ÖZET.

Acıgöl ün (Denizli) Uzaktan Algılama Yöntemleri ve CBS Kullanılarak Rezervinin Hesaplanması Muhittin KARAMAN *1, Murat BUDAKOĞLU 2, Suat TAŞDELEN 3, Z. Damla UÇA AVCI 1, Ahmet DUMAN 3 1 İTÜ, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Merkezi, İstanbul 2 İTÜ, Maden Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, İstanbul 3 Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Denizli ÖZET mkaraman@itu.edu.tr Denizli ve Afyon illerinin kesişim noktasında yer alan Acıgöl, sığ ve tektonik bir göldür. Göl, havzanın güneyindeki fay yüzeyi boyunca yer alan sürekli kaynaklar, gölün doğusundaki Kocaçay ve yağışlı dönemdeki yüzey suları ile beslenmektedir ve gölün gideri yoktur. İçme ve kullanma amacının yanında, gölün etrafındaki tarım arazilerinin sulanması amacıyla da gölü besleyen kaynaklardan su pompalanmaktadır. Göl suyunun aşırı tuzlu olması ve yüksek miktarda Cl-Na- SO 4 içeriği nedeni ile, gölden çözelti madenciliği yöntemi kullanılarak doğal sodyum sülfat üretimi yapılmaktadır. Bu işlem esnasında doğal ve teknolojik yöntemlerle sodyum sülfat üretiminin yapıldığı göl alanından üretim havuzlarına su çekilmektedir. Acıgöl, son yıllarda nüfus artışı ve sanayi faaliyetlerinin artmasına bağlı olarak sayısı azalan farklı kuş türleri için de yaşam alanı özelliğindedir. Gölde gerek doğal yaşamın korunabilmesi, gerekse sodyum sülfat üretiminden kaynaklanan ekonomik potansiyelinin değerlendirilebilmesi için yapılacak gölün sürdürülebilirliği amaçlı çalışmalara altlık olması amacıyla hacim ve alan belirleme çalışmaları yapılmıştır. Gölün hacmi, göldeki derinlik ölçüm verileri ile uydu görüntüsü verilerinin CBS ortamında analizi ile belirlenmiştir. Göl derinlik verilerinin elde edilmesi amacıyla, uydu geçişiyle eş zamanlı olarak göl üzerinde 84 noktada derinlik ölçümleri yapılmıştır. Ölçümlerin yapıldığı tarihte göl alanı ve kıyı çizgisini belirlemek için Landsat 5- TM görüntüsünde MNDWI (Düzenlenmiş Normalleştirilmiş Fark Su İndisi) kullanılmıştır. CBS ortamında gölün kıyı çizgisi ve ölçülen derinlik verileri kullanılarak Kriging mekansal interpolasyon yöntemi ile gölün derinlik haritası elde edilmiştir. Kıyı çizgisi ve derinlik ölçüm verilerinden üretilen derinlik haritasının üç boyutlu analizi ile gölün hacim ve alanı belirlenmiştir. Yağışlı dönem sonunda yerinde ölçülen derinlik verilerine göre maksimum derinliği gölün ortasında 2.1m dir. Gölün güneyinde kıyı çizgisinden yaklaşık 1.3 km sonra, batısında ise yaklaşık 2 km sonra gölün derin kısımlarına ulaşılmaktadır. Göl kıyı çizgisi içinde Acıgöl ün yaklaşık göl alanı 69.47 km 2 göl hacmi 101 milyon m 3 tür. Anahtar Kelimeler: Acıgöl, Rezerv, CBS, Uzaktan Algılama, Sulak Alan

Evaluation of Lake Acıgöl Reserve Using Remote Sensing and GIS Methods Muhittin KARAMAN *1, Murat BUDAKOĞLU 2, Suat TAŞDELEN 3, Z. Damla UÇA AVCI 1, Ahmet DUMAN 3 1 Istanbul Technical University, Center for Satellite Communications and Remote Sensing, Istanbul,Turkey 2 Istanbul Technical University, Faculty of Mining, Geology Department,Istanbul, Turkey 3 Pamukkale University, Geology Department, Denizli, Turkey mkaraman@itu.edu.tr ABSTRACT Acıgöl, is a shallow and tectonic lake, located in junction border of Denizli and Afyon cities. There are continuous springs along the fault on south part, Kocaçay on