Determination of drought conditions in Turkey between 2004 and 2013 using indices derived from remotely sensed data

Abstract

Günümüzde küresel ısınma, ekolojik ısınma türlerinin en önemlilerinden biri olarakyer almaktadır. Kuraklık, Dünya'daki doğal yaşamı etkileyen çok sayıda iklimselolaylardan biridir ve aynı zamanda kuraklık belirgin hale gelene kadar kimseninfarkına varmadığı, hissettirmeden başlayan bir doğal felakettir.Bu çalışmada, kuraklık konusu tüm Dünya için olduğu gibi Türkiye için deincelenmesi gereken bir konu olarak ele alınmıştır. Burada kuraklığı belirleyebilmekiçin birçok araştırmacı tarafından uygulanan çok sayıda metot kullanılmıştır.Günümüzde, uzaktan algılama uyduları, büyük alanları gözlemleyip, bu alanlarayönelik araştırmalar yapmayı daha elverişli hale getirmiştir. Bu tez çalışmasında,uzaktan algılama uyduları kuraklığın etkilerini araştırmak için kullanılmıştır. MODIS, en çok bilinen uydu sistemlerinden bir tanesidir. MODIS, hava kirliliği, ormanağaçlarının yok olduğu bölgeri haritalama, çölleşmeyi belirleme, ekosistemdekigelişmeyi inceleme ve yanmış alanları belirleme gibi birçok araştırmauygulamalarında kullanılmaktadır.Bu tez çalışmasında, Türkiye ülke sınırlarını kapsayacak şekilde Ocak 2004 ileAralık 2013 zaman aralığında elde edilen Terra-MODIS(moderate resolutionimaging spectroradiometer) uydu görüntüleri kullanılmıştır. Terra-MODIS 1 kmçözünürlüğe sahip olan aylık bileşeni Nomalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI)(MOD13A3, v005) Dünya gözlem sistemi veri geçidinden (the EarthExplorer) 2004-2013 zaman aralığı için indirilmiştir. Aynı zamanda 1 km çözünürlüğe sahipTerraMODIS 8 günlük bileşeni olan yeryüzü sıcaklık parametresi (LST) (MOD11A2,v005) 2004-2013 yılları için aynı internet sitesi kullanılarak indirilmiştir. NDVI,elektromagnetik spektrumun yakın kızılötesi bölgesinde yüksek yansıtılırlığa sahipolduğundan -1 ile +1 aralığında değerler almaktadır. Sağlıklı bir bitki, 0.05 ile 1arasında değişen, yüksek NDVI değerleri ile gösterilmektedir. Fakat su kütleleri,üzerinde bitki örtüsü bulundurmadığından negatif NDVI değerleri almaktadır.Üzerinde bitki bulunmayan çıplak toprak ise elektromagnetik spektrumun görünür veyakın kızıl ötesi bölgesinde yüksek yansıtım değerlerine sahip olduğu için 0'a yakınNDVI değerleri almaktadır. LST ise derece Celsius (° C) biriminde değerler iletemsil edilmektedir. 1 km konumsal çözünürlüğe sahip (MOD11A2, collectionv005) LST verileri ile NDVI değerleri yakın komşuluk metodu (the nearest neighbormethod) kullanılarak analiz edilip, 2004-2013 yılları arasında bu görüntülerden eldeedilen TCI (Temperature Condition Index) ve VCI (Vegetation Condition Index)görüntüleri oluşturulmuştur.Sıcaklık Durum Indeksi (TCI), Bitki Durum İndeksi (VCI) ve Bitki Sağlık İndeksi(VHI) olmak üzere üç indeks bu tez çalışması kapsamında kullanılmıştır. NDVI veLST görüntüleri sırasıyla VCI ve TCI indekslerini hesaplamak için kullanıldı, dahasonra TCI ve VCI kullanılarak VHI değerleri hesaplandı. VCI, havanın bitki örtüsüüzerindeki etkisini tahmin etmek için ele alındı. VCI, 0-1 arasında değerler alarakbitki örtüsünün son derece elverişsiz durum ile ideal durum arasındaki değişimi ifadeetmektedir. TCI algoritması da ,VCI'ya benzer şekilde verilen bir zaman aralığındamaksimum ve minimum sıcaklık değerlerini tahmin eder. VCI da olduğu gibi, TCIdeğeri 0'a yakın veya 0'a eşit olduğunda kurak, ve VCI 1'e yakın değer aldığında iseyağışlı, kurak olmayan bir koşulu ifade etmektedir. Son olarak VHI indeksi, VCI veTCI'dan oluşturulan kuraklık ölçümü olarak düşünülmektedir. TCI, normalden dahafazla sıcaklığa ulaşan alanları gösterirken VCI , vejetasyon miktarındaki yoğunluğutanımlamaktadır. VHI ise hem vejetasyon örtüsü hem de sıcaklık anomalisiniyansıtır, aynı zamanda VHI , erken kuraklık uyarısı, tarımsal üretimin takibi ve aşırınemliliğin ve sulanan alanların değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.Indeks sonuçlarına göre 2007-2008 ve 2013-2014 yıllarının ciddi düzeydemeteorolojik olarak kurak olduğu ortaya çıkmıştır. Aynı zamanda bu tez kapsamındaTCI ve VCI indeksinin birleştirilmesiyle elde edilen , Bitki Sağlık İndeksi (VHI),kuraklık belirlemede daha fazla spektral bilgiye sahip olmasından dolayıkullanmıştır. Bu çalışmada Türkiye sınırlarında TCI değerlerinin sırasıyla 2007, 2008ve 2012 yılları için daha yüksek olduğu ortaya çıkarılmıştır. Buna göre bu yıllarınmuhtemel kurak yıllar olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Nowadays, global warming is one of the most important environmental problemsthat humanity faces which might cause several adverse effects. Droughts are the oneof the most important possible outcomes of global warming.Monitoring droughts and understanding their impacts are important for mitigationand decision-making regarding to drought process. There are a variety of methodsapplied by many researchers for the determination of droughts. The development ofremote sensing, spatial drought monitoring and assessment has become possible