Toprak erozyonu risk analizinde bitki örtüsü ve ürün yönetimi faktörünün (C-faktör) uzaktan algılama yöntemleriyle tahmini

Abstract

Bitki örtüsü; toprak erozyonunun kontrol altına alınması ve su kaynaklarının kalitesinin arttırılmasında en önemli koruma önlemlerinden biri olarak kabul edilmektedir. Potansiyel yüzey erozyonunun tahmininde günümüzde en yaygın kullanılan model olan Yenilenmiş Evrensel Toprak Kaybı Eşitliği'ndeki (YETKE/RUSLE) "bitki örtüsü ve ürün yönetimi faktörünün (C-faktör)" hesaplanması aşamasında, uzaktan algılama ürünlerinden Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndisi (NDVI) ile daha hassas, pratik ve güvenilir tahminlerde bulunulabileceği konusunda sayısız makale yayınlanmıştır. Bu çalışmada, Erzurum ili Tortum ilçesi sınırları içerisinde bulunan Tortum-Kuzey Mikrohavzası'na ait C-faktör haritaları, 50 cm çözünürlüklü WorldView2 uydu görüntüsünden elde edilen NDVI yüzeyi yardımıyla ve literatürdeki çeşitli C-faktör eşitlikleri kullanılarak CBS ortamında üretilmeye çalışılmıştır. Çalışma sonucunda arazi kullanım tipleri açısından en iyi tahminleme merada linear, ziraatte exponential, taşlık alanlarda ise Durigon ve arkadaşları'nın (2014) regresyon modeliyle yapılmıştır. Çalışma alanındaki tüm arazi kullanım ve bitki örtüsü tiplerini bir arada en iyi temsil eden C-faktörü haritası ise "linear regresyon model" ile üretilmiştir (R2=0.798). Çalışmada kullanılan modellerle üretilen tüm haritaların kendi aralarında istatistiki olarak anlamlı farklar olduğu görülmüştür. Bu farklılıkların yüksek eğimli ve heterojen karakterli arazi yapısı ile farklı yükseklik kademelerinde bulunan vejetasyon tiplerinin değişik gelişim trendlerinden kaynaklandığı düşünülmektedir.

Vegetation cover is regarded as one of the most important protection precautions for controlling soil erosion and increasing quality of water reserves. Numerous articles have been published about the fact that more delicate, practical, and reliable estimations can be made through Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), a tool of remote sensing, at the stage of calculating "cover and crop management factor (C-factor)" in Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), the most widely used model in the world in the estimation of potential surface erosion. In this study, the C-factor map that belongs to the Tortum-North watershed within the district of Tortum in the province of Erzurum was attempted to be produced in GIS with the help of NDVI profile obtained from the WorldView2 satellite imagery with a spatial resolution of 50 cm and by using various C-factor equations in the literature. At the end of the study, equations with the best estimation in terms of land use types were produced with the regression models of linear for pasture, exponential for agriculture and Durigon et al. (2014) for rocky areas. The C-factor map that represents all land use/land cover types together was produced by "linear regression model" (R2=0.798). It was observed that all models used displayed statistically significant differences among themselves. These differences are attributed to steepy and heterogeneous topography and the different growth trends of the vegetation types at different elevation levels.