east, and also surface sources carry water during the rainy season. The lake has no outgoing. Besides the use of the water for drinking, agricultural irrigation purposes also cause the pumping from the surrounding springs. Acıgöl Lake is also used for sodium sulfate production since the lake has saline water and high Cl-Na- SO 4 content. During the sodium sulfate production process, water is pumped from the lake to the production ponds. Acıgöl, has been an important natural habitat for some bird species of which the coveys has been decreased in number for the recent years due to the effects of increase in human population and industrial activities around. In this study, the area and volume of lake was determined in order to prepare a base map for the projects on sustainability of the lake in both aspects of using the economic potential of sodium sulfate production and also protection of the natural environment. The volume of the lake was determined by GIS analysis of the depth data gathered from the ground surveying and the satellite data. The measurement of lake depth values were performed for 84 points, at the time simultaneous with the acquisition of satellite images. The lake area and the lake coastline were determined by producing MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) images of Landsat 5 - TM data. The Kriging interpolation method was applied to determine the depth map of the lake by using the lake coastline and the measured depth values in a GIS environment. By a 3-d analysis of the produced depth map of the lake, the area and the volume (batimetry) of the lake was obtained. The maximum depth of the lake for the end of the rainy season was measured as 2.1 m nearly on the center of the lake by ground surveying. The deep parts of the lake were determined as 1.3 km inside from the south coastline of the lake and nearly 2 km inside on the west part of the lake. Inside the coastline, the areal size of lake Acıgöl was found to be 69.47 km 2 and the volume of it was found to be 101 million m 3. Keywords: Lake Acıgöl, Reserve, GIS, Remote Sensing, Wetland

1. GİRİŞ Çözelti madencilik faaliyetinin gerçekleştirildiği sulak alanlarda, doğal dengenin korunması ve üretimin bu dengeyi sürdürecek şekilde yürütülmesi gerekmektedir. Özellikle yüksek miktarda tuz ve sülfat içerikli suya sahip tuzlu sodalı göllerden yapılan üretimde, üretim potansiyeli belirlenirken gölün su dengesi göz önünde bulundurulmalıdır. Endüstriyel hammadde üretimi için sulak alandan çekilecek su miktarı, sulak alanın bulunduğu bölgenin mevsimsel özellikleri göz önüne alınarak, belirlenmelidir. Sulak alanda yaşayan bir çok canlı için besin kaynağı olan suyun aşırı çekimi ile canlıların besin alanları küçültülmemelidir. Bir çok canlı türünün yaşamını devam ettirdiği sulak alanlarda aşırı seviye değişiklikleri meydana getirecek şekilde, kısa dönem içinde yüksek miktarda su çekimi yapılmamalıdır. Doğal ve endüstriyel çözelti madenciliğinin yapıldığı göllerde, potansiyelin belirlenmesi ve sürdürülebilirliğin sağlanması amacıyla rezerv hesaplamaları yapılmalıdır. Sulak alanın hacmi ve endüstriyel üretim sonucu hammadde olarak elde edilen ürünün göl suyundaki derişiminin dağılımı belirlenerek gölün endüstriyel potansiyeli belirlenmelidir. Bu çalışmada, Acıgöl de doğal yaşamın korunabilmesi ve aynı zamanda sodyum sülfat ve tuz üretiminden kaynaklanan gölün endüstriyel potansiyelinin değerlendirilebilmesi için yapılacak gölün sürdürülebilirliği amaçlı çalışmalara altlık olması amacıyla hacim ve alan belirleme çalışması yapılmıştır. 2. ÇALIŞMA ALANI Çalışma alanı olarak seçilen Acıgöl Denizli ve Afyon illerinin kesişme noktasında, 37 55'27.98"-37 45'7.41" kuzey enlemleri ve 30 0'17.24"-29 41'11.72" doğu boylamları arasında bulunmaktadır (Resim 1). 1952 yılından bu yana doğal yolla sodyum sülfat üretimin gerçekleştirildiği endüstriyel bir alan olmakla birlikte, başta flamingo olmak üzere bir çok kuş türünün yaşadığı (Kahraman, 2007) veya göç yolu üzerinde olduğu önemli bir sulak alandır. Jeokimyasal olarak aşırı tuzlu suya sahip olan göl, tuzcul alanlarda yaşamını sürdüren kuşlar için de önemli bir yaşam alanıdır. Bir çok kuş türüne yaşam alanı sağladığından ötürü Önemli Kuş Alanı (ÖKA) olan (Yarar ve Magnin, 1997; Kılıç ve Eken, 2004) Acıgöl de doğal yolla ve solüsyon yöntemiyle sodyum sülfat ve tuz üretimi yapılmaktadır (Resim 2-3). Resim 1. Acıgöl'ün konumu Resim 2. Doğal yolla sodyum sülfat üretimi yapılan alanlar

Resim 3. Acıgöl'ün güneydoğu yönünden görünümü 3. YÖNTEM Çalışmada izlenen yöntem Tablo 1 de verilmiştir. Tablo 1. Uygu görüntüsü ve CBS kullanarak göl alanını ve hacmini hesaplama Derinlik Ölçümleri Yersel Derinlik Ölçümleri Uydu Görüntüsü Kıyı Çizgisi Çıkartımı Derinlik Dağılımı Geometrik Düzeltme Su İndisi ile su kaplı alanların belirlenmesi ve görüntü maskeleme ile su olmayan alanların çıkartımı Maskelenmiş su indisi görüntülerinde raster vektör dönüşümü Vektör veriden su kaplı alanın hesaplanması Batımetri için su adacıklarının su kaplı alanlardan atılması Göl kıyısı poligonunun noktasal elemanlara dönüşümü İnterpolasyon için veri birleştirme (noktasal poligon ve ölçümler) Kriging interpolasyonu Hacim Hesabı Veri kırpma 3D Analiz ile hacim ve alan hesabı 3.1 Derinlik Ölçümleri 29 Mayıs - 6 Haziran 2010 tarihleri arasında yapılan arazi çalışmasında göl yüzeyi örneklemeleri ile eş zamanlı yapılan derinlik ölçüm verileri kullanılarak göl derinlik haritası çıkarılmıştır. Derinlik ölçümlerinde göl yüzeyinde gölün tamamını temsil edecek şekilde dağınık örnekleme yöntemi uygulanmıştır (Resim 4). Arazi çalışmalarında göl yüzeyinde 84 noktada derinlik ölçülmüştür. Gölün derin ve sığ ortamlarında tekne ile ölçüm yapılırken, tekne ile ulaşılamayan göl kenarı gibi çok sığ ortamlarda göl içinde derinlik ölçümleri yapılmıştır. Derinlik ölçümlerinde Seki Diski ve WQC-24 Multi parameter derinlik sensörü kullanılmış, ölçümün yapıldığı noktalar GPS ile koordinatlandırılmış ve tüm noktalar GPS yazılımı ile CBS ortamına aktarılmıştır (Resim 5). Göl yüzeyinde ölçülen değerler ölçüm anında minibilgisayara Excel ortamında kaydedilmiştir.

