Yüzey sıcaklığı ve iklimsel veriler kullanılarak zamansal değişimin belirlenmesi (Kabil şehri örneği)
Determination of temporal change using surface temperature and climatic data (Kabul city example)
Yazar: QAIS AHMAD ARIA
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Kentsel büyüme = Urban growth ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Dünya nüfusu gün geçtikçe artmakta ve buna paralel olarak insanların ihtiyaçları da artmaktadır. Bu kapsamda teknolojik gelişmeler, kentleşme ve ekonomik etmenler gibi pek çok faktörlerden dolayı şehirlere göç oranı da artmaktadır. Bu durum kentsel alanların büyümesi ile arazi kullanımı arazi örtüsü (AKAÖ) değişiminin oluşmasına neden olmaktadır. Yaklaşık 5 milyondan fazla nüfusu olan Afganistan'ın başkenti Kabil şehrinde de gün geçtikçe planlı ve plansız olarak kentsel büyüme ve mekânsal değişimin oranı artmaktadır. Bu doğrultuda tez çalışmasında Kabil şehrin otuz yılık AKAÖ mekânsal değişimin analizi, iklimsel elemanlar ve yüzey sıcaklığı ile ilişkisinin
incelenmesi ve geleceğe yönelik kentsel alanların simülasyonun yapılması amaçlanmıştır. AKAÖ haritaların oluşturmak amacıyla Landsat uydu görüntüleri ön işlemden geçirildikten sonra üç farklı sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılmıştır. SVM, ANN ve MD yöntemleriyle sınıflandırılan uydu görüntüleri Karar ağacı metoduyla
birleştirilmiştir. Analiz sonucunda AKAÖ haritaları elde edilmiştir. Elde edilen haritaların doğruluk analizi gerçekleştirildikten sonra LCM modülün aracıyla 30 yılık AKAÖ değişim analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda etkilenen sınıfların kentsel alanlar ve çorak araziler olduğu belirlenmiştir. AKAÖ değişimin iklimsel ve yüzey sıcaklıkla ilişkisini incelemesi doğrultusunda Landsat uydu görüntüleri ve NDVI haritaları kullanılarak Planck fonksiyonu yöntemiyle yüzey sıcaklık haritaları oluşturulmuştur. Yüzey sıcaklık ve AKAÖ haritaların karşılaştırılması sonucunda AKAÖ değişimi özellikle kentsel alanların büyümesi ve bitki örtüsünün artış ve azalımı yüzey sıcaklığına etki ve ilişkisi ortaya çıkmıştır. Ayrıca meteoroloji istasyonlarından alınan iklimsel veriler ve Google Earth Engine Onlineiv platformu aracıyla MODIS, IDAHO ve TRMM iklimsel değerlere sahip olan raster
verileri kullanarak sıcaklık, yağış, nem, kuraklık ve evapotranspirasyon zamansal değişim grafikleri oluşturulup AKAÖ değişimiyle ilişkileri incelenmiştir. Tezin son kısmında AKAÖ haritalarından 1989, 2004 ve 2019 yıllar için kentsel ve diğer alanlar olarak iki sınıflı yani haritalar üretilmiştir. Vektör, SYM ve AKAÖ verilerinden geleceğe yönelik değişim olasılığın değerlerine sahip haritalar üretilmiştir. Oluşturulan haritalar AHP analizinden çıkan değişime genel uygunluğu ve olasılığına göre çok kriterli değerlendirme (MCE) modülünde ağırlıklı doğrusal kombinasyon (WLC) yöntemiyle birleştirilmiştir. Daha sonra Markov zinciri ve Hücresel otomataMarkov modelleri kullanılarak 2019 yılı için kentsel alanların haritası modellenmiştir. 2019 yılı kentsel alanların haritasına göre modellenmiş olan haritanın Kappa doğruluğu (0.7034) kabul edilebilir olduğundan aynı yöntemi ile geleceğe yönelik 2034 ve 2050 yıllar için kentsel alanların simülasyonu yapılmıştır.

Abstract:
As the world's population grows day by day, the needs of people are also naturally increasing. Nonetheless, due to different factors the migration rate to urban centers also increases. These are the most important reasons for land use land cover change (LULC) and urban areas expansion. Kabul City, the capital of Afghanistan with approximately more than 5 million population, is also not an exception in this case and the rate of urban
growth and spatial changes is increasing day by day. Therefore, the aim of the current study is to analyze LULC spatial changes of Kabul city for thirty years, to investigate climatic elements and their relationship with surface temperature, and to simulate urban areas for the future. For the purpose of generating LULC map, Landsat satellite images were classified using three different image classification methods after pre-processing operation. LULC map was obtained using decision tree method by combining the results of Support Vector
Machine (SVM), Neural Network Classification (ANN) and Mahalanobis Distance (MD) satellite image classification methods. After the accuracy analysis of the map was done, a 30-year LCLU changes analysis was performed using the Land Change Modeler (LCM) model. The results show that the most affected classes by the thirty-year changes are
urban areas and barren lands. For the purpose of studying the relationship of LULC change with climatic and
surface temperature, surface temperature maps were generated by the Planck function method using NDVI maps derived from Landsat satellite images. The results of comparing surface temperature and LCLU maps suggests that changes in LCLU, especially the growth of urban areas and the increase and decrease of vegetation, influences and a relationship with surface temperature. In addition, temperature, precipitation, humidity, drought, and evapotranspiration temporal change graphs were formed using climatic data from the meteorological department and by using Google earth engine online platform considering MODIS, IDAHO and TRMM raster data which contains climatic values; and subsequently their relationship with LCLU changes was investigated. In the last part of the thesis, for years 1989, 2004 and 2019, new maps with two classes of urban and other areas, were produced from LCLU maps. Maps with future change probability values are generated from Vector, DEM and LULC data. The generated maps are combined according to the general suitability and probability of changes resulting from AHP analysis, by using the weighted linear combination (WLC) method in the multi-criterion evaluation (MCE) module. The urban areas map for the year 2019 was then modeled using Markov chain and Cellular Automata-Markov models. Since the Kappa accuracy (0.7034) of the map modeled according to the 2019 urban areas map is acceptable, urban areas were simulated by the same method for the future 2034 and 2050 years.