inthe last decades. Satellite data can contribute to monitor drought. Satellite remotelysensed data suggest significant advantages and be an integral part of monitoringdrought, especially for the spatial and temporal evolution of drought. Remotesensing satellites could be used to observe large areas accurately, regularly andeconomically; also, these data have been widely used to investigate drought impacts.MODIS is one of the most well-known satellite system. MODIS have been used inmany research applications like air pollution, mapping deforestation, identifyingdesertification, fire fuel estimation, burn scar identification, ecosystem evolution,invasive species' potential, grazing impacts.In this study, Terra-MODIS (moderate resolution imaging Spectroradiometer)images of Turkey received in time interval of January 2004 - December 2013 wasused to create different drought indices to analyze the drought conditions within thedefined period. The Terra MODIS monthly composite NDVI with 1 kmresolution (MOD13A3, collection v005) was downloaded from theEarthExplorer site for the period of January 2004 ‒ December 2013. Healthyvegetation has a low reflectance in the visible portion of the electromagneticspectrum owing to absorption by chlorophyll and other pigments, and the internalreflectance by the mesophyll spongy tissue of a green leaf because of high reflectancein the NIR. NDVI values range from −1 to +1 and could be used toidentify healthy and unhealthy vegetation due to the fact that healthy vegetation haslow reflectance in the visible portion of the electromagnetic spectrum and highreflectance in the NIR. But, water bodies yield negative values of NDVI becausenonvegetated surface has negative values of NDVI. Bare soil areas are closest to 0due to high reflectance in both the NIR and visible portions of the electromagneticspectrum. In addition to seasonal changes in NDVI values, decrease could occur inthe presence of drought condition. Terra MODIS eight-day compound LST with 1km resolution (MOD11A2, collection v005) from January 2004 to December2013 was downloaded from the same website as NDVI. Land SurfaceTemperature (LST) values derived from thermal bands are important sincetemperature is sensitive to the drought phenomenon and it is negatively correlatedwith NDVI values. In accordance with temporal resolution (monthly) of NDVIthe monthly values of LST are calculated weighting with the number of daysbelonging to each month based on eight-day LST provide metadata aftermasking the fill and missing values and LST values in the range of degreesCelsius (° C) unit.In this study, Terra-MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) imagesof Turkey received in time interval of January 2004 - December 2013 were used tocreate different drought indices to analyze the drought conditions within the definedperiod. By using this correlation, drought areas and periods for the research areawere investigated. We used three different indices that were createdusing MODISderived NDVI and LST values including Temperature Condition Index (TCI),Vegetation Condition Index (VCI) and Vegetation Health Index (VHI) to determinedrought conditions in Turkey for the last decade. Terra MODIS monthly compositeNormalized Difference Vegetation Index (NDVI) images of 1 km resolution(MOD13A3, collection v005) and Terra MODIS eight-day composite LandSurface Temperature (LST) of 1 km resolution (MOD11A2, collection v005) for theperiod of 2004 ‒2013 were used in this research. The VCI has been used to estimatethe weather impact on vegetation and it quantifies the weather component and also itchanges from 0 to 1, corresponding to changes in vegetation condition fromextremely unfavorable to optimize. The TCI algorithm is similar to the VCI one andits conditions are estimated relative to the maximum/minimum temperature in a given time series. Like as the VCI, under a drought process, the TCI is close or equalto 0, and in wet conditions the VCI is close to 1. And the last index is a VegetationHealth Index (VHI). Vegetation Health Index (VHI) is considered as the droughtmeasurement which is addition of both VCI and TCI. But VHI needs a long termdata sets and there are some issues in determining the ratio between TCI and VCI.The remote sensing-based Vegetation Health Index (VHI), develop from AdvancedVery High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery and it has been widely used inglobal drought monitoring because of the large area coverage offered by this polarorbiting system. The TCI indicates areas that are hotter than usual and the VCI'snormalized NDVI anomalies identify areas where vegetation is more or less densethan usual. VHI reflects both vegetation cover and temperature anomalies and also ithas been widely applied for the early drought warning, monitoring of crop yield andproduction, and assessment of irrigated areas and extreme wetness. According theresults of remotely sensed derived index, 2007-2008 and 2013-2014 were found asserious drought years.