Resim 4. Derinlik ölçümü yapılan noktaların genel görünümü (Landsat5 TM, RGB:753) Resim 5. Göl yüzeyinde sseki ddiski ve derinlik sensörü kullanılarak yapılan derinlik ölçümleri Göl yüzeyinde maksimum derinlik 2.1 m. olarak gölün ortasında ölçülmüştür. Göl kıyısında aniden derinleşme olmayıp sığdan derine dereceli geçiş söz konusudur. Gölün güneyinde kıyı çizgisinden yaklaşık 1.3 km. sonra, batısında ise yaklaşık 2 km. sonra gölün derin kısımlarına ulaşılmaktadır. Gölün kuzeyinde ise bu mesafe daha azdır. Gölün batısı çok geniş bölgede yağışlı dönemde sığ, çamur ve yer yer kuru alanlar içermektedir. 3.2 Uydu Verileri ile Analiz 3.2.1 Geometrik düzeltme Arazi çalışmaları döneminde, yersel ölçümlere eş zamanlı 28.05.2010 tarihli Landsat5-TM- L1B uydu görüntüsü kullanılmıştır. Kullanılan görüntünün Landsat grid sistemine göre konumu 179/34 olup görüntü bulutsuzdur. Verinin spektral özellikleri ve çözünürlüğü Tablo 2 de verilmiştir. Tablo 2 Landsat 5 - TM spektral özellikleri ve çözünürlük (URL-1, 2011) Band no Elektromagnetik Spektrum Spektral band Çözünürlük Band 1 Blue (0.45-0.52 µm) 30 m Band 2 Green (0.52-0.60 µm) 30 m Band 3 Red (0.63-0.69 µm) 30 m Band 4 Near-Infrared (0.76-0.90 µm) 30 m Band 5 Near-Infrared (1.55-1.75 µm) 30 m Band 6 Thermal (10.40-12.50 µm) 120 m Band 7 Mid-Infrared (2.08-2.35 µm) 30 m Alınan Landsat 5 - TM görüntüsüne ilk önce geometrik düzeltme işlemi uygulanmıştır. Arazi çalışması ile elde edilen 43 yer kontrol noktası kullanılarak UTM projeksiyon sistemine dönüşüm yapılmıştır. (Resim 6)Birinci dereceden polinom dönüşümü ile yapılan geometrik düzeltmede maksimum karesel ortalama hata (RMS) 0.375726 piksel ve 11.3 m olarak belirlenmiştir. Resim 6. Geometrik düzeltmesi yapılmış görüntü üzerinde yer kontrol noktaları

Ön işleme işlemi tamamlandıktan sonra uydu verisinden su indisi görüntüsü üretilmiştir. 3.2.2 Su İndisi ile su kaplı alanların belirlenmesi ve görüntü maskeleme ile su olmayan alanların çıkartımı Su indisleri, uydu görüntülerinden sulu ortamların verimli olarak ayırt edilmesi ve su bileşenlerinin tanımlanması için kullanılmaktadır. Literatürde Landsat 5 TM verisi için kullanılan diğer NDWI su indisleri Tablo 3 te verilmiştir. Tablo 3. Landsat 5 - TM görüntüleri için NDWI su indisleri Metod Adı Spektrum Aralığı Dalga Boyuna göre B1 B2 NDWI Gao, 1996 NIR-MIR / NIR + MIR NDWI = (P0.86 - P1.24) / (P0.86 + P1.24) B4 B5 (B4-B5)/(B4+B5) McFeeters,1996 GREEN-NIR / GREEN + NIR NDWI=(P0.56- P0.83)/(P0.56+P0.83) B2 B4 (B2-B4)/(B2+B4) Xiao vd., 2002 NIR-SWIR / NIR + SWIR NDWI=(P(0.78-0.89)-P(1.58-1.75)) /(P(0.78-0.89)+P(1.58- B4 B5 (B4-B5)/(B4+B5) 1.75)) NSIDC, 2002- NIR-SWIR / NIR + SWIR NDWI=(P(0.75-0.9)-P(1.55-1.75)) / (P(0.75-0.9)+P(1.55- B4 B5 (B4-B5)/(B4+B5) Thomas ve Michael, 2003 1.75)) Hokkaido Inst. RED SWIR / RED + SWIR NDWI=(P(0.63-0.69)-P(1.55-1.75)) / (P(0.63- B3 B5 (B3-B5)/(B3+B5) 2002 0.69)+P(1.55-1.75)) Rogers ve RED SWIR / RED + SWIR NDWI=(P(0.63-0.69)-P(1.55-1.75)) / (P(0.63- B3 B5 (B3-B5)/(B3+B5) Kearney, 2004 0.69)+P(1.55-1.75)) Hanqiu Xu, 2006 GREEN - MIR / GREEN + MIR MNDWI=(P0.56- P1.65)/(P0.56+P1.65) B2 B5 (B2-B5)/(B2+B5) Bu çalışmada, geometrik düzeltmesi yapılmış görüntülerden, kıyı çizgisi çıkartımında kullanmak üzere MNDWI Su İndisi (Xu, 2006) görüntüleri üretilmiştir. Su indisi (Normalized Difference Water Index) (NDWI), uydu görüntülerinden su bileşenlerinin tanımlanması için McFeeters (1996) ve Gao (1996) tarafından geliştirilmiştir. McFeeters (1996) ın geliştirdiği NDWI su indisi ile yakın kızıl ötesi (NIR) ve görünür yeşil (Green) ışığı kullanarak toprak ve yerüstü bitkilerinin elimine edilmesiyle su bileşenleri belirlenir. NDWI aynı zamanda su yüzeyinin bulanıklığının belirlenmesi çalışmalarında da kullanılmaktadır. Gao (1996) tarafından geliştirilen modelde ise su