Arazi örtüsü değişimlerinin kentsel ısı adalarına olan etkilerinin zamansal ve mekansal olarak araştırılması
Spatio-temporal analyses of land cover changes and its impacts on urban heat islands
Yazar: BAHADIR ÇELİK
Danışman: PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Isı adası = Heat island ; Kentsel arazi kullanımı = Urban land use ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Birleşmiş Milletler tarafından 2017 yılında hazırlanan Dünya nüfus raporuna göre 2017 yılında 7.6 milyar olan Dünya nüfusunun 2030 yılında 8.6 milyarı aşması beklenmektedir. Dünya nüfusundaki bu hızlı artış, yeni yerleşim alanlarına olan gereksinimin artmasına ve kentsel alanların genişlemesine yol açmaktadır. Birleşmiş Milletler'in 2018 yılında yayınladığı kentleşme raporuna göre 1950 yılında nüfusun sadece %30'u kentsel alanlarda yaşarken, bu değer 2018 yılında %55'lere ulaşmıştır. 
Nüfus artışı ile beraber gerçekleşen hızlı ve kontrolsüz kentleşmenin, ekosistem ve iklim üzerinde önemli etkileri olmaktadır. Kentleşmeye bağlı olarak arazi örtüsü değişmekte, yerleşim alanlarının hızla genişlemesiyle birlikte, yeşil ve nem tutan doğal alanlar, geçirimsiz yapay yüzeylere dönüşmektedir. Bu antropojenik arazi örtüsü değişimlerinin mikro klima üzerinde önemli etkileri olmaktadır. Özellikle kentsel alanlardaki yapay yüzeylerin artışı ve bitki örtüsündeki azalma kent alanlarının çevresine göre daha sıcak olmasına yol açmaktadır. Bu durum kentsel ısı adaları olarak tanımlanmaktadır.
Bu tez çalışmasında, Dünya'nın en kalabalık metropollerinden biri olan ve son otuz yılda aldığı göçler ile birlikte kentleşmede hızlı bir sürece giren İstanbul metropolitan alanında gerçekleşen arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişimleri belirlenmiş ve arazi örtüsündeki bu değişimlerin yüzey sıcaklıkları ile ilişkisi çok spektrumlu optik uydu görüntüleri yardımıyla incelenmiştir. Çalışmada 1984, 2000, 2003, 2007, 2009, 2011 ve 2017 yıllarına ait Landsat TM ve Landsat 8 OLI/TIRS uydu algılayıcıları tarafından elde edilen optik görünür-kızılötesi bantlar ile ısıl bantlar kullanılmıştır.
Kentsel arazi kullanımı ile kentsel yüzey sıcaklıkları arasındaki ilişkiyi kantitatif olarak belirlemek amacıyla, piksel tabanlı kontrollü sınıflandırma algoritmaları yardımı ile arazi örtüsü/kullanımı haritaları ve ayrıca kentsel yüzeylerin değişimlerini piksel altı seviyede belirlemek amacıyla lineer karışım analizleri gerçekleştirilmiştir. 
Arazi örtüsü değişimlerini belirlemek amacıyla bir diğer parametre olarak bant aritmetik işlemlerinden yararlanılmıştır. Optik uydu verilerinin bant değerlerine uygulanan aritmetik işlemler ve oranlama işlemleri yardımıyla elde edilen indeks görüntüleri yeryüzü bileşenleri hakkında önemli bilgiler verebilmektedir. Çalışmada bitki örtüsü varlığını tespit etmek amacıyla Normalize Edilmiş Bitki Fark İndeksi (Normalized Difference Vegetation Index) (NDVI) ve yerleşim alanlarının dağılımını tespit etmek amacıyla Normalize Edilmiş Yerleşim Alanı İndeksi (Normalized Difference Built-up Index) (NDBI) görüntüleri hesaplanmıştır.
İstanbul genelinde arazi örtüsü değişimlerini incelemek amacıyla 1984, 2003 ve 2017 yıllarını içeren çok zamanlı sınıflandırılmış arazi örtüsü haritalarından yararlanılmıştır. Sınıflandırılmış görüntülerden ede edilen sonuçlara göre İstanbul'da 33 yıllık süreçte  en büyük arazi örtüsü değişiminin, toplam çalışma alanının %16'sını kapsayan ve 45758.25 hektarlık bir alan artışı ile yapay yüzeyler sınıfında gerçekleştiği tespit edilmiştir. Arazi örtüsü değişimleri sınıf bazında incelendiğinde en çok değişimin orman ve yarı doğal alanlardan yapay yüzeylere olduğu belirlenmiştir. Arazi örtüsü sınıfları ve kent yüzey sıcaklıkları arasındaki ilşkinin belirlenmesi amacıyla hesaplanan NDVI ve NDBI indekslerinden yayarlanılmıştır. Her bir veri yılına ait NDVI, NDBI ve yüzey sıcaklıkları görüntüleri üzerinde rastgele dağılmış 200 nokta yardımı ile gerçekleştirilen örnekleme sonucunda, NDVI, NDBI ve yüzey sıcaklığı parametreleri  arasında lineer regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir ve regresyon katsayıları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre NDVI ve yüzey sıcaklıkları arasında negatif bir korelasyon olduğu, bunun yanı sıra NDBI değerleri ile yüzey sıcaklıkları arasında pozitif bir korelasyon olduğu tespit edilmiştir.
