Uzaktan algılama ve CBS entegrasyonu ile arazi örtüsü/kullanımı değişiminin analizi: Konya ili örneği
Land cover / use change detection assessment with the integration of remote sensing and GIS: Konya case study
Yazar: AHMET GEZİCİ
Danışman: PROF. DR. DERYA MAKTAV
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Tarihi günümüzden yaklaşık 5000 yıl öncesine dayanan kentleşme, sanayi devrimi ve ilerleyen teknoloji ile çok hızlı bir gelişim göstermiştir. Dolayısıyla kentlerin sağlıklı bir şekilde gelişmesi için, kentlerin sahip oldukları arazilerin, su kaynaklarının, tarım alanlarının, yeşil alanların ekolojik dengeyi korumak ve toplum için faydalı olacak şekilde yönetilmesi bir ihtiyaç haline gelmiştir. Günümüzde birçok alanda etkili bir şekilde kullanılan uzaktan algılama yöntemleri kentleşme tespiti, planlaması ve yönetiminde de vazgeçilmez bir yöntem olmuştur. Uydu görüntüleri, uzaktan algılama alanında kullanılan en temel ve en önemli verilerdir. Günümüzde gelişmiş uyduların spektral ve mekânsal çözünürlüklerinin yüksek olması ve bunun yanında çok geniş alanları tarayabilme özellikleri sayesinde kentleşme süreci daha kolay, hızlı ve ekonomik olarak takip edilebilmekte ve yönetilebilmektedir.Bu çalışmada, 1985-2011 yılları arasındaki 26 yıllık zaman dilimi içerisinde Konya ilinde arazi örtüsü/kullanımında meydana gelen değişim uydu görüntüleri kullanılarak araştırılmıştır. 1985, 2000 ve 2011 yıllarına ait 30 metre mekânsal çözünürlüğe sahip Landsat görüntüleri kullanılarak şehirde meydana gelen kentleşme süreci değerlendirilmiştir. Görüntülere kontrolsüz ve kontrollü sınıflandırma yöntemleri uygulanmış ve sınıflandırma uygulamaları yüksek çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsü, bölgeye ait topoğrafik haritalar ve hava fotoğraflarıyla desteklenmiştir. Kontrolsüz sınıflandırmada Tekrarlı Veri Analizi (ISODATA), kontrollü sınıflandırmada ise En Yüksek Olasılık (Maximum Likelihood) yöntemleri kullanılmıştır. Tezde, kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri için, yerleşim alanı, tarım alanı, yeşil alan ve kullanılmayan arazi olmak üzere 4 ana sınıf belirlenmiştir. Kontrolsüz sınıflandırma sonucu elde edilen görüntülerin doğruluk analizi sonuçları ortalaması % 86,25, kontrollü sınıflandırılmış görüntülerin doğruluk analizi sonuçları ortalaması ise % 91,66'dır. Kontrollü sınıflandırmada kontrol bölgelerinin kullanıcı tarafından belirlenmesi doğruluğu artıran önemli bir faktördür. Yapılan uygulamalar sonucu, Konya İlinde 1985 yılından 2011 yılına kadar çok hızlı bir kentleşme meydana geldiğini gözlemlenmiştir. Yerleşim alanlarının kapladığı alan yaklaşık 43,22 km2'den 146,52 km2'ye çıkmıştır. Çoğunlukla, kentleşme gelişim yönünün çalışma alanının kuzeyi olan Selçuklu ilçesi yönünde olduğu gözlemlenmiştir.Bu çalışmada elde edilen sonuçlar, kontrolsüz ve özellikle de kontrollü sınıflandırma metotlarının kentleşme sürecinin takibi ve yönetimi için etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Urbanization, which dates back about 5000 years, has shown a rapid development with the coming of the industrial revolution and more recently with the advances in technology. To manage cities in a healthy way has become a necessity to preserve ecological balance and well being of the society.Remote sensing methods, which are used effectively in many fields, have also become an indispensable tool for urbanization studies, planning and management. Satellite images are the most basic and most important data which are used in the field of remote sensing. Today, monitoring and management of the urbanization process have become easy, quick and economical due to advanced satellites with high spectral and spatial resolution as well as extensive coverage capability.In this study, land cover / use changes which occurred in the city of Konya between 1985 and 2011, were investigated by using satellite images. The process of urbanization that took place in the city was evaluated with the help of Landsat images in 30-meter spatial resolution for the years 1985, 2000 and 2011. Supervised and unsupervised classification methods were applied to the images. Classification applications were supported with high-resolution IKONOS satellite images, topographic maps and aerial photographs of the region. Iterative Self Organizing Data Analyses Technique (ISODATA) and Maximum Likelihood methods were used in unsupervised and supervised classifications, respectively. Four main subclasses were determined which were residential areas, agricultural areas, other vegetated areas including greenery and unused land.The average accuracy obtained over all classes, was 86,25% for unsupervised classification and 91,66% for supervised classification. Determination of control zones by the user is an important factor affecting the accuracy.Results show a very rapid urbanization in Konya from 1985 to 2011, increasing from 43,22 km2 to 146,51 km2 (approximately 338 %) over that time frame. Urbanization spread mostly in the northerly direction, where Selçuklu is located.The results obtained in this study have shown that the unsupervised classification and especially supervised classification methods for monitoring and management of the process of urbanization can be used in an effective way.