Farklı sınıflandırma yöntemleri ile Konya ilinin arazi kullanım/arazi örtüsü haritasının oluşturulması ve değişim analizinin gerçekleştirilmesi
Comparison of different map classification techniques for LU/LC mapping change analysis of the Konya province in Turkey
Yazar: OTHMAN ABDALLA KARIM KARIM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MÜGE AĞCA
Aksaray Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Arazi Kullanımı (LU) ve Arazi Örtüsüne (LC) ilişkin bilgiler insanların çevre ile ilgili faaliyetlerinin etkilerini anlamada önemli bir bileşendir. Sürdürebilir çevre yönetimi için değişiklikleri izlemek ve tespit etmek hayati öneme sahiptir. Kentsel alanlar çeşitli insan faaliyetleri, doğal koşullar ve şehrin gelişimi gibi sebeplerden dolayı sürekli değişime uğramaktadır. Bu çalışmada, Uzaktan Algılama (UA) ve Coğrafi bilgi sistemi (CBS) teknolojileri ile Konya ilinin arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritası oluşturulmuş ve 2002 ile 2014 yılları arasında bölgedeki alan kullanımın değişiklikleri incelenmiştir.  Çalışmada son 12 yılda Konya ilindeki arazi kullanım ve arazi örtüsü değişiklikleri tespit edilerek sebepleri irdelenmiştir. Çalışmada geçmişten günümüze olan değişiklikleri izlemek için Landsat ETM 7, TM 5 ve Landsat uydusunun en son görüntüsü olan OLI 8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Kullanılan görüntülerden ETM 7 Haziran 2002 ve Ağustos 2006,  TM Eylül 2010 ve OLI 8 Ağustos 2014 yılına aittir. Landsat görüntülerini sınıflandırmak için piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden olan kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır.  Arazi kullanımı ve arazi örtüsü için su, yol, bina, ağaç, tarım ve açık arazi olmak üzere 6 farklı sınıf kullanılarak çalışma alanı sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işleminin doğruluk değerlendirmesi yapılarak tüm arazi kullanım ve arazi örtüsü için görüntüler arasındaki değişim hesaplanmıştır. Ayrıca bu çalışmada, Landsat verileri için farklı PCA (Principal Components Analysis-Ana Bileşenler Analizi) ve MNF (Minimum Noise Fractions-Minimum Gürültü Bölümlemesi) gibi görüntü zenginleştirme ve iyileştirme teknikleri kullanılmıştır. Değerlendirmede en iyi doğruluk oranı %86,55 ile En Çok Benzerlik kontrollü sınıflandırma yönteminden elde edilmiştir. Tüm yıllara ait zamansal değişim analiz sonuçları incelendiğinde çalışma alanının genel olarak değişim gösterdiği gözükmektedir. 2002 ve 2014 yılları arasında sınıfların değişim oranlarına bakıldığında genel olarak artış gözlemlenmektedir. Kentsel alanların büyümesine ilişkin veriler, arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişimini tespit etmeye yönelik çalışmalar, şehrin gelişiminin sürdürülebilir kılınması ve yerel yönetimler ile şehir bölge planlamacıları için altlık olarak kullanılarak daha iyi planlar ortaya koyulması açısından büyük bir öneme sahiptir.

Abstract:
Information on Land Use (LU) and Land Cover (LC) in the form of maps is significant component in understanding the influences of the human activities with the environment and thus it is vital to monitor and detect the changes to maintain to sustainable environment. In this study, Remote Sensing (RS), Geographic information system (GIS) and (ENVI 4.7) were carried out in order to study classification of land use (LU) and land cover (LC) changes. The urban area is changing due to various human activities, natural conditions and development activities. The objective of this study is to understand the causes of land use (LU) and land cover (LC) change to the (Konya Province of Turkey) among the years (2002 to 2014). A combination of remote sensing data, Landsat (ETM 7, TM 5 and OLI 8) images were used, the images used were from (JUNE, 2002, ETM 7), (August, 2006, ETM 7), (September, TM 5, 2010), (August, 2014, OLI 8). The Landsat data images were classified using supervised and unsupervised classification, for the classification purpose, generally the land use (LU) and land cover (LC) of the study area were classified into six classes that included (Water, Road, Building, Tree, Agriculture, Open Land) for accuracy assessment classification was done and change detection between the images for all the land use (LU) and land cover (LC) were computed. Different image processing approaches applied for Landsat data such as the Minimum Noise Fraction (MNF) and Principle Component Analysis (PCA). They were used to improve the image classification provided that the better accuracy assessment was the Maximum Likelihood image (MLH) %86.55. Knowledge on urban area growth, land use (LU) and land cover (LC) change study is very useful to local government and urban area planners for the betterment plans of maintainable evolvement of the city.