Kentsel alanların belirlenmesi için gece ışık görüntülerinin ve optik görüntülerin kullanımı ve başarı kriterleri: İstanbul örneği
The use of night light images and optical images to determine urban areas and success criteria: The case of Istanbul
Yazar: EMRE BAYDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. GÜLCAN SARP
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Coğrafya = Geography
Dizin: Görüntüleme = Imaging ; Işık görüntüleri = Light images ; Kentsel alanlar = Urban areas ; Kentsel mekan = Urban space ; Optik görüntüler = Optical images ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Bir alandaki mekânsal ve zamansal değişimin belirlenmesinde uzaktan
algılama teknolojileri kullanılarak temin edinen veriