You are here

Home » Content

Tokat Ġli Büyük Toprak Grupları, Erozyon Sınıfları ve Arazi Yetenek Sınıfları Tematik Harita Katmanlarının CBS ile Hazırlanması ve Analizi

Preparing and Analyzing the Thematic Map Layers of Great Soil Groups, Erosion Classes and Land Capability Classes of Tokat Province by GIS

Journal Name:

  • Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2013
DOI: 
doi:10.13002/jafag358

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, great soil groups, erosion classes and land capability classes of Tokat province were digitized and analyzed by using geographic information systems (GIS). Settlements, bare rocky areas and water surfaces like reservoirs or lakes were excluded from the evaluation. According to the spatial analysis results of resulting digital maps in GIS, 10 great soil groups were recognized across the province. From small to large cover areas, these were determined as (1) hydromorphic, (2) reddish-brown, (3) gray-brown podsolic, (4) brown, (5) colluvial, (6) reddish-chestnut, (7) alluvial, (8) chestnut (maroon), (9) non-calcerous brown forest, (10) brown great soil groups. The study showed that there is no wind erosion in Tokat province. However, 4 water erosion classes including (1) no or little erosion, (2) medium erosion, (3) severe erosion, and (4) very severe erosion classes were determined. Finally, land capability classes of Tokat province were determined between I and VIII. Across the province, no area was determined in V class. The largest areas (54.61 %) in the province were determined in VII class. In descending order, VI (% 13.02), III (% 8.81), I (% 7.27), IV (% 6.97), II (%5.90) and VIII (% 0.73) land capability classes followed each other.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalıĢmada Tokat ilinin büyük toprak grupları, erozyon sınıfları ve arazi yetenek sınıfları coğrafi bilgi sistemleri (CBS) kullanılarak sayısallaĢtırılmıĢ ve analiz edilmiĢtir. Sayısal haritalarda; yerleĢim yerleri, çıplak kayalık alanlar ve baraj, göl, gölet gibi su yüzeyleri değerlendirme dıĢı alanlar olarak nitelendirilmiĢtir. Elde edilen sayısal haritaların CBS`deki uzaysal analiz sonuçlarına göre il genelinde on büyük toprak grubu tespit edilmiĢtir. Bunlar en az alan kaplayandan en çok olana doğru sırasıyla; (1) Hidromorfik, (2) Kırmızımsı Kahverengi, (3) Gri Kahverengi Podzolik, (4) Kahverengi, (5) Kolüvyal, (6) Kırmızımsı Kestanerengi, (7) Alüvyal, (8) Kestanerengi, (9) Kireçsiz Kahverengi Orman ve (10) Kahverengi büyük toprak gruplarıdır. ÇalıĢma Tokat ilinde rüzgar erozyonu olmadığını göstermiĢtir. Buna karĢın (1) hiç veya çok az erozyon, (2) orta derecede erozyon, (3) Ģiddetli erozyon ve (4) çok Ģiddetli erozyon sınıflarını içeren dört su erozyon sınıfı belirlenmiĢtir. Son olarak, Tokat`ın arazi yetenek sınıfları I ile VIII arasında belirlenmiĢtir. Ġl genelinde V. sınıf arazi tespit edilmemiĢtir. En geniĢ alanı VII. sınıf araziler (% 54.61) kaplamaktadır. Büyükten küçüğe doğru VI. (% 13.02), III. (% 8.81), I. (% 7.27), IV. (% 6.97), II. (%5.90) ve VIII. (% 0.73) arazi yetenek sınıfları birbirini takip etmiĢtir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_159097_30_pp_18-29.pdf
  • 2
18-29
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Akman Y (1999). Ġklim ve Biyoiklim, Palme Yayınevi, Ankara.
Akman Y and Daget Ph (1971). Quelques aspects synoptiques des climats de la Turquie. Extrait du Bulletin de la Socie´ te´ Languedocienne de Ge´ographie, 5/3: 269-300.
Anonim (1970). YeĢilırmak Havzası Toprakları. Topraksu Genel Müdürlüğü Yayınları, No. 241, 141 s., Ankara.
Anonim. (1997). Tokat Ġli Arazi Varlığı. T.C. BaĢbakanlık, Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
Atalay Ġ (2005). Genel Fiziki Coğrafya, GeniĢletilmiĢ 6. Baskı, META Basım ve Matbaacılık Hizmetleri, Bornova, Ġzmir.
Atalay Ġ (2006). Toprak OluĢumu, Sınıflandırılması ve Coğrafyası. T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı, Ağaçlandırma ve Erozyon Kontrolü Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
Brisco B and Brown RJ (1995). Multidate SAR/TM synergism for crop classification in western Canada. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 61(8): Pp. 1009-1014.
Buhan E, Koçer MAT, Polat F, Doğan HM, Dirim S, Turgut Neary E (2010). Almus Baraj Gölü su kalitesinin alabalık yetiĢtiriciliği açısından değerlendirilmesi ve taĢıma kapasitesinin tahmini. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 27(1): 57-65.
Dinç U (1995). Türkiye Toprakları. Çukurova Üniv. Yayınları, 172 s., Adana.
Doğan HM and Doğan M (2006). A new approach to diversity indices-modeling and mapping plant biodiversity of Nallihan (A3-Ankara) forest ecosystem in frame of geographic information systems. Biodiversity and Conservation, 15: 855-878.
Doğan HM, Mermer A ve Ünal E (2000). Bitki örtüsü indeks değerleri. Tarım ve Köy, 135: 38-41.
Doğan HM (2001). Monitoring Sea Water Pollution in Muğla-Güllük Bay by Using Geographic Information Systems and Remote Sensing. Ecology and Environment, 4th National Ecology and Environment Congress, 519-524, Bodrum, Turkey.
Doğan HM (2007). Climatic portrayal of Tokat province in Turkey, developing climatic surfaces by using LOCCLIM and GIS. Journal of Biological Sciences, 7(7): 1060-1071.
Doğan HM, Buhan E, Sesli A, Koçer MAT (2010). Güneydoğu Anadolu bölgesinde su ve balıkçılık kaynakları uzaysal veri tabanının coğrafi bilgi sistem (CBS) temelli tanıtımı. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 27(1): 67-72.
DPT (2001). Sekizinci BeĢ Yıllık Kalkınma Planı. BiliĢim Teknolojileri ve Politikaları Özel Ġhtisas Komisyonu Raporu. Devlet Planlama TeĢkilatı, Ankara.
ESRI (2005). ArcGIS 9, What is in ArcGIS 9.1. Environmental Systems Research Institute Press, Redlands California.
Gonzales J, Barry M, Johnson J, Lackowski H, Landrum V and Maus P (1992). Vegetation Classification and Old-Growth Modelling in the Jemez Mountains. USDA Forest Service Nationwide Forestry Applications Program, U.S.A. Salt Lake City, Utah.
Kılınç M ve Kutbay HG (2012). Bitki Ekolojisi, Palme Yayınevi, Ankara.
Kurucu Y, AltınbaĢ Ü ve Bolca M (2000). Ege Bölgesi Pamuk Ekili Alanlarının ve Ürün Rekoltesinin Uzaktan Algılama Tekniği Kullanılarak Belirlenmesi Üzerine Bir AraĢtırma. Ġzmir Ticaret Borsası Yayınları, No. 71. Ġzmir.
Mermer A, Ünal E and Doğan HM (2004). Determining major orchard (pistachio, olive, vineyard) areas in Gaziantep province using remote sensing techniques. The International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 34: XXX.
Mermer A, Doğan HM, Ünal E (2002). Estimating Cotton Areas by Using Remote Sensing. Cotton, Textile, and Ready-Made Clothes Symposium, Diyarbakır, Turkey.
28
DOĞAN ve ark./ JAFAG (2013) 30 (2), 18-29
Michael EB and Mitchell LG (1992). Improved Crop Area Estimation in Mississippi Delta Region Using Landsat TM Data. ASPRS / ACSM / RT 92 Convention, Washington D.C.
Miller L, Martinez R, Witney R, Lackowski H, Maus P, Gonzales J and Johnson J (1992). An Evaluation of the Utility of Remote Sensing in Range Management. USDA Forest Service Nationwide Forestry Applications Program, U.S.A. Salt Lake City, Utah.
Özel M, Yıldırım H (1992 ). Türbüt Projesi, 1. Yıl 1991 Raporu. TÜBĠTAK Marmara AraĢtırma Merkezi, Gebze, Kocaeli.
PeĢtemalcı V, Dinç U, Yeğingil Ġ, Kandırmaz M, Çullu MA, Öztürk N and Aksoy E (1995). Acreage estimation of wheat and barley fields in the province of Adana, Turkey. International Journal of Remote Sensing, 16(6): 1075-1085.
Russel G, Ballogh M, Bell C, Green C, Milliken JA and Ottoman R (1998). Mapping and monitoring agricultural crops and other landcover in the lower Colorado river basin. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 64(11): 1107-1113.
UBS (2000). Ulusal Bilgi Sistemi. T.C. BaĢbakanlık, Ġdareyi GeliĢtirme BaĢkanlığı Yönetim BiliĢim Sistemi Merkezi, Ankara.
Ünal E, Doğan HM, Mermer A (2002). Pamuk Alanlarının Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Kullanılarak Tahmini. Türk Tarım, (144): 32-33.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com