Uzaktan algılama ve çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile deniz çayırı habitatlarının belirlenme olanaklarının araştırılması

Abstract

Deniz çayırı sualtı ekosisteminde fiziksel, kimyasal ve biyolojik çevreyi etkileyen ve balık omurgasız canlılar için habitat sağlayan önemli bir canlıdır. İnsan aktiviteleri sebebiyle bu canlılar tehdit altındadır ve bu baskı istikrarsız sualtı habitatlarına neden olmaktadır. Deniz çayırlarının kaybını önleyebilmek için bu bitkiye uygun habitatlar ve mevcut durum haritalanmalı ve gözlemlenmelidir. Akustik teknolojisinin gelişmesiyle deniz tabanından yüksek çözünürlük ve hassasiyet ile veri toplamak mümkün hale gelmiştir. Bununla birlikte, kapsama alanı geniş ve düşük maliyetli optik uydu görüntüleri de farklı amaçlar doğrultusunda denizaltı çalışmalarında kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Coğrafi Bilgi Sistemleri Çok Ölçütlü Karar Verme ve uzaktan algılama teknikleri uygulanarak akustik veriler ile Güllük Körfezi'nde deniz çayırlarına uygun habitatların belirlenmesi için bir model geliştirilmiştir. Modelde kullanılan derinlik, dalga korunaklı alan, eğim, çökel paketleri ve topoğrafik konum endeksi ölçütleri Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır. Model Güllük Körfezi'nde deniz çayırına uygun habitatları %76 doğruluk ile tespit etmiştir. Geliştirilen model, optik uydu görüntüsünden farklı bantların sudaki emilim oranına dayalı bir yöntem ile derinlikler elde edilerek Gökova Körfezi'nde uygulanmıştır. Gökova Körfezi'nde aynı zamanda Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman makine öğrenme sınıflandırma teknikleri uygulanarak, mevcut deniz çayırı yayılım haritası oluşturulmuştur. %89 doğruluk ile Rastgele Orman yöntemi deniz çayırı sınıflandırmada başarılı olmuştur. Sınıflandırma ve model çıktıları incelediğinde, sonuçların birbirleriyle uyumlu olduğu gözlemlenmiştir. Çalışmada önerilen model ve yöntem sayesinde deniz çayırı haritalarının hızlı, düşük maliyetli ve sürdürülebilir şekilde üretilmesi mümkün olmaktadır.

Seagrass meadows are essential plants of marine ecosystems as they affect the physical, chemical and biological environment and provide habitats for fish and invertebrates. Human activities have caused a deterioration in seagrass which has led to unstable benthic habitats. Therefore, to prevent major decline, suitable habitats for seagrass and its distribution must be mapped and monitored. Recent technology allows acoustic systems to collect high resolution and accurate data about seafloor. Additionally, optical satellite images which are cost-effective and provide wide coverage have been used in various benthic studies. In this thesis, a model has been developed using acoustic data to identify suitable habitat for seagrass in Gulluk Gulf by applying GIS-MCDA and remote sensing techniques. Criteria namely as depth, wave protected area, slope, sediment package and TPI have been weighted using AHP method. Model has been able to identify suitable habitats for seagrass with 76% accuracy. Developed model has been applied to Gokova Gulf using depths derived from a method that based on absorption ratio in water of different bands. Additionally, seagrass coverage maps have been created using Support Vector Machines and Random Forest machine learning techniques. Random Forest have produced a successful classification result with 89% accuracy. Investigation of outputs of classification and model have showed that results are compatible with each other. The proposed model and method in the study provide fast, temporal, cost-effective and sustainable production of seagrass maps.