaş, A., Tona, A., Demir, V., 2023. Determination of Burdur Lake surface area change by using unsupervised classification. 8th International Aegean Conference on Innovation Technologies & Engineering, İzmir, Türkiye.
  22. Özvan, H., Arık, B., Yeler, O., Şatır, O., Bostan, P., 2023. Alansal değişimin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri kullanılarak belirlenmesi: Karataş Gölü ve çevresi örneği. Peyzaj - Eğitim, Bilim, Kültür ve Sanat Dergisi, 5(1), 30–39. https://doi.org/10.53784/peyzaj.1287192
  23. Peterson, S., 1982. Lake restoration by sediment removal. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 18(3), 423-436. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1982.tb00009.x
  24. Rinke, K., Keller, P.S., Kong, X., Borchardt, D., Weitere, M., 2019. Atlas of Ecosystem Services: Drivers, Risks, and Societal Responses, in: Schröter, M., Bonn, A., Klotz, S., Seppelt, R., Baessler, C. (Eds.), Atlas of Ecosystem Services: Drivers, Risks, and Societal Responses. Springer, Cham, pp. 191–195.
  25. Taşdemir, B., Yaz, M., 2025. A new artificial neural network based power estimation study for wind energy systems. International Journal of Engineering Research and Development, 17(3), 567-576. https://doi.org/10.29137/ijerad.1672778
  26. Uzun, M., 2024. Analysis of Manyas Lake surface area and shoreline change over various periods with DSAS tool. Turkish Journal of Remote Sensing, 6(1), 35-56. https://doi.org/10.51489/tuzal.1443490
  27. Yılmaz, M., 2018. Kent ve doğal çevre – Eymir Gölü örneği. In: Mengi, A., İşçioğlu, D. (Eds.), Kentsel Politikalar içinde. Palme Yayıncılık, Ankara, 604-612.
  28. Yılmaz, M., 2022. Mogan Gölü çevresinin planlama süreci. İdealkent, 13(37), 1485-1503. https://doi.org/10.31198/idealkent.1123910
  29. Yurteri, C., Kurttaş, T., 2021. Uzaktan algılama ve CBS teknikleri kullanılarak Seyfe Gölü (Kırşehir) yüzey alanının zamansal değişiminin analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(4), 1115-1128. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.848873
  30. URL-1 Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı, Mogan Gölü’ nün Dip Çamuru Temizlendi, 2023. https://csb.gov.tr/bakan-ozhaseki-mogan-golu-nun-dip-camuru-temizlendi-bakanlik-faaliyetleri-38767 (accessed 22.10.2025).