Yüzey enerji dengesine dayalı olarak Uzaktan Algılama Tekniği ile Seferihisar-Kavakdere Vadisinin bitki su tüketiminin belirlenmesi

Bu çalışma, günlük ve aylık olarak tahmin edilen gerçekleşen bitki su tüketimi değerlerini Seferihisar-Kavakdere vadisinde dağılımlarını inceleyip değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Çalışmada, 2013 ve 2014 yılları Mayıs-Ekim dönemine ait ETa değerleri, Landsat 8 OLI-TIRS uydu verileri kullanılarak METRIC modeli ile tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma ile Seferihisar-Kavakdere Vadisi bitki deseninin hemen hemen tamamını oluşturan narenciye, bağ ve zeytinin bitki su tüketimleri uzaktan algılama verilerine dayalı METRIC modeliyle belirlenmiştir. Mayıs, Haziran, Temmuz, Ağustos, Eylül ve Ekim aylarına ait ETa değerleri, 2013 yılında sırasıyla 127 mm, 145 mm. 190 mm, 170 mm, 146 mm ve 91 mm; 2014 yılında ise sırasıyla 114 mm, 125 mm, 135 mm, 124 mm, 100 mm ve 80 mm olmuştur. Her iki yılda da en yüksek değerler Temmuz ayında gerçekleşmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma ile Seferihisar Kavakdere Vadisi sulama alanındaki bitki su tüketimi uzaktan algılama verilerine dayalı METRIC modeliyle belirlenmiştir.

This study was carried out in order to evaluate the daily and monthly estimates of the actual evapotranspiration values in Seferihisar-Kavakdere valley. In the study, the ETa values for May-October 2013 and 2014 were estimated using the METRIC model using Landsat 8 OLI-TIRS satellite data. As a result, the evapotranspiration of citrus, grape and olive which constitute almost all of Seferihisar-Kavakdere Valley plant pattern was determined by METRIC model based on remote sensing data. In May, June, July, August, September and October ETa values are 127 mm, 145 mm, 190mm, 170 mm, 146 mm and 91 mm respectively in 201; in 2014, it was 114 mm, 125 mm, 135 mm, 124 mm, 100 mm and 80 mm respectively. The highest values in both years were realized in July. In conclusion, in this study, evapotranspiration in Seferihisar Kavakdere Valley irrigation area was determined by METRIC model based on remote sensing data.