Drought and Water Stress Analysis in the Kaman Region (Kırşehir, Türkiye) Using Landsat 8/9 and Sentinel-2A Data

Bu çalışmada, Kaman (Türkiye) yarı kurak tarım alanlarında bitki örtüsü dinamikleri ve kuraklık koşulları, çok kaynaklı uzaktan algılama verileri kullanılarak analiz edilmiştir. Landsat ve Sentinel-2 verilerinden elde edilen NDVI ve NDMI ile yüzey sıcaklığı (LST) ve Sentinel-1 toprak nemi verileri birlikte değerlendirilmiştir. NDVI zaman serisi analizi, ilkbaharda maksimum bitki gelişimi ve yaz aylarında sıcaklık artışı ile nem azalmasına bağlı belirgin bir düşüş gösteren mevsimsel bir fenolojik döngü ortaya koymuştur. NDMI, bitki su içeriğine daha duyarlı olup özellikle Temmuz–Ağustos döneminde kuraklık stresini daha belirgin şekilde yansıtmıştır. NDVI ile NDMI arasındaki güçlü pozitif ilişki nemin önemini, LST ile negatif ilişki ise sıcaklığın sınırlayıcı etkisini göstermektedir. Toprak nemi ile bitki örtüsü indeksleri arasında genel olarak pozitif ilişki bulunmasına rağmen, bu ilişkinin istatistiksel olarak zayıf olduğu belirlenmiştir. Regresyon sonuçları, bitki örtüsü dinamiklerinin çoklu çevresel faktörlerin etkileşimi ile kontrol edildiğini göstermektedir. Sonuç olarak, NDVI, NDMI, LST ve toprak neminin birlikte kullanımı, yarı kurak bölgelerde kuraklık ve bitki su stresinin izlenmesi için güçlü bir yaklaşım sunmaktadır.

This study evaluates vegetation dynamics and drought conditions in the semi-arid agricultural landscapes of Kaman (Türkiye) using integrated remote sensing data. NDVI and NDMI derived from Landsat and Sentinel-2, together with land surface temperature (LST) and Sentinel-1 soil moisture, were analyzed to assess vegetation–environment interactions. NDVI time-series analysis revealed a clear seasonal phenological cycle, with peak vegetation growth in spring and a marked decline during summer due to increased temperature and reduced moisture availability. NDMI showed higher sensitivity to vegetation water content and effectively captured summer drought stress, particularly during July–August. A strong positive relationship between NDVI and NDMI indicates the importance of vegetation moisture, while negative relationships with LST highlight the limiting role of thermal stress. Although soil moisture showed a generally positive relationship with vegetation indices, its statistical influence was relatively weak due to spatial and temporal variability. Regression results suggest that vegetation dynamics are controlled by multiple interacting factors rather than a single variable. Overall, the integration of NDVI, NDMI, LST, and soil moisture provides a robust framework for monitoring drought and vegetation water stress in semi-arid ecosystems.