Kentsel değişim analizinde uzaktan algılama yöntemlerinin irdelenmesi: Bodrum yarımadası örneklemi
Examination of remote sensing methods in change detection analysis. case of study: Bodrum peninsula
Yazar: SEYEDHADI HAGHRAHMANI
Danışman: PROF. DR. RECEP BAKIŞ ; PROF. DR. SAYE NİHAN ÇABUK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu doktora tezi, kentsel alanlarda zaman içinde meydana gelen arazi kullanım değişikliklerini izlemenin kritik önemini vurgulayarak, uzaktan algılama (UA)  verileri ve görüntü sınıflandırma yöntemlerinin kullanımını ele almaktadır. Araştırma, Türkiye'nin turistik Bodrum Yarımadası'nda 30 yıl boyunca arazi kullanımının değişimini incelemek üzere yapılmıştır. Tezin ilk aşamasında, literatür araştırması ve 10 farklı görüntü sınıflandırma yönteminin değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Maksimum olabilirlik sınıflandırması (MLC), destek vektör makineleri (SVM) ve yapay sinir ağı (ANN) yöntemleri kullanılarak, 5 sınıfta (orman, tarım alanı, yerleşim, su ve Çıplak, toprak zemin) sınıflandırılmıştır. Çalışma alanındaki değişimi analiz etmek için seçilmiştir.
Uydu görüntüleri kullanılarak yapılan sınıflandırmalar sonucunda, MLC'nin orman sınıflandırmasında yüksek doğruluk oranları elde ettiği belirlenmiştir. SVM, tarım alanları için etkili bir yöntem olarak öne çıkmış, yerleşim yerleri ve çıplak, toprak zeminlerde da kabul edilebilir sonuçlar vermiştir. ANN ise diğer yöntemlere göre ayrıntıları algılamada daha avantajlıdır.
Sonuçlar, Bodrum Yarımadası'nda 30 yıl içinde yerleşim alanlarının üç kat arttığını, ormanlarda azalma, tarım alanlarında ise ilk 20 yılda azalma, son 10 yılda ise artış olduğunu göstermiştir. Su sınıfında ise farklı yöntemlerle farklı eğilimler belirlenmiştir. Çıplak, toprak zeminlerde genel bir artış eğilimi 2010 yılına kadar devam etmiş, ardından azalmıştır.
Çalışma, MLC, SVM ve ANN yöntemlerinin kentsel değişim analizindeki güçlü ve zayıf yönlerini belirleyerek, ekolojik, çevresel ve şehir yönetimi açısından uygulamada kullanılabilir bilgiler sağlamıştır. Gelecekteki araştırmalarda bu çalışmanın temel bir referans olacağı öngörülmektedir.

Abstract:
This doctoral thesis emphasizes the critical importance of monitoring land use changes in urban areas over time, focusing on the utilization of remote sensing (RS) data and image classification methods. The research is conducted to examine the changes in land use over a period of 30 years in the touristic Bodrum Peninsula, Turkey. In the initial stage of the thesis, a literature review and evaluation of 10 different image classification methods were carried out. Maximum Likelihood Classification (MLC), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Network (ANN) methods were employed to classify five classes (forest, agricultural land, settlement, water, and bare lands) for the analysis of changes in the study area. 
The classification results using satellite images revealed that MLC achieved high accuracy in forest classification. SVM emerged as an effective method for agricultural areas, providing acceptable results for settlement and bare lands. ANN demonstrated an advantage in detecting finer details compared to other methods.
The findings indicate a threefold increase in settlement areas over 30 years in the Bodrum Peninsula, with a decrease in forests and agricultural areas in the first 20 years and increas in the last 10 years. Different trends were observed for the water class using various methods, while a general increase in open spaces persisted until 2010.
By evaluating of MLC, SVM, and ANN methods in urban change, this study provides valuable information for environmental, and urban management. It is anticipated that this research will serve as a fundamental reference for future studies.