Çalışmada indeks değerleri ve yüzey sıcaklıkları arasındaki ilişkiyi arazi örtüsü sınıfları bazında incelemek için her bir yıla ait arazi örtüsü görüntülerinden ilgili sınıflar, coğrafi bilgi sistemleri ortamında kesilmiştir. Sınıf bazında 200  noktadan elde edilen veriler kullanılarak indeks değerleri ve yüzey sıcaklıkları arasında pearson korelayon testi uygulanmış ve değişkenler arasında korelasyon matrisleri hesaplanmıştır.
Arazi yüzey bileşenlerinin yıllara göre değişimini incelemek için yapılan bir diğer çalışma ise lineer karışım analizi işlemi sonucunda elde edilen yüzey bileşen görüntülerinin Bitki Örtüsü-Yapay Yüzey-Toprak (Vegetation-Impervious-Soil) (V-I-S) modeli yardımıyla modellenmesidir. 1984, 2003 ve 2017 yıllarına ait yüzey bileşen görüntüleri, uygulamada İstanbul'a ait ilçe idari sınırları verisi yardımıyla kesilmiş  ve coğrafi bilgi sistemleri yazılımında bölgesel istatistik fonksiyonu kullanılarak her bir ilçe için ortalaması alınmıştır. İlçe bazında elde edilen ortalama bileşen değerleri ile V-I-S modeli kullanılarak üçgensel çizim diyagramları oluşturulmuştur. V-I-S diyagramları incelendiğinde 1984 yılından 2017 yılına kadar yüzey bileşen oranları dikkate alındığında değerlerin düşük ve orta yoğunluktaki yerleşim alanıı bölgesinden yüksek yoğunluk yerleşim alanına doğru geçiş yaptığı belirlenmiştir. Bu durum 33 yıllık süreçte İstanbul'da gerçekleşen kentleşmenin göstergesi olarak ifade edilebilir. 
Tez çalışmasında gerçekleştirilen son analiz ise Kentsel Isı Alan Değişimi İndeksi (Urban Thermal Field Variance Index) (UTFVI) görüntülerinin hesaplanmasıdır. UTFVI, yeryüzü sıcaklık haritaları ve bu haritalardan hesaplanan ortalama yüzey sıcaklıkları ile oluşturulmuştur. Hesaplanan sonuç UTFVI haritaları daha sonra kentsel ısı alanlarının etkilerini sınıflandırmak üzere oluşturulan 6 adet ekolojik eşik değerine yoğunluk dilimleme yardımıyla bölünmüştür. Bu yoğunluk dilimleme işlemi sonrasında oluşturulan kensel ısı alanı değişim indeksi haritaları incelendiğinde 1984 yılından 2003 yılına  ve 2003 yılından 2017 yıllarına kadar ısı alanı etkilerinin çok güçlü olduğu alanların genişlediği saptanmıştır. 
Uygulamada, kentsel ısı alanları etki sınıflarının, arazi örtüsü sınıfları ile ilişkilerini görmek ve bu etki alanları içinde kalan her bir arazi örtüsü sınıfı için yıllara göre ortalama sıcaklık değerlerini belirlemek amacıyla, kentsel ısı alanı etki değeri güçlü olarak eşiklenen alanlar coğrafi bilgi sistemleri yardımı ile çıkartılmıştır.Bu alanları kapsayan arazi örtüsü sınıfları çıkartılan eşik görüntüsü yardımı ile maskelenmiş ve alanlara ait ortalama sıcaklık değerleri bölgesel istatistik yöntemi ile hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, güçlü ısıl alan etkisinin bulunduğu bölgelerde, en büyük arazi örtüsü değişiminin yapay yüzeyler sınıfında gerçekleştiği tespit edilmiştir. Bu bölge içinde yapay yüzey alanları 1984 ve 2017 yılları arasında  45758.25 hektar artış göstermiş ve ortalama sıcaklık değeri ise 10.4 kelvin artmıştır.
Yüzey ısı alanı etkisinin güçlü olduğu bölgelerde kalan bir diğer önemli arazi örtüsü sınıfı ise yarı doğal alanlar olmuştır. Yarı doğal alanlarda 1984 ve 2017 yılları arasında değişim 15898.91 hektar olmuş ve bu artışa paralel olarak, ortalama yüzey sıcaklıkları 10.19 K artmıştır.

