Çok zamanlı landsat verileriyle orman değişimlerinin izlenmesi: Kıbrıs örneği
Forest change monitoring using multi-temporal landsat data: A case study of Cyprus
Yazar: BURCU KURTOĞLU ERKMEN
Danışman: PROF. DR. HAKAN YENER
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Sürdürülebilir orman planlaması için orman kaynaklarının ve dolayısı ile arazi örtüsü/arazi kullanımı değişimlerinin belirlenmesi önemli bir husustur.

Bu amaçla yapılan bu tez çalışmasında Kıbrıs'ın kuzey bölümünde yer alan Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde 1990-2014 yılları arasında arazi kullanım sınıflarında meydana gelen değişimleri belirlemek için ilgili yıllara ait Landsat uydu verilerinden faydalanılmış ve sınıflandırma sonrası karşılaştırma yöntemiyle değişim analizi yapılmıştır.

Uydu verilerine gerekli görülen ön işlemler uygulanmış ve sınıflandırmaya hazır hale getirilmiştir. Görüntülere önce kontrolsüz sınıflandırma uygulanmış ve ayrılabilen alt bilgi sınıfları sayısı denetlenmiştir. Sonrasında ise eğitim alanları verilerek en yüksek benzerlik algoritması ile kontrollü sınıflandırma uygulanmıştır. Kontrollü sınıflandırma sonrası elde edilen alt bilgi sınıfları daha önce kararlaştırılan 5 ana bilgi sınıfında (Orman Alanları, Ziraat Alanları, Yerleşim Alanları, Açık Alanlar, Su Alanları) birleştirilmiştir. 

Sınıflandırma işleminin ardından her bir görüntünün sınıflandırma doğruluğu belirlenmiştir. Buna göre; 1990 Landsat 5 TM uydu görüntüsüne ait sınıflandırmanın doğruluğu %92 (Overall Classification Accuracy: %92, Overall Kappa Statistics: 0.9000), 2014 Landsat 8 OLI uydu görüntüsüne ait sınıflandırmanın doğruluğu ise %89.20 (Overall Classification Accuracy: %89.20, Overall Kappa Statistics: 0.8650) olarak elde edilmiştir. Yeterli doğruluğun elde edilmesiyle görüntülere değişim matrisi uygulanmıştır.

Sınıflandırılmış görüntülerden yararlanılarak arazi kullanım sınıfları alansal olarak incelendiğinde 1990 yılında 342599 ha'lık çalışma alanının %17'si Orman Alanı, %65.99'u Ziraat Alanı, %0.77'si Yerleşim Alanı, %13.26'sı Açık Alan ve %2.98'i Su Alanı'ndan oluşmaktadır. 2014 yılında ise çalışma alanının %20.48'i Orman Alanı, %59.12'si Ziraat Alanı, %5.15'i Yerleşim Alanı, %12.23'ü Açık Alan ve %3.02'si Su Alanı'ndan oluşmaktadır.

Çalışma alanında 1990-2014 yılları arasında arazi kullanım sınıflarında meydana gelen değişimlerin konumsal olarak değerlendirilmesi amacıyla değişim matrisi oluşturulmuş ve değişimlerin yönü belirlenmiştir. Buna göre; çalışma alanındaki en büyük değişimin, toplam alanın %7.47'si ile Ziraat Alanları ana bilgi sınıfından Açık Alanlar ana bilgi sınıfına geçiş şeklinde oluştuğu tespit edilmiştir. Ziraat Alanları ve Açık Alanlar ana bilgi sınıflarından geçişlerle Orman Alanları'nın %3.41 oranında arttığı belirlenmiştir. 

Sonuç olarak 1990-2014 yılları arasında Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'ndeki arazi kullanım değişimleri belirlenmiştir.

Abstract:
Determining forest resources and thus land cover / land use changes is an important issue for sustainable forest planning.

In this thesis study, Landsat satellite data belonging to the years of 1990 and 2014 were used to determine the changes in land use classes in the Turkish Republic of Northern Cyprus in the northern part of Cyprus between in the related years, and a change analysis was performed by means of post class classification comparison method.

The pre-processing which necessary for satellite data have been applied and prepared for classification. Firstly, unsupervised classification process was applied to images and the number of sub-classes that could be separated was checked. Then, supervised classification process was applied with the maximum likelihood method by giving training areas. The sub-classes obtained after the supervised classification process were combined into 5 main classes of knowledge previously agreed. These are Forest Areas, Agricultural Areas, Urban Areas, Open Areas and Water Bodies.

After the classification process, the classification accuracy of each image was determined. Accordingly, the accuracy of the classification of the 1990 Landsat 5 TM classified image was 92% (Overall Classification Accuracy: %92, Overall Kappa Statistics: 0.9000) and the accuracy of the classification of the 2014 Landsat 8 OLI classified image was 89.20% (Overall Classification Accuracy: %89.20, Overall Kappa Statistics: 0.8650). By obtaining sufficient accuracy, a change matrix was applied to the images.

By using the classified images, land use classes were analyzed areally. According to the results, in 1990, the 342599 ha study area consists of 17% Forest Area, 65.99% Agricultural Area, 0.77% Urban Area, 13.26% Open Area and 2.98% Water Body. In 2014, the 342599 ha study area consists of 20.48% Forest Area, 59.12% Agricultural Area, 5.15% Urban Area, 12.23% Open Area and 3.02% Water Body.
In the study area, a change matrix has been formed in order to spatially evaluate the changes occurring in the land use classes between the years 1990-2014. According to this; the biggest change in the study area was found as 7.47% of the total area in the form of transition from the main knowledge class of the Agricultural Areas to the Open Areas. It has been determined that Forest Areas have increased by 3.41% through the transition from the main knowledge classes of the Agricultural Areas and Open Areas.

As a result, land use changes in the Turkish Republic of Northern Cyprus were determined between 1990 and 2014.