Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında konumsal doğrulama
Locational validation of land cover/land use simulation
Yazar: AHMET EROĞLU
Danışman: PROF. DR. HANDE DEMİREL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Arazi örtüsü/arazi kullanımı haritaları, o bölgenin verimlilik analizleri, nüfus dağılımı,
ulaştırma ve taşımacılık politikaları gibi birçok alanda ve farklı disiplinlere hizmet
eden haritalardır. Arazi kullanımının geleceğe yönelik tahminleri, ileri bir zaman
diliminde olabilecek, barınma, ulaştırma, kentsel büyüme, enerji ihtiyaçları, temel
gereksinimler ve sosyal gereksinimler gibi potansiyel ihtiyaçların öngörülmesini
sağlar. Bu öngörü, karar vericilerin o bölgede planlama yapabilmesini, tasarım
yapabilmesini ve doğru stratejik kararlar alabilmesini hızlandıran önemli bir veri
sağlar. Özellikle şehir alanları için uygulanan simülasyonlar, şehirlerin karmaşık
yapıda olması nedeniyle, karar vericilerin işlerini daha kolay hale getiren görsel
bir argümandır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında tahmin yapabilmek
adına geçmiş periyotlardaki yapılara olan mesafe, eğim, yollara olan mesafe,
yükseklik gibi coğrafi verilerin yanı sıra nüfus gibi demografik veriler ve gayrisafi
yurtiçi hasıla gibi ekonomik veriler kullanılır. Özellikle şehirlerin büyümesi ve
büyümenin yönü pek çok farklı sebeple ilişkili olduğundan, yapılan tahminlerde de bu
sebepler irdelenerek ona göre bir simülasyon modeli seçilir; veri seti oluşturulur. Bir
simülasyon modelinin uygunluğunu ve doğruluğunu belirleyebilmek için validasyon
yani doğrulama yapılır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında doğrulama,
öncelikle halihazırda bilinen bir tarihi simüle ederek yapılır. Böylece tahmin
edilen görüntü ile gözlemlenen görüntü arasındaki doğruluk oranına bakılarak
modelin kullanılabilirliği irdelenir. Bu doğrulama için, çeşitli istatistiksel doğruluk
göstergeleri kullanılır. Bu doğruluk göstergeleri yüzde cinsinden bir doğrulukla ifade
edilir. Ancak bu göstergeler yapılan simülasyon ile gözlemlenen görüntü arasındaki
konumsal doğruluğun hesaplanmasında yeterli değildir. Konumsal doğruluğun göz
ardı edilmesi, yapılan simülasyondaki büyümenin yönü hakkında yanlış bilgi
verebilmektedir. Doğrulama aşamasında yüksek konumsal doğruluk yakalamak,
geleceğe yönelik yapılan tahminde de daha doğru sonuçlar alınmasına olanak
sağlayacaktır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında, halihazırda konumsal
doğrulama yapmak üzerine tasarlanmış bir program mevcut değildir. Yapılan birçok
çalışmada doğrulama yapabilmek adına, istatistiki oransal doğruluk göstergelerine ya
da haritalar üzerindeki sınıf alanları karşılaştırmasına başvurulmuştur. Bu durum da
özellikle şehir gibi karmaşık yapılı yerleşimlerde modellerin beklenmeyen yönlerde
tahmin yapması ile sonuçlanmıştır. TÜBİTAK tarafından desteklenen "Coğrafi Bilgi
Sistemleri (CBS) Tabanlı Karayolu Ulaşımı Erişilebilirlik Analizi" projesinde de
2023 yılın ait tahminler yapılmıştır. Yapılan bu tahminlerin doğrulama aşamasında,
görüntü sınıf alanlarını modelin doğru tahmin ettiği, ancak uydu görüntüleriyle
karşılaştırıldığında beklenen konumlarda tahmin etmediği gözlemlenmiştir. Bu tez
çalışması kapsamında yapılan arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarının konumsal
doğrulamasının analiz edilebilmesi, oransal doğruluğun yanı sıra harita tabanlı görsel
çıktılarla doğrulamanın analiz edilebilmesi ve insanların yaptığı tercihlerden en
çok etkilenen yerleşim alanlarının daha doğru tahmin edilebilmesi hedeflenerek,
simülasyonun konumsal doğrulamasını otomatize bir şekilde sağlayan açık kaynak
kodlu bir yazılım geliştirilmiştir. Yerleşim alanlarındaki doğruluğun arttırılabilmesi
adına simülasyonlara kısıtlar uygulanmıştır.
Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında kullanılan çeşitli yöntemler vardır. İlk
olarak lineer regresyon yöntemi kullanılırken, zamanla bu yöntemin görsel bir sonuç
verememesi ve şehrin karmaşık yapısını çözümleyememesi nedeniyle bunun yerine
mantıksal regresyon, hücresel otomatlar, yapay sinir ağları gibi yöntemler simülasyonlarda
kullanılır hale gelmiştir. Bu yöntemler özellikle yazılımın gelişmesi ve teorik
matematiğin pratikte karşılık bulması sayesinde arazi kullanımı simülasyonlarında da
sıkça kullanılır olduğu görülmektedir. Bu yöntemler, yapısı gereği merkezi büyüme
yapan modellerdir. Bu modeller normal şartlarda merkezden belirli oranlarca büyüme
gösterirken, gerçekte bütün şehirler bu şekilde bir büyüme sağlamamaktadır. Bu
durum da yapılan simülasyonların doğruluğunu etkileyebilmektedir.