indisi için radyometrik kalibrasyonu yapılmış görüntüsünün 0.86 μm yakın kızıl ötesi(nir) ve 1.24 μm Orta kızıl ötesi (MIR) bölgelerinin reflektans birimindeki radyans değerleri kullanılır. Modelin geliştirilmesinde bitki örtüsünün yakın kızıl ötesi ve kısa dalga kızıl ötesi bölgelerinde yüksek yansıtıma sahip olmasından yararlanılmaktadır. Gao (1996) tarafından geliştirilen Su İndisi (NDWI), McFeeters (1996) tarafından geliştirilen Su İndisinden (NDWI) farklı olup, bitki su muhtevasını belirlemede kullanılmakta ve bitki örtüsü likit su içeriği değişimi de belirlenebilmektedir. Aynı zamanda 0.86-1.24 μm dalga boyu aralığında atmosferik saçılım etkisi oldukça düşük olduğundan atmosferik etki çok azdır. Su alanların belirlenmesi için geliştirilen bu modelde su altındaki toprak örtüsü etkisi tamamen kaldırılamamıştır. Xu (2006), McFeeters (1996) tarafından geliştirilen su indisi modelini temel alarak Düzenlenmiş Su İndisi (MNDWI) modelini geliştirmiştir. McFeeters (1996) su indisi ile elde edilen su bilgileri, su altındaki yerleşik zemin etkisinden etkilendiğinden buna bağlı olarak elde edilen bilginin gerçeğin çok üstünde olmasından hareketle geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde McFeeters (1996) dan farklı olarak yakın kızıl ötesi aralık (NIR) yerine, orta kızıl ötesi aralık (MIR) kullanılmıştır. Düzenlenmiş Su İndisi (MNDWI), yerleşik zemine sahip veya tabanı bitki ile kaplı,

berrak ve bulanık okyanus, göl ve akarsu ortamlarında test edilmiş özellikle yerleşik zeminlerde çok iyi sonuçlar elde edilmiştir. Düzenlenmiş Su İndisi zeminden kaynaklanan gürültü etkisini elimine ederek su ve su yüzeyi bilgilerini ortaya çıkarmaktadır. Ayrıca, su kirliliği gibi görünür bölge ve normal su indisinden çıkarımı daha zor bileşenlerin bulunmasında da kullanılmaktadır. Bu indis ile ancak sofistike yöntemler kullanılarak giderilengölge etkisi, su yüzeyinden etkin olarak giderilebilmektedir. Bu çalışmada su indisi görüntüsünün elde edilmesinde sistematik radyometrik düzeltmesi yapılmış görüntünün DN değerleri kullanılmıştır. Düzenlenmiş Su İndisi (MNDWI) görüntüsünde sulak alanların belirlenmesi için Tablo 4 te belirtilen tanımlama değerleri kullanılır. Tablo 4. Su indisi sınıflaması (Xu,2006) Değer Tipi MNDWI > 0 Su MNDWI <= 0 Toprak, Bitki Elde edilen MNDWI görüntüsü Resim 7 de verilmiştir. Uydu görüntüsünde sulu alanların belirlenmesi için denklem (1) eşitliği kullanılmıştır. MNDWI= (GREEN MIR) / (GREEN + MIR) (1) MNDWI=(P0.56- P1.65)/(P0.56+P1.65) Tablo 5 te, belirlenen kontrol noktası için (Resim 8), kıyı çizgisinin MNDWI değerindeki değişim gösterilmektedir. Tablo 3. Göl kıyısında sulu alandan ıslak alana geçişte indis değişimi MNDWI= 0.424837 MNDWI= 0.010638 MNDWI= -0.027027 Su Kaplı Alan Su Kaplı Alan Toprak veya Bitki Örtüsü MNDWI > 0 ; Su MNDWI <= 0 ; Toprak veya Bitki Resim 7. MNDWI kontrol noktası Elde edilen indis görüntüsü Tablo 4 e göre sınıflandırılmış ve indis değeri sıfırdan büyük olan alanlar su ile kaplı olan bölgeler olarak belirlenmiştir. Bir sonraki aşama olarak MNDWI indisgörüntüsünden, su kaplı alanlara karşılık gelen (W MNDWI >0) indis değerine sahip noktaların belirlenmesi için görüntü maskeleme yapılmıştır. Su

