Baraj Su Seviyesi Değişimlerinin Yüzey Alanlarına Dayalı Olarak Uzaktan Algılama ve Makine Öğrenme İle Analizi: İstanbul Örneği
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GAMZE KARA
Danışman: Fatih Gülgen
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tez kapsamında, İstanbul'da yer alan yedi barajın (Ömerli, Elmalı, Sazlıdere, Terkos, Alibey, Büyükçekmece ve Darlık) su yüzey alanlarının uzaktan algılama (UA) yöntemleri ile bulunmasını ve hacim değişimlerinin UA, hidro-meteorolojik veriler ve makine öğrenme (MÖ) yöntemleri kullanılarak analiz edilmesini amaçlamaktadır. İlk aşamada, farklı çevresel ve morfolojik özelliklere sahip barajlar için normalleştirilmiş fark su indeksi (Normalized Difference Water Index NDWI), değiştirilmiş NDWI (Modified NDWI-MNDWI), otomatik su çıkarma indeksi gölgeli (Automated Water Extraction Indeks Shadow-AWEIsh) ve otomatik su çıkarma indeksi gölgesiz (Automated Water Extraction Indeks Non Shadow AWEInsh) su çıkarma indekslerinin performansları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve barajlara özgü en uygun indeksler belirlenmiştir. Sonuçlar, tek bir indeksin tüm barajlar için yeterli olmadığını göstermiştir. İkinci aşamada, 2017– 2025 dönemine ait su yüzey alanı, hacim, su seviyesi ve meteorolojik değişkenlere Mann–Kendall trend analizi uygulanmıştır. Analizler, Elmalı Barajı dışında diğer barajların büyük çoğunluğunda su yüzey alanı ve hacimde %95 güven aralığı düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı azalış eğilimleri bulunduğunu ortaya koymuştur. Buna karşın yağış serilerinde uzun vadeli anlamlı bir trend tespit edilmemiş; buharlaşma ve sıcaklık serilerinde ise kısa süreli değişimlerin ardından durağan bir yapı gözlenmiştir. Son aşamada ise geliştirilen rastgele orman (RO) tabanlı su seviyesi tahmin modeli, UA temelli yüzey alanı değişkenlerinin, gecikmeli verilerin ve hareketli ortalamaların su seviyesi tahmininde en güçlü belirleyiciler olduğunu göstermiştir. Genel olarak çalışma, İstanbul barajlarının hidroklimatik baskı altında olduğunu ve RO tabanlı yaklaşımların su kaynakları yönetimi için etkili bir karar destek aracı sunduğunu ortaya koymaktadır.