Aşağı Kelkit Havzası'nda arazi kullanımı haritalarının makine öğrenme algoritmalarıyla hazırlanması ve gelecek (2030-2050) arazi kullanım projeksiyonlarının oluşturulması
Preparation of land use maps using machine learning algorithms and generation of future (2030-2050) land use projections in the Aşağı Kelkit Basin
Yazar: NESİBE İSAK
Danışman: DOÇ. DR. ORHAN METE KILIÇ
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Coğrafya = Geography

Özet:
Doğal kaynakların sınırlı olduğu ve her geçen gün azaldığı Dünya'da, doğal kaynakları doğru bir şekilde kullanmak sürdürülebilir bir gelecek için önem arz etmektedir. Bu çalışmada doğal unsurları açısından çok fazla bir bozulmaya uğramamış olan Aşağı Kelkit Havzası'nın arazi örtüsü/kullanım haritalarının oluşturulması ve zamansal ve mekânsal değişimi ortaya çıkartılarak arazi kullanım projeksiyonlarının oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda arazi kullanımındaki değişim trendini bulmak için 1990 (Landsat 5), 2010 (Landsat 5) ve 2020 (Landsat 8) yıllarına ait uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışma alanındaki arazi örtüsü, CORİNE arazi örtüsü/kullanım sınıflandırmasından yararlanılarak ormanlık alan, kuru tarım alanları/nadas, sulu tarım alanları, sulak alan, çayır/mera alanları, yerleşme/yol alanları, bozulmuş alan, çıplak araziler ve çalı olmak üzere toplam 9 sınıfa ayrılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Uydu görüntülerinden yararlanılarak, makine öğrenme algoritmalarından en çok kullanılan Random Forest (Rastgele Orman), K-Nearest Neighbours (K-En Yakın Komşu) ve Support Vector Machine (Destek Vektör Makineleri) algoritmaları kullanılarak 1990, 2010 ve 2020 yıllarına ait arazi örtüsü/kullanımı haritaları oluşturulmuştur. Makine öğrenme algoritmalarının sağlamlığını ve doğruluk oranlarını öğrenmek için Kappa doğruluk analizi kullanılmıştır. 1990 yılına ait arazi örtüsü/kullanım sınıflandırılmasında makine öğrenme algoritmalarının doğruluk oranı çok düşük olduğu için 1990 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritası, kontrollü sınıflandırma yöntemi olan maximum likelihood classification ile oluşturulmuştur. 2010 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritalarında en yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenme algoritması random forest algoritması, 2020 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritalarında en yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenme algoritması K-nearest neighbours algoritması olmuştur. En yüksek doğruluk katsayısına sahip 1990 ve 2010 yıllarına ait mekânsal değişim sonuçları ile 2020 yılına ait projeksiyon oluşturulmuş, referans olarak üretilen 2020 yılı arazi örtüsü/kullanım haritası karşılaştırılarak projeksiyonun doğruluğu ve sağlamlığı için doğruluk oranı bulunmuştur. İyi bir sınıflandırma (0,81) değerine sahip uygulama ile 2030 ve 2050 yıllarına ait arazi kullanım projeksiyonları oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre çalışma alanında 2030 yılında orman, sulu tarım, bozulmuş alan ve çalı sınıfları azalırken, kuru tarım, sulak alan, çayır, yerleşme ve çıplak alan sınıfları artış gösterecektir. 2050 yılında ise orman, sulu tarım, sulak alan ve bozulmuş alan sınıfları azalırken, kuru tarım, çayır, yerleşme, çıplak alan ve çalı sınıfları artış gösterecektir.

Abstract:
In a world where natural resources are limited and diminishing every day, using these resources correctly is crucial for a sustainable future. In this study, it is aimed to create land cover/use maps of the Aşağı Kelkit Basin, which has not undergone much deterioration in terms of its natural elements, and to create land use projections by revealing its temporal and spatial changes. For this purpose, satellite images of 1990(Landsat 5), 2010 (Landsat 5) and 2020 (Landsat 8) have beenused to find the trend of change in land use. The land cover in the study area has been classified into a total of 9 classes using the CORINE land cover/use classification: forested area, dry agricultural fields/fallow, irrigated agricultural fields, wetlands, meadows/pastures, settlement/road areas, degraded areas, bare lands, and shrublands. Utilizing satellite images, the most commonly used machine learning algorithms - Random Forest, K-Nearest Neighbours, and Support Vector Machine - have been used to create land cover/use maps for the years 1990, 2010, and 2020. To find out the robustness and accuracy of the machine learning algorithms, Kappa accuracy analysis has been used. Due to the low accuracy rate of machine learning algorithms in the land cover/use classification for the year 1990, the land cover/use map of 1990 was created with maximum likelihood classification, which is a controlled classification method. In the land cover/use maps for the year 2010, the machine learning algorithm with the highest accuracy rate was the random forest algorithm, for the land cover/use maps of the year 2020, the machine learning algorithm with the highest accuracy rate was the K-nearest neighbours algorithm. Using the spatial change results with the highest accuracy coefficients for the years 1990 and 2010, a projection for the year 2020 was created. This projection was then compared with the reference 2020 land cover/use map to determine the accuracy and reliability of the projection. With an accuracy rate of 0.81, a well-performing classification was used to create land use projections for the years 2030 and 2050. According to the results obtained, in the study area by the year 2030, forested areas, irrigated agricultural fields, degraded areas, and shrublands are expected to decrease, while dry agricultural fields, wetlands, meadows, settlements, and bare lands are projected to increase. In the year 2050, forested areas, irrigated agriculture, wetlands, and degraded areas are anticipated to decrease, while dry agriculture, meadows, settlements, bare lands, and shrublands are expected to increase.