Havza yönetiminde coğrafi bilgi teknolojilerinin kullanımı: Porsuk havzası değişim analizi örneklemi
The use of geographic information technologies in watershed management: Porsuk basin change analysis example
Yazar: MILAD DEHGHANIJABBARLOU
Danışman: PROF. DR. ALPER ÇABUK ; PROF. DR. RECEP BAKIŞ
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Doğal havza yönetimi sürdürülebilir doğal kaynak kullanımını desteklemek için kritik bir stratejidir. Bu çalışmada, Porsuk Havzası'ndaki Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü (LULC) değişikliği araştırması, 2000 yılından 2020 yılına kadar Landsat uydu görüntülerinin Google Earth Engine (GEE) platformunda kullanılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Porsuk Havzası'ndaki değişim analizi için sırasıyla 2020, 2009 ve 2000 yıllarında Landsat-8, Landsat-5 ve Landsat-7 görüntüleri kullanılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART), Rastgele Orman (RF), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Gradyanla Güçlendirilmiş Ağaçlar (GBT) olmak üzere dört makine öğrenme algoritması kullanılmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, dört farklı makine öğrenme modelinin performansını karşılaştırmaktır. Ayrıca, Landsat uydusunun termal bantları ve spektral indekslerin kullanımının sınıflandırmaya etkisini araştırmak amacıyla, iki farklı veri seti kullanılmış ve kullanılan yöntemler arasında, en iyi sonuçlar Rastgele Orman yöntemiyle elde edilmiştir. İlk veri seti için, Rastgele Orman algoritmasıyla elde edilen genel doğruluk değerleri 2000, 2009 ve 2020 yılları için sırasıyla %85, %89.38 ve %87.5 olarak elde edilmiştir. Sınıflandırma sonuçlarını iyileştirmek amacıyla ilk veri setine Landsat'ın termal bantları, NDVI, NDBI, NBI ve NDWI eklenmiştir. İkinci veri seti için, Rastgele Orman algoritmasıyla elde edilen genel doğruluk değerleri 2000, 2009 ve 2020 yılları için sırasıyla %89,35, %91,88 ve %90,62 olarak elde edilmiştir. Porsuk Havzası sekiz farklı sınıfa ayrılmıştır: ormanlar, seyrek ormanlar, yapay yüzeyler, su alanları, toprak, meralar, yaş ve kuru tarım alanları. 2000 ile 2020 yılları arasında Porsuk Havzası'ndaki yerleşim alanlarının 101,02 kilometrekarelik ve orman alanlarının 1003,19 kilometrekarelik bir artış gösterdiği belirlenmiştir.

Abstract:
Natural watershed management is a critical strategy to support sustainable use of natural resources. In this study, Land Use and Land Cover (LULC) change research in the Porsuk Basin was conducted using Landsat satellite images on the Google Earth Engine (GEE) platform from 2000 to 2020. For change analysis in the Porsuk Basin, Landsat-8, Landsat-5, and Landsat-7 images were used in 2020, 2009, and 2000, respectively. For this purpose, four machine learning algorithms were used: Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Gradient Boosted Trees (GBT). The main purpose of this study is to compare the performance of four different machine learning models. Additionally, to investigate the impact of using Landsat satellite's thermal bands and spectral indices on classification, two different datasets were employed, and among the methods utilized, the best results were achieved with the Random Forest method. For the first data set, the overall accuracy values obtained with the Random Forest algorithm were 85%, 89.38%, and 87.5% for the years 2000, 2009, and 2020, respectively. Landsat's thermal bands, NDVI, NDBI, NBI, and NDWI were added to the initial data set to enhance the classification results. For the second data set, the overall accuracy values obtained with the Random Forest algorithm were 89.35%, 91.88%, and 90.62% for the years 2000, 2009, and 2020, respectively. Porsuk Basin is divided into eight different classes: forests, sparse forests, artificial surfaces, water areas, soil, pastures, wet agricultural areas, and dry agricultural areas. It was determined that between 2000 and 2020, the residential areas in the Porsuk Basin increased by 101.02 square kilometers and the forest areas increased by 1003.19 square kilometers.