Askıda sediman konsantrasyonunun belirlenmesinde geleneksel yaklaşımlar, makine öğrenmesi ve yeni eğilimler

Dergi

Sayı 8 / Aralık 2025

Yazarlar:

Gültekin ERTEN, Aytekin ERTEN

Anahtar Kelimeler:

Askıda sediman konsantrasyonu, Uzaktan algılama, Makine öğrenmesi, Multispektral ve hiperspektral uydu verileri, Açıklanabilir yapay zekâ.

Özet:

Askıda sediman konsantrasyonu; akarsu, delta ve kıyı ortamlarında su kalitesi, taşınım süreçleri ve morfodinamik değişimlerin anlaşılması açısından kritik bir göstergedir. Son 40 yılda uzaktan algılama teknikleri, saha gözlemleri ve makine öğrenmesi yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte askıda sediman konsantrasyonu tahmini ve izlenmesine yönelik çok sayıda yöntem önerilmiştir. Bu makale, dünya üzerinde farklı bölgelerde gerçekleştirilen çalışmaları inceleyerek askıda sediman konsantrasyonu araştırmalarındaki gelişmeleri özetlemektedir. Ele alınan literatür, üç ana eksende gruplandırılmıştır: (i) optik uydu verilerinden türetilen bant oranları ve indekslere dayalı geleneksel yaklaşımlar, (ii) yapay zekâ ve hibrit modeller gibi veri odaklı yöntemler ve (iii) bölgesel uygulamalar üzerinden sediman taşınımının iklim ve insan etkileriyle ilişkileri. Karşılaştırmalar, geleneksel bant oranı modellerinin özellikle küçük ve kapalı havzalarda halen etkin olduğunu, ancak geniş ölçekli izlemelerde makine öğrenmesi ve uydu tabanlı entegrasyonların doğruluğu belirgin şekilde artırdığını göstermektedir. Mevcut literatürdeki boşluklar arasında uzun dönemli analizlerin sınırlı olması, topoğrafik ve iklimsel değişkenlerin çoğu modelde yetersiz temsil edilmesi ve kıyı-delta sistemlerinde Askıda sediman konsantrasyonunun doğrudan etkilerinin az incelenmiş olması öne çıkmaktadır. Bu çalışma, gelecekte askıda sediman konsantrasyonu araştırmalarında uydu zaman serilerinin, ileri makine öğrenmesi algoritmalarının ve çok ölçekli çevresel değişkenlerin birlikte kullanılmasının yeni fırsatlar sunduğunu vurgulamaktadır.