indisini çıkarmak için kullanılan Landsat çerçevesinde göl alanı dışında var olan su birikintilerinin ve üretim havuzlarının göl kıyı çizgisi içinde yer almaması için normal görüntü üzerinde göl çevresini kapsayan ilgili alan (Region of Interest) tanımlanmıştır. MNDWI su indisi görüntüsüne göl çevresi ilgili alanı içinde kalan ve su indisi 0 (sıfır) dan büyük noktaları görüntüleyen maske uygulanmıştır (Resim 9). Acıgöl ün kuzeyinde ve güney batısında yer alan üretim havuzlarının göl alanı içinde kalmaması için havuzlar ilgili alan içine alınmamıştır (Resim 10). Elde edilen maske görüntüde su ile kaplı alanlar (beyaz) 1 değerine sahip iken su olmayan alanlar (siyah) 0 değerine sahiptir. Resim 8. Acıgöl havzası su kaplı alanlar Resim 9. Maskeleme sonucu elde edilen göl alanı 3.3 Kıyı Çizgisi Çıkartımı Görüntü maskeleme ile belirlenen göl alanından kıyı çizgisinin çıkartımı için raster veriden vektör veriye dönüşüm yapılmıştır. Dönüşüm işleminde su bölgelerine ait vektör çıkartılacağından münhani değeri 1 alınmıştır (Resim 11). Su Adacıkları GÖL ALANI Su kaplı alan Kıyı Çizgisi Resim 10. Göl kıyı çizgisi, su kaplı alan, su adacıkları ve göl alanı (Landsat RGB: 321) Su ile kaplı alanlar; göl kıyı çizgisi içinde kalan göl alanı ile kıyı çizgisinin dışında kalan su adacıkları ile kaplı alanları temsil etmektedir. Acıgöl ün su ile kaplı bölgelerinin alanı ENVI programında belirlenmiştir. Bu işlem için kıyı çizgisi vektör verilerinden yararlanılmıştır. Kıyı çizgisi vektör verisi tek bir kapalı poligon şeklinde ilgili alana dönüştürülerek (Region of Interest) alan hesabı yapılmış ve 82,92 km 2 olarak bulunmuştur. Göl batimetri çalışmalarında, göl alanı poligonundan kopuk farklı kapalı poligon oluşturan ve derinlik ölçümünün olmadığı çok sığ su adacıkları vektör düzenleme yöntemleri ile kesilerek atılmıştır.

3.4 Göl Derinliğinin Haritalanması Arazi çalışmalarında ölçülmüş derinlik verileri kullanılarak gölün tamamının derinliğinin tahmini, CBS ortamında mekansal analiz yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla derinlik haritalaması için öncelikli olarak göl kıyı çizgisi noktasal değerleri koordinatlı olarak ASCII formatında üretilmiş ve su kotu 0 (sıfır) m. baz alınmıştır. İnterpolasyon için gölün etrafı 0 (sıfır) m. derinlikte olacak şekilde göl kıyı noktaları ile göl yüzey örnekleme verileri birleştirilerek derinlik veri seti elde edilmiştir (Resim 12). Resim 11. Göl derinlik veri setinin görünümü (Landsat5 TM, RGB:753) Göl derinlik veri seti noktasal olarak CBS ortamına ayrı bir katman olarak yerleştirilmiştir Tüm göl alanının derinliğini tahmin için mekansal analiz yöntemlerinden küresel istatistiki interpolasyon metodu olan Ordinary Kriging interpolasyon yöntemi ve Spherical semivariogram modeli kullanılmıştır. İnterpolasyon sonucunda Acıgöl ün göl alanı derinlik haritası 15m çözünürlüklü olarak elde edilmiştir (Tablo 6). Tablo 4. CBS ortamında Kriging ile mekansal analiz parametreleri Kullanılan Veriler Derinlikler Kriging Metodu Ordinary Semivariogram Modeli Spherical Hücre Boyutu 15m Arama Yarıçapı Tipi Variable Nokta Sayısı 12 3.5 Hacim Hesabı Kriging ile interpolasyon veri seti içinde en büyük ve en küçük X,Y koordinatlarına sahip kapalı dikdörtgen alanı için gerçekleşir. Göl kıyı çizgisi dışında kalan kısım kırpma yöntemi ile raster interpolasyon verilerinden atılarak sadece göl alanı derinlik haritası üretilmiştir (Resim 13).

Resim 12 Acıgöl göl derinlik haritası (Landsat5 TM, RGB:753) CBS ortamında hacim hesabı yapmak için ArcGIS ortamında 3D Analiz Yüzey Analiz araçları kullanılmıştır. Göl derinlik raster verisi kullanılarak göl hacmi 100.958.316,35 m 3 olarak bulunmuştur. Göl kıyı çizgisi içinde kalan göl alanı 69,47 km 2 dir. 4. SONUÇLAR Tektonik graben havzasında yer alan Acıgöl ün beslenimini yağışlar, gölün doğusundaki mevsimsel Kocaçay ve çok yüksek oranda gölün güneyindeki kaynaklar sağlamaktadır. Gölün güneyindeki fay yüzeyi boyunca sıralanan kaynaklar sürekli sulardır. Gölün gideri olmayıp, süzülme, buharlaşma ve gölden yapılan üretimin dışında her hangi bir boşalım söz konusu değildir. Mevsimsel değişikliklerden etkilenen gölde su seviyesi dinamiktir. Bu çalışma kapsamında elde edilen göl alanı ve hacim değerleri Mayıs 2010-Yağışlı dönem sonunu temsil etmektedir. Aynı çalışma kurak dönem için de yapılarak gölün mevsimsel döngüdeki hacim değişimi belirlenmeli ve hacim değişimine etki eden faktörler tanımlanmalıdır. Elde edilen sonuçlara göre göldeki su dengesi ve dinamikleri tanımlanmalı, göldeki üretim, tarımsal sulama gibi faaliyetler gölün su dengesi gözetilerek yürütülmelidir. Teşekkür Yazarlar, çalışmada kullanılan Landsat5-TM görüntülerinden dolayı (USGS) Amerikan Jeolojik Araştırmalar Merkezi ne, Çevre Bakanlığı Doğa Koruma ve Milli Parklar Genel Müdürlüğü ne, İstanbul Teknik Üniversitesi ve Pamukkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri ne desteklerinden ötürü teşekkür eder. KAYNAKLAR Gao, B.C., 1996, NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, Vol. 58: 257-266 Hakkaido Inst., Buheaosier, Kaneko M., Takada M., Tsuchiya K., Fukuma H., 2002, The Classification Of Vegetation Of Wetland Based On Remote Sensing Methods, Over Kushiro Wetland Hokkaido Japan, Report Of Hokkaido Institute Of Environmental Science, Vol. 29:53-58

Kahraman, D., 2007, Acıgöl'deki kuş türlerinin tespiti, sayılarının belirlenmesi ve korunması, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi,Denizli,104s. Kılıç,D.T., Eken, G., 2004, Türkiye nin önemli kuş alanları- 2004 Güncellemesi, Doğa Derneği, Ankara, Turkey,Pp:232 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. NSIDC, 2002, http://nsidc.org/data/docs/daac/nsidc0184_smex_ndvi_ndwi.gd.html Rogers and Kearney, 2004 A.S. Rogers and M.S. Kearney, Reducing signature variability in unmixing coastal marsh Thematic Mapper scenes using spectral indices, International Journal of Remote Sensing 20 (2004), pp. 2317 2335. Thomas J., and Michael C., 2003, SMEX02 Iowa Satellite Vegetation and Water Index (NDVI and NDWI) Data. Boulder, CO: National Snow and Ice Data Center. Digital media Xiao, X., Boles, S., Frolking, S., Salas, W., Moore, B. III, Li, C., He, L., and Zhao, R. (2002) Landscape- Scale Characterization of Cropland in China Using Vegetation and Landsat TM Images. International Journal of Remote Sensing, 23(18): 3579-3594 Xu, H., 2006, Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remote sensed imagery, International Journal of Remote Sensing, 27:14, 3025-3033. Yarar, M., Magnin, G., 1997, Türkiye nin Önemli Kuş Alanları, Doğal Hayatı Koruma Derneği, İstanbul, Türkiye, 313 s, 89-91. URL-1,2011, http://landsat.usgs.gov/about_landsat5.php