Su gövdelerindeki değişimlerin otomatik olarak tespit edilmesi ve analizi

Uzaktan algılama tarım, orman, bitki örtüsü ve su gibi farklı alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Göllerde su yüzeyindeki değişimler, ekosistemler ve sürdürülebilir su kaynaklarının yönetimi açısından elzemdir. Bu çalışma, uydu görüntüleri kullanılarak Türkiye’de farklı oluşum kökenlerine ve su kimyalarına sahip 10 gölün (Akşehir, Eber, Tuz, Salda, Manyas, İznik, Van, Beyşehir, Eğirdir, Burdur) 1984–2025 yılları arasındaki göl su yüzey alanı değişimini otomatik olarak tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın temel veri kaynağını Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI/TIRS, Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 ve Sentinel-2 MSI uydu görüntüleri oluşturmaktadır. CHIRPS yağış verileri ile ERA5-Land potansiyel buharlaşma verileri hidroklimatik değerlendirmeleri desteklemek amacıyla kullanılmıştır. Veriler, Google Earth Engine platformunda işlenmiştir. Su yüzeylerinin sınıflandırılmasında spektral indeksler ve Otsu eşikleme yöntemi kullanılmış; bu kapsamda Modifiye Edilmiş Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (MNDWI), Normalize Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), Normalize Fark Su İndeksi (NDWI) ve Otomatik Su Çıkarma İndeksi (AWEI) hesaplanmıştır. Ayrıca tüm analiz yıllarında (1984, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025) Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) ve K-En Yakın Komşu (KNN) makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Göllerin su yüzey alanlarında anlamlı azalmalar tespit edilmiştir. En çarpıcı düşüşler, yüzey alanının tamamını yitiren (%100) Akşehir Gölü’nde ve alanının %93,68’ini kaybeden Tuz Gölü’nde gözlemlenmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları arasında RO modeli, %99,25 genel doğrulukla en yüksek sınıflandırma başarısını göstermiştir. Bu çalışma, farklı oluşum ve özelliklere sahip göllerin izlenmesi için genelleştirilebilir ve güncellenebilir bir uzaktan algılama iş akışı sunmaktadır. Ayrıca sürdürülebilir su kaynakları yönetimi için farklı disiplinlere bilimsel bir altlık sağlamaktadır.