Uydu görüntüsüyle sulak alan ve su yüzeyi nasıl tespit edilir?

Açık su yüzeyi, uydu görüntüsünde yeşil bandı yakın ya da kısa dalga kızılötesi bantla karşılaştıran NDWI ve MNDWI indeksleriyle tespit edilir. Sulak alan açık suyun yanında bataklık ve sazlık gibi bitkili alanları da kapsar; bu yüzden su indeksi bitki indeksiyle ve farklı mevsimlerin görüntüleriyle birlikte kullanılabilir.

Rehberdeki sayılar, uydu analiz platformu TerraScane ile Manyas Gölü çevresinde (Balıkesir) yapılmış gerçek bir arazi örtüsü analizinden ve sulak alan taramasından gelir; her biri yılı, çözünürlüğü ve alanıyla verilir. Önce tanım, indeksler ve uydu verisi gelir.

Sulak alan nedir, su yüzeyinden farkı nedir?

Tarım ve Orman Bakanlığı Doğa Koruma ve Milli Parklar Genel Müdürlüğü, sulak alanı başta su kuşları olmak üzere canlıların yaşama ortamı olarak önem taşıyan bütün sular, bataklık, sazlık ve turbiyeler ile bu alanların kıyı kenar çizgisinden itibaren kara tarafına doğru ekolojik açıdan sulak alan kalan yerler diye tanımlar. Sular doğal ya da yapay, kalıcı ya da geçici, durgun ya da akıntılı, tatlı, acı ya da tuzlu olabilir; tanım, gelgitin çekilme döneminde derinliği altı metreyi geçmeyen deniz alanlarını da kapsar (Tarım ve Orman Bakanlığı).

Göl, gölet ve akarsu gibi açık su yüzeyi sulak alanın bir parçasıdır; sulak alan bunun yanında bataklık ve sazlık gibi bitkili alanları da içerir. Tanım geçici suyu da kapsar. Kaplan ve Avdan (2017) sulak alanı kalıcı ya da mevsimlik olarak suyla doygun alan diye anar ve uydu verisinin sulak alandaki değişimi mevsimsel ve daha uzun dönemlerde izlemeye olanak verdiğini yazar (DOI).

Su yüzeyi hangi indeksle bulunur?

NDWI (Normalize Fark Su İndeksi), McFeeters'in (1996) açık su yüzeylerini ayırmak için önerdiği indekstir (DOI). Yeşil ve yakın kızılötesi (NIR) yansımanın farkını toplamlarına böler:

NDWI = (GREEN - NIR) / (GREEN + NIR)

Su yakın kızılötesini soğurur; bu yüzden bu bant, görünür ışıkta belirgin olmayan kara ve su sınırlarını ayırt etmeye yarar (NASA Earth Observatory).

MNDWI (Değiştirilmiş Normalize Fark Su İndeksi), NDWI'deki yakın kızılötesi bandın yerine bir orta kızılötesi bant koyan Xu'nun (2006) önerisidir; çalışmada bu bant Landsat TM'nin 5. bandıdır. Bugünkü adlandırmayla kısa dalga kızılötesi bant (SWIR1) kullanılır:

MNDWI = (GREEN - SWIR1) / (GREEN + SWIR1)

Xu'ya göre NDWI ile çıkarılan su bilgisi çoğu zaman yapılı alan gürültüsüyle karışır ve su alanı olduğundan fazla çıkar; MNDWI, arka planı yapılı alanın baskın olduğu bölgelerde su bilgisini ayırmak için daha uygundur (DOI).

Aynı adı taşıyan ikinci bir NDWI vardır: Gao (1996), bitkinin sıvı suyunu uzaydan izlemek için ayrı bir indeks önermiştir (DOI). Bu rehberde NDWI, McFeeters'in açık su indeksidir; bitki nemi için platformda NDMI bulunur.

NDWI değerleri Landsat görüntülerinde şöyle okunur: sıfırdan büyük değerler su pikselidir. Sıfır eşiği küçük su kütlelerini ve bitki içeren suları ayıramayabilir (DOI). Eşik değeri sensöre ve alana göre değişebilir: Kaplan ve Avdan'ın Sentinel-2 çalışmasında su için kullanılan NDWI eşiği, Landsat için bilinen sıfırdan farklıydı.

Hangi uydu verisinden çıkarılır?

