Artvin Karagöl`de bulanıklık ve klorofil-a düzeylerinin saha çalışmaları ve uzaktan algılama teknolojileri ile belirlenmesi

Abstract

Çalışmada, Artvin ili sınırları içinde bulunan Karagöl'den önceden belirlenen noktalardan örnekler alınarak gölün bulanıklık ve klorofil-a düzeyleri belirlenmiş, GÖKTÜRK-2 uydusu verileri ile amprik birer model türetilmiş ve bulanıklık, klorofil-a haritaları yapılmıştır. Bulanıklık için geliştirilen model, uydu görüntülerinin mavi, yeşil ve kırmızı bantlarının spektral yansıma değerlerinin kombinasyonlarının ve bulanıklık değerlerinin çoklu doğrusal regresyon analizi ile geliştirilmiştir (R2=0.80). Klorofil-a için geliştirilen model ise, uydu görüntülerinin kızılötesi, kırmızı ve mavi bantlarının spektral yansıma değerlerinin kombinasyonlarının ve klorofil-a değerlerinin çoklu doğrusal regresyon analizi ile geliştirilmiştir (R2=0.89). Daha sonra bulanık mantık tekniği ile bulanıklık ve klorofil-a modellemeleri kullanılarak bulanıklık ve klorofil-a konsantrasyonunun tahmin edilme yoluna gidilmiştir (sırayla R2=0.81 ve R2=0.91). Sonuç olarak bulgular, uzaktan algılama tekniklerinin göldeki bulanıklık ve klorofil-a düzeylerinin belirlenmesinde kullanılabileceğini ve bulanık mantık tekniği ile geliştirilen modellemelerin ise çoklu doğrusal regresyon analizi ile geliştirilen modellemelere göre daha başarılı olduğunu göstermiştir.

In this study, turbidity and chlorophyll-a levels of the lake were determined by taking samples from predetermined points in Karagöl within Artvin province, an empirical model was derived from GÖKTÜRK-2 satellite data, and turbidity and chlorophyll-a maps were made. The model developed for turbidity was developed by multiple linear regression analysis of the combinations of spectral reflection values of the blue, green and red bands of the satellite images (R2 = 0.80). The model developed for chlorophyll-a was developed by multiple linear regression analysis of combinations of spectral reflection values of infrared, red and blue bands of satellite images and chlorophyll-a values (R2 = 0.89). Then, turbidity and chlorophyll-α models were used to estimate turbidity and chlorophyll-α concentrations by using fuzzy logic technique (R2 = 0.81 and R2 = 0.91, respectively). As a result, the results showed that remote sensing techniques could be used to determine turbidity and chlorophyll-a levels in the lake, and that the models developed with the fuzzy logic technique were more successful than the models developed with multiple linear regression analysis.