İstanbul kuzey ormanlarında zamansal ve mekansal değişimlerin uydu görüntüleri ve peyzaj metrikleri ile analizi
Analysis of temporal and spatial changes in Istanbul northern forests with satellite images and landscape metrics
Yazar: ELÇİN SARI
Danışman: PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Peyzaj planlama = Landscape planning

Özet:
Bu tez çalışması kapsamında mekansal analizler ile çalışma alanının yapısı ortaya konulmaya çalışılmıştır. Çalışma alan sınırına göre kesilmiş 1984, 1990, 2000, 2009 yıllarına ait LANDSAT 5 TM uydu görüntüleri, 2017 yılına ait LANDSAT 8 OLI uydu görüntüsü ve 2017, 2020 yıllarına ait SENTİNEL-2 uydu görüntülerine ISODATA kontrolsüz sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Kontrolsüz sınıflandırma işlemi için belirlenen sınıflar: orman alanları, su
yüzeyleri, tarım alanları, geçirimsiz yüzeyler, çıplak ve doğal alanlardır. 1984 ve 2017 yıllarına ait sınıflandırma sonuçlarına "Değişim Analizi" uygulanarak, otuz üç yıllık süreçte çalışma alanında meydana gelen sınıf değişimleri ve değişimin yönü ortaya konulmuştur. Ayrıca 1984, 1990, 2000, 2009, 2017 yıllarına ait AÖ/AK sonuçları metrikler ile peyzaj düzeyinde ve sınıf düzeyinde analiz edilerek, yıllara göre değişen peyzaj desenleri incelenmiştir. Belirlenen çalışma alanında İstanbul Havalimanı, Yavuz Sultan Selim Köprüsü ve Kuzey Marmara Otoyolu ile birlikte peyzaj strüktür değişimlerinin ve habitat parçalanmalarının en fazla meydana geldiği alan belirlenerek, 2017 ve 2020 yıllarına ait SENTINEL-2 uydu görüntülerinin analizinde bu alana odaklanılmıştır. Bu yıllara ait uydu görüntüleri de kontrolsüz sınıflandırmaya tabi tutularak, elde edilen sınıflandırma sonuçları peyzaj düzeyinde ve sınıf düzeyinde, ölçeğe ve çözünürlüğe duyarlı metrikler kullanılarak incelenmiştir. Bu tez çalışması, 1984-2020 yılları arasında İstanbul Kuzey Ormanları'na müdahalelerde bulunarak alınan kullanım kararlarının yıllara göre şehrin büyümesini, arazi kullanımını ve peyzaj strüktürünü ne yönde etkilediğini güncel, somut ve nicel veriler sunarak ortaya koyması açısından literatürdeki diğer çalışmalardan farklılık göstermektedir.

Abstract:
Within the scope of this thesis study, the structure of the study area has been tried to be revealed with spatial analysis. ISODATA unsupervised classification was applied to LANDSAT 5 TM satellite images of 1984, 1990, 2000, 2009 years, the LANDSAT 8 OLI satellite image of 2017 year and SENTINEL-2 satellite images of 2017, 2020 years which were clipped according to the working area boundary. Classes determined for the unsupervised classification operation are forest areas, water surfaces, agricultural areas, impermeable surfaces, bare and natural areas. By applying the "Change Detection" to the classification results of 1984 and 2017 year, the class changes and the direction of the change in the study area were revealed in the thirty three year period. In addition, the land use results of 1984, 1990, 2000, 2009, 2017 were analyzed with landscape level and class level metrics, landscape patterns varying over the years were examined. In the determined study area, the area where mostly landscape structure changes and habitat
fragmentation occurred along with İstanbul Airport, Yavuz Sultan Selim Bridge and North Marmara Motorway were determined, and this area was focused on in the analysis of SENTINEL-2 satellite images of 2017 and 2020 years. Satellite images belonging to these years were also subjected to unsupervised classification, obtained classification results were examined with landscape level and class level metrics. This thesis study differs from other studies in the literature in terms of revealing how land usage decisions made by intervening in İstanbul Northern Forests between 1984-2020 years affected the growth of the city, land use and landscape structure by years, by providing up-to-date, concrete and quantitative data.