NDWI ve MNDWI, yeşil bandı ve yakın ya da kısa dalga kızılötesi bandı olan her optik uydudan hesaplanır. TerraScane'de seçilebilen uydular ve tarih aralıkları şöyledir:

Landsat 7 dahil bütün uyduların tarih aralıkları ve veri notları uydu ve veri sayfasındadır. Landsat 7'de bantlar Landsat 5 ile aynı numaradadır (USGS). Sentinel-2 bantlarının çözünürlükleri ve görevin nominal tekrar süresi (iki uyduyla Ekvator'da 5 gün) SentiWiki'de verilir.

Sulak alan uydu verisiyle nasıl tespit edilir?

Sulak alan haritalamasında su indeksi tek başına yetmeyebilir, çünkü sulak alan bitkili alanları da içerir. Kaplan ve Avdan (2017), Türkiye'de bir sulak alanda 31 Temmuz 2016 tarihli Sentinel-2 görüntüsüyle piksel tabanlı, nesne tabanlı ve indeks tabanlı sınıflandırmayı karşılaştırdı. Önerdikleri yöntem, nesne tabanlı sınıflandırmayla sulak alanın sınırını çıkarmak ve sınırın içindeki bitkili, karışık ve su alanlarını NDVI ve NDWI ile ayırmaktır (DOI).

Aynı çalışmada NDVI sulak alanın içindeki bitki yoğunluğunu gösterdi ve NDWI su alanlarını diğer yüzeylerden ayırdı; ama bu yöntemlerin hiçbiri tek başına sulak alanın sınırını ve içeriğini çıkaramadı. Türkiye'nin BM'ye sunduğu envanter belgesi de sulak alanları ayırmak için NDWI gibi farklı indekslerin kullanıldığını yazar (UNFCCC).

TerraScane örneği: Manyas Gölü çevresinde su ve sulak alan

Aşağıdaki iki harita, TerraScane arazi örtüsü analizinin Manyas Gölü çevresi (Balıkesir) için çıkardığı 2016 ve 2026 haritalarıdır: 46.974 ha alan, 10 m çözünürlük. Haritadaki her renk bir arazi örtüsü sınıfıdır; Su sınıfı mavi, Su Basmış Bitki sınıfı kıyıda mor görünür. 2026 kısmi bir yıldır.

2016 ve 2026 arazi örtüsü

Sınıfların payları aşağıdaki tabloda; 2026 kısmi yıldır:

Su sınıfı 2016'da alanın %32,2'sini, 2026'da (kısmi yıl) %31,9'unu kaplar.

Su Basmış Bitki sınıfının payı 2016'da %0,7, 2026'da (kısmi yıl) %2,0'dır.

Sulak alan taramasının çıktısı

Aynı alan için çalıştırılan sulak alan taraması, parsel başına tek bir gösterge, gerekçesi ve en yakın açık suyun uzaklığını verir. Manyas örneğinin 2026 taraması (kısmi yıl) şöyledir:

Bu bir tarama sonucudur: gösterge yüksek ya da orta çıktığında dosya saha kontrolü önerir. Hangi gözlemin sonuca katkı verdiği ve hangi dönemden geldiği dosyadaki bilgi balonunda yazar. Dosyanın içeriği ve tablodaki iki değer sulak alan taraması hizmeti sayfasındaki örnekte gösterilir.

Hangi indeks ne zaman kullanılır?

Yapılı alanın baskın olduğu bölgelerde, bitki nemi ya da sulak alanın içindeki bitki yoğunluğu izlenecekse NDWI'nin yanında ya da yerine başka indeksler kullanılır:

NDVI'nin değerleri ve yorumu NDVI rehberinde anlatılır. Dönemleri karşılaştırırken aynı indeks ve aynı uydu verisi kullanılır.

Bir parselde su ve sulak alan izi nasıl kontrol edilir?

Bir parselde su ve sulak alan izi, aynı parselin su indeksi ve arazi örtüsü haritası yan yana okunarak kontrol edilir:

1. Parsel sınırı platformda çizilir ya da KML, KMZ, SHP veya GeoJSON dosyasıyla yüklenir.
2. NDWI ya da MNDWI analizi çalıştırılır. Sulak alan kalıcı ya da mevsimlik olarak suyla doygun olabildiğinden, analiz yılın farklı dönemleri için tekrarlanabilir.
3. Arazi örtüsü haritasında Su ve Su Basmış Bitki sınıflarının payına bakılır; sulak alan taramasında gösterge ve gerekçe okunur.

Su ve sulak alan tespiti ne zaman güvenilir, sınırları nelerdir?

• Yapılı alan su gibi görünebilir. NDWI ile çıkarılan su bilgisi çoğu zaman yapılı alan gürültüsüyle karışır; Xu (2006) bu yüzden MNDWI'yi önerir.
• Küçük su kütleleri ve bitki içeren sular eşiğin dışında kalabilir. Kaplan ve Avdan'ın çalışmasında sıfır eşiği bu suları ayıramadı ve eşik Sentinel-2 için değişti.
• Kar ve buz da suya benzer değer verebilir (MNDWI açıklaması).
• Bulut ve bulut gölgesi sonucu bozabilir. Uydunun algıladığı ışık bulutlarca değiştirilebilir ya da engellenebilir (USGS); Kaplan ve Avdan'ın çalışmasında yanlış sınıflamanın tek kaynağı bulut gölgesiydi.
• Sulak alan kalıcı ya da mevsimlik olarak suyla doygun olabilir. Bu yüzden raporda her sayının hangi döneme ait olduğu yazılır.
• Sentinel-2'de yeşil ve yakın kızılötesi bant 10 m, SWIR1 bandı 20 m, Landsat'ta çözünürlük 30 m'dir (SentiWiki, USGS). Bir pikselin değeri, o karenin içindeki bütün yüzeylerin bileşimini yansıtır.

Sulak alanlar raporlamada nasıl izlenir?

Su yüzeyi ve sulak alan haritaları, raporlamada sulak alanların alanını ve zaman içindeki değişimini göstermek için kullanılır. Karbon stoğu ayrı hesaplanır; bu haritalar, bu hesapta kullanılan alan ve dönüşüm verisine girdi sağlar.

Bu bilgiler, su yüzeyinin ve sulak alanın dönemler boyunca nasıl değiştiğini tarihli ve alanlı biçimde belgelemeye yardımcı olur.

TerraScane ölçüm ve izleme aracıdır: arazi örtüsü haritasında Su ve Su Basmış Bitki sınıflarının payını verir ve iki yıl arasındaki farkı yan yana gösterir; her parsel için sulak alan göstergesini gerekçesiyle yazar. Raporda her sayının hangi yıldan geldiği yazılıdır. Yukarıdaki Manyas Gölü örneğinde Su sınıfı, 2026'da (kısmi yıl) alanın %31,9'unu kaplar. Arazi örtüsü haritaları için arazi örtüsü hizmeti vardır.

Birden çok parselde su ve sulak alan nasıl taranır?

Tek parselin su indeksi tek bir analizle çıkar. Birçok parselin sulak alanla kesişimini projeye başlamadan görmek gerektiğinde sulak alan taraması hizmeti her parsel için tek bir gösterge ve gerekçesini KMZ dosyasında teslim eder; parselin arazi örtüsü haritası aynı dosyada yer alır. Kendi parselinizde NDWI ya da MNDWI analizini çalıştırmak için platformu ücretsiz deneyebilirsiniz.

Kaynaklar

• McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing 17(7), 1425-1432. DOI 10.1080/01431169608948714
• Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing 27(14), 3025-3033. DOI 10.1080/01431160600589179
• Gao, B.-C. (1996). NDWI: a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment 58(3), 257-266. DOI 10.1016/S0034-4257(96)00067-3
• Kaplan, G., Avdan, U. (2017). Mapping and monitoring wetlands using Sentinel-2 satellite imagery. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-4/W4, 271-277. DOI 10.5194/isprs-annals-IV-4-W4-271-2017
• Tarım ve Orman Bakanlığı, Doğa Koruma ve Milli Parklar Genel Müdürlüğü. Temel Kavramlar
• NASA Earth Observatory. Why is that Forest Red and that Cloud Blue? How to Interpret a False-Color Satellite Image
• USGS. What are the band designations for the Landsat satellites?
• USGS. Data Smoothing: Reducing the Noise in NDVI (2018)
• Copernicus. Sentinel-2 mission (SentiWiki)
• IPCC (2006). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Volume 4, Chapter 3: Consistent Representation of Lands. IPCC NGGIP
• Türkiye (2024). Turkish Greenhouse Gas Inventory 1990-2022: National Inventory Document. UNFCCC. UNFCCC
• BM İstatistik Bölümü (2025). SDG indicator metadata, Indicator 6.6.1: Change in the extent of water-related ecosystems over time (sorumlu kuruluş: UNEP; son güncelleme 11 Haziran 2025). BM İstatistik Bölümü