Abstract:
According to 2017 World Population Prospects report prepared by United Nations, the world population is currently 7.6 billions  and it is expected to exceed 8.6 billions in 2030. This rapid growth in world population lead to an important increase in demand of new residential areas. According to the World Urbanization Report of United Nations published in 2018, while the %30 of the population lived in residential areas in 1950, by the 2018 it will reached to %55
The rapid and uncontrolled urbanization caused by population growth, has important effects on climate and ecosystem. In conjunction with urbanization, permeable, green and moisture holding  natural areas transform into impermeable impervious surfaces. This anthropogenic land cover changes have significant effects on microclimate. Especially, the increase of impervious surfaces and the decrease of vegetation over urban areas cause the urban areas to be warmer than its surroundings. This phenomena is called the urban heat islands.
In this study, land use and land cover changes and it's impacts on urban thermal environment is analyzed in Istanbul which is one of the World's most crowded metropolitan areas. The city has been an intense migration taking city over 30 years. Thus the rate of urbanization increased every year.
The quantitative analyses of land cover changes and it's impacts on urban thermal environment is performed using Landsat5 TM and Landsat 8 OLI/TIRS multi-spectral and thermal satellite imageries. The images used in the study are acquired respectively in 1984, 2000, 2003, 2007, 2009, 2011 and 207. In order to obtain land surface temperature (LST) maps, atmospheric corrections of thermal bands are carried out using radiative transfer equation and single-channel LST retriaval algorithm. Atmospheric parameters are calculated using NCEP atmospheric profile data and MODTRAN radiative transfer code simulations. 
In order to quantitatively determine the land cover/ land use changes, a maximum-likelihood supervised classification is performed on  multi-spectral images of Landsat. Four information classes compatible with CORINE classification nomenclature is chosen. The classes are determined as "Forest Areas", Semi-natural Areas", "Urban Areas" and "Agricultural Areas. The results indicates that over 33 years, the highest amount of land cover change occured in urban areas with total amount of 45758.25 hectares covering %16 of the study area. The maximum land use/land cover changes occur between semi-natural areas, forest areas and urban areas. The results of change analysis indicates that semi-natural and forest areas transforms into urban areas in Istanbul.
Band arithmetic operations are also used as another parameter to determine the land cover changes. The band arithmetic operations and band rationing techniques are widely used in land cover change determination studies using remote sensing techiques. 
In this study two index values are used to demonstrate the land cover types.The normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference built-up index (NDBI). A lineer regression model is used in order to demonstrate the relationship between NDVI,NDBI and land surface temperatures. For each data acquisition date, data sampling is accomplished by using a  total number of 200 randomly generated points distributed homogeneously over the study area. The linear regression coefficients are calculated. According to the results, there was a negative correlation between NDVI and surface temperatures, and a positive correlation between NDBI values and surface temperatures. The results indicates that lack of vegetation cover in land surface components results an increase in land surface temperatures. 
A linear spectral unmixing method is also utilized for Landsat images acquired respectively in 1984, 2003 and 2017. The endmembers of surface components are defined as vegetation, impervious and soil. The pure spectra values of endmembers are extracted from ASTER spectral library. The high resolution spectra of man-made materials, vegetation and soil are then convolved to bandpass functions of Landsat bands in order to calculate band equivalent reflectances. A fully constrained LSMA model is utilized using ESA SNAP software and endmember fraction images are obtained for each year. 
In order to reveal the changes of surface components in district level, the resultant fraction maps of each component are clipped using administrative boundaries of districts in Istanbul. The mean values of the components for each district is calculated in geographical information software using the zonal statistics function. The resultant mean endmember values of each district are then visualized using a V-I-S model.
The resultant ternary diagrams of  V-I-S model shows that from 1984 to 2017 the direction of mean fraction values for each district converge on upper left side of  the diagram. This result clearly indicates that for each district there is a significant increase in the ratio of impervious surfaces.When the results of V-I-S model is releated to land cover types, from 1984 to 2017, urban areas of İstanbul transform into high density urban areas from low to medium  density.
As a last analysis an urban thermal field variance index (UTFVI) is calculated for Landsat data acquired in 1984, 2003 and 2017. UTFVI index images are created using LST images. The mean temperature of each year is extracted from band statistics. 
To further investigate the effects of urban heat fields and the existence of urban heat islands 6 ecological threshold values are implemented to UTFVI images using density slicing method. The threshold value of UTFVI>0.02 points out the areas with strong UHI effects. The resultant UTFVI maps shows that the areas under strong UHI effect had and important increase from 1984 to 2017. 
Aiming to releate the urban heat variance maps with land cover types, the areas with strong UHI effects are extracted using geographical informations software and the land cover types acovered by the strong UHI effects are clipped for each data acquisition year respectively as 1984, 2003 and 2017.
For each land cover type in strong UHI effect, the mean LST values are calculated using zonal statistics function. The results of zonal statistics reveals that from 1984 to 2017 the maximum change occured in urban area land cover type with a value of  45758.25 hectares. When the mean LST differences analyzed it is also seen that the maximum LST increase occurs in urban areas with a value of 10.4 Kelvin.