Bu tez çalışması kapsamında, Arazi kullanımı simülasyonlarının konumsal olarak
doğrulamasını yapan PİKDO isimli, açık kaynak kodlu bir yazılım geliştirilmiştir.
Geliştirilen bu program diğer doğrulama yöntemlerine göre oransal doğruluğun
yanı sıra, her bir sınıf doğruluğunu hesaplayabilmesi ve hatalı tahmin edilen
alanları görsel olarak çıktı verebilmesi avantajlarına sahiptir. Kullanıcının yapabileceği hatalar düşünülerek tasarlanmıştır. Açık kaynak kodlu bu yazılım Türkçe
olarak tasarlanmıştır. PİKDO programı sunduğu çıktılar ile kullanıcının simülasyon
doğruluğunu arttırabilmesine olanak sağlar. Bu tez çalışmasının amaçlarından biri
de simülasyonda konumsal doğruluğu arttırabilmektir. Bu amaç doğrultusunda,
karmaşık yapısı ve yoğun nüfusu olan İstanbul ili çalışma bölgesi olarak seçilmiştir.
Çalışma bölgesindeki karmaşıklık göz önünde bulundurularak, yapay sinir ağları
modeli simülasyon modeli için uygun model olarak seçilmiştir. Yapay sinir ağları
modeli, karmaşık problemleri çözebilmesi ve görüntü sınıfları arasındaki ilişkiyi
koruyabilmesi açısından diğer simülasyon yöntemlerine göre avantajlıdır. Çalışma
bölgesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Karayolu Ulaşımı Erişilebilirlik
Analizi isimli TÜB˙ITAK projesinde kullanılmış olan 1997, 2007 ve 2014 yıllarına
ait sınıflandırılmış görüntüler ile bu yıllara ait karayolu ağları temin edilmiştir.
Sınıflandırılmış görüntülerden, yollara olan mesafe, yerleşim alanlarına olan mesafe
gibi mekânsal değişkenler üretilmiştir. Açık kaynak kodlu yazılım dili olan Python
programlama dili kullanılarak, 2014 yılı için bir arazi örtüsü/arazi kullanımı tahmini
yapılmıştır. Çalışma alanı için İstanbul Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemleri
Başkanlığından bölgeye ait yapı izni yönetmeliklerce yasak olan, sit alanları, havza
alanları ve dere yatakları verileri temin edilmiştir. Elde edilen bu veriler ile simülasyon
verileri kısıtlanarak, yerleşim alanlarının büyümesi yönlendirilmiş ve yine 2014 yılı
için ayrı bir simülasyon yapılmıştır. Elde edilen iki simülasyonun eğitim doğrulukları
ve çıktı görüntüleri sunulmuştur. Halihazırda sınıflandırılmış 2014 yılı verisi yani
gözlemlenen görüntü ile tahmin edilen iki farklı simülasyon görüntüsü arasındaki
doğrulama oranları farklı ölçütlerle hesaplanarak sunulmuştur. Kappa, F1 skor ve alıcı
işletim karakteristiği yöntemi doğrulama değerlerinin yanı sıra P˙IKDO programının
sonuçları da gösterilmiştir. P˙IKDO programından iki simülasyon için hatalı tahmin
edilen alanlar tablo ¸seklinde ve görsel olarak gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar
yorumlanmıştır.

Python programlama dilinde kodlaması yapılan simülasyonların eğitim doğruluğu
kabul edilebilir seviyede olmasına rağmen gözle görülür farklılıkları mevcuttur.
Simülasyon, havza alanları, sit alanları gibi idrari yönetmeliklerce yeni yerleşim
oluşması yasaklanan alanlara göre kısıtlara tabi tutularak, simülasyonun konumsal
doğruluğun artıp artmadığı test edilmiştir. Bu hedef doğrultusunda, PİKDO programının
vermiş olduğu sonuçlara göre hem yerleşim alanlarının hem de toplam
çalışma alanının konumsal olarak daha doğru tahmin edildiği gözlemlenmiştir. Buna
rağmen yerleşim alanları için hatalı tahmin edilen alanların neden hatalı tahmin
edildiği irdelenmiştir. Bu bölgelerde merkezi büyümenin büyüme oranından yüksek
bir sıçramalı büyüme olduğu ve bu bölgelerde 2007-2014 yılları arasında merkezden
bağımsız çekim merkezleri oluşturduğu şeklinde yorumlanmıştır.
PİKDO programı arazi örtüsü/arazi kullanımı haritalarının konumsal doğrulaması için
bir seçenektir. Konumsal doğrulamanın sağlanması, karar vericilere daha yüksek
doğrulukla tahmin edilmiş simülasyonlar sunulmasına ve sürdürülebilir bir şehir
planlamasına yardımcı olacaktır.

