| Tez Künye | Durumu | ||
| Monitoring of water clarity, and submerged and emergent plant coverages in shallow lake wetlands using remote sensing techniques / Sığ göl sulak alanlarında su berraklığının ve su içi ve su üstü bitkilerinin uzaktan algılama teknikleriyle izlenmesi Yazar:ÖZGE KARABULUT DOĞAN Danışman: PROF.DR. MERYEM BEKLİOĞLU YERLİ ; Y.DOÇ.DR. ZUHAL AKYÜREK Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoloji Ana Bilim Dalı Konu:Biyoloji = Biology Dizin: | Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2007 117 s. | ||
| ÖZSIĞ GÖL SULAKALANLARINDA SU BERRAKLIĞININ VE SU Ç VESUÜSTÜ B TK LER N N UZAKTAN ALGILAMA TEKN KLER YLEZLENMESKarabulut Doğan, ÖzgeYüksek Lisans, Biyoloji BölümüTez Yöneticisi: Prof. Dr. Meryem Beklioğlu YerliOrtak Tez Yôneticisi: Y. Doç. Dr. Zuhal AkyürekŞubat 2007, 99 sayfaYaban hayatı ve insanlık için değerli hizmetler sağlayan sığ gölsulakalanlarındaki ekolojik durumunu gösteren en önemli belirteçler su bitkileri(makrofitler) ve su berraklığıdır. Bu ekosistemlerin korunmalarına yardımcıolmak için gerekli olan hızlı ve büyük ölçekli izleme stratejilerigeliştirilmesinde Uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) avantajsağlayan araçlar olabilirler.Bu çalışmada Mogan ve Eymir Gölleri’ndeki su bitkilerinin ve su berraklığınınizlenmesi için yüksek mekansal çözünürlüklü Quickbird ve IKONOSgörüntüleri ile orta mekansal çözünürlüklü Landsat ve Aster görüntülerikullanılmıştır.Suüstü bitkilerinin yüksek mekansal çözünürlüklü görüntülerlesınıflandırılmasından elde edilen genel doğruluklar her iki göl içinde %90’danyüksekken, orta mekansal çözünürlüklü görüntülerden elde edilen doğruluklarMogan Gölü için %80 ve %93 arasında, Eymir Gölü için ise %70 ve %78arasında değişmiştir. Mogan Gölü’ndeki saz yatağı alanında 2002 ile 2005yılları arasında 23 hektarlık 2005 ve 2006 yılları arasında ise 14 hektarlıkkayıpların olduğu bulunmuştur. Eymir Gölü’ndeki saz yatağı alanında yüksekmekensal çözünürlüklü görüntülerde önemli bir değişim bulunmazken, ortamekansal çözünürlüklü görüntülerdekarışmış piksellerin varlığından ötürü 8hektarlık bir değişim gözlenmiştir.Mogan Gölü’ndeki suiçi bitkilerinin Quickbird görüntülerindensınıflandırılması sonucunda elde edilen genel doğruluk değerleri %83 (2005) ve%79’dur (2006). Suiçi bitki türlerinin sınıflandırılmasından ise %72 (2005) ve%69 (2006) genel doğrulukları elde edilmiştir.Ayrıca, mavi bant ve kırmızı bant ile mavi bantın oranlarının birlikte Secchidisk derinliğini en iyi tahmin ettikleri bulunmuştur.Anahtar sözcükler: Sınıflandırma, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Makrofitler, Secchidisk derinliği. | |||
| ABSTRACTMONITORING OF WATER CLARITY, AND SUBMERGED ANDEMERGENT PLANT COVERAGES IN SHALLOW LAKE WETLANDSUSING REMOTE SENSING TECHNIQUESKarabulut Doğan, ÖzgeM.Sc., Department of BiologySupervisor: Prof. Dr. Meryem Beklioğlu YerliCo-Supervisor: Assist. Prof. Dr. Zuhal AkyürekFebruary 2007, 99 pagesShallow lake wetlands, for which aquatic plants (macrophytes) and waterclarity are the key indicators of ecological status, provide valuable services towildlife and humanity. Conservation of these ecosystems requires developmentof rapid and large scale monitoring strategies, where remote sensing andGeographic Information Systems (GIS) can be advantageous.In this study, high spatial resolution Quickbird and IKONOS and mediumspatial resolution Landsat and Aster images were used for monitoring theaquatic plants and water clarity in Lakes Mogan and Eymir.Classification of emergent plants with high spatial resolution data yieldedoverall accuracies greater than 90% for both lakes, while overall accuraciesobtained from the medium spatial resolution data ranged between 80% and 93%for Lake Mogan and between 70% and 78% for Lake Eymir. It was found thatthere was 23ha reed bed loss in Lake Mogan between 2002 and 2005 and anadditional 14ha was lost between 2005 and 2006. In Lake Eymir, no significantchange in reed bed area was detected from high spatial resolution images;however medium spatial resolution images revealed 8ha of change which wasattributed to the presence of mixed pixels due to low resolution.The overall accuracies for submerged plant coverage classification fromQuickbird images in Lake Mogan were 83% (2005) and 79% (2006) and forclassification of submerged plants species were 72% (2005) and 69% (2006).Moreover, it was found that blue band together with the ratio of red band toblue band, were the best predictors of Secchi disc depth.Keywords: Classification, Geographical Information Systems, macrophytes,Secchi disc depth. | |||