Abstract:
Land cover/land use maps are maps that serve different disciplines in various subjects
such as productivity analysis of the region, population distribution and transportation
policies. The predictions of land use maps allow for the anticipation of potential
needs such as housing, transportation, urban growth, energy needs, basic needs and
social needs that may be in the next period. That prediction provides important data
that accelerates decision-makers ability to plan, design and make the right strategic
decisions in that region. Simulations, especially for urban areas, are a visual argument
that makes decision-makers work easier because of the complexity of cities.
Geographical data such as distance, slope, distance to roads, elevation as well as
demographic data such as population and economic data such as gross domestic
product are used in order to make estimations in land cover/land use use simulations.
The growth of the cities and the direction of growth are related to many different
reasons, the simulation model should be decided by considering these reasons in the
estimates made. Validation is performed to determine the suitability and accuracy of
a simulation model. Validation in land cover/land use simulations is primarily done
by simulating a currently known date. Thus, the usability of the model has examined
via analysis the accuracy ratio between the estimated image and the observed image.
For the validation, various statistical accuracy standards are used. These accuracy
standards are expressed with accuracy in percent. However, these standards are not
sufficient to calculate the locational accuracy between the simulation and the observed
image. Ignoring positional accuracy can give false information about the direction of
growth in the simulation. Achieving high locational accuracy during the validation
phase will allow for more accurate results in the future forecast. In land cover/land use
simulations, there is currently no program designed to perform spatial validation. In
many studies, statistical proportional accuracy standards or class areas comparison on
maps have been used for the validation. This, in turn, may result in models making
predictions in the wrong directions in complex settlements such as cities.
Predictions for the year 2023 were made in the "Geographical Information Systems
(GIS) Based Road Transport Accessibility Analysis" project supported by TÜB˙ITAK.
At the validation stage of these predictions, it was observed that the model correctly
predicted the class areas in the image, but not in positionally expected locations. There
are several methods used in land cover/land use simulations. Firstly, linear regression
method was used, but because of the fact that this method could not give a visual
result and could not solve the complex structure of the city, methods such as logical
regression, cellular automata and artificial neural networks became used instead. These
methods are especially popular in land-use simulations due to the development of
software and theoretical mathematics in practice. These methods are central growth
models due to their mathematical model. While these models normally predict a ertain rate of growth from the center, not all cities actually do central growth. That
situation may affect the accuracy of the simulations.
Within the scope of this thesis, an open-source software named P˙IKDO, which
performs spatial validation of land use simulations, has been developed. This program
has the advantage of being able to calculate the locational accuracy of images of each
class and visualize the incorrectly predicted areas as well as proportional accuracy
compared to other validation methods. This open-source software is designed with the
user in mind and in Turkish. P˙IKDO program allows the user to increase the accuracy
of the simulation with its outputs. One of the aims of this thesis is to improve locational
accuracy in simulation. For this purpose, Istanbul has been chosen as the study area
with its complex structure and dense population. Considering the complexity in the
study area, the artificial neural network model was chosen as the appropriate model for
the simulation model. The artificial neural network model is advantageous compared
to other simulation methods in that it can solve complex problems and maintain the
relationship between image classes.
In the study area, the images of 1997, 2007 and 2014 used in the TUBITAK
project, Geographical Information Systems (GIS) Based Road Transport Accessibility
Analysis and road networks of these years were provided. Spatial variables such
as distance to roads and distance to urban areas were generated from the classified
images. A land cover/land use map prediction for 2014 was made using Python, the
open-source software language. For the study area, data of protected areas, basin areas
and river beds, which are restricted by the building permit regulations of the region,
were obtained from Istanbul Metropolitan Municipality Geographical Information
Systems Directorate. With these data and simulation data, the growth of residential
areas was directed and another simulation was conducted for 2014. Train accuracy and
output images of the two simulations obtained are presented. Currently classified 2014
data, the validation rates between the observed image and the estimated two different
simulation images are presented by calculating with different standards. In addition
to the Kappa, F1 score and receiver operating characteristic method validation values,
the results of the PIKDO program are also presented. The incorrectly predicted areas
for the two simulations from the PIKDO program are shown in tabular and visual
form. The results were interpreted. Although the training accuracy of the simulations
is acceptable, there are significant differences. By applying the constraint, the spatial
accuracy of the urban areas was targeted. In line with this objective, it was observed
that both urban areas and total working area were positively predicted according to the
results of PIKDO program. Nevertheless, the reasons why the misestimated areas for
settlement areas are misestimated are examined. It has been interpreted that the central
growth in these regions is higher than the growth rate and that creates independent
centers of attraction in these regions between 2007-2014. It was observed that there
was a jump in the areas far from the city center.
Since the PIKDO program is open source, it will be accessible to not only the
decision-makers but also those who need it.
The use of open-source programs in land cover/land use simulations may also enhance
the development of studies. Thus, human-nature harmony can be achieved in cities
with ideal designs.
The PIKDO program is an option for spatial validation of land cover/ land use maps.
Providing spatial validation will help decision-makers provide predictions with higher
accuracy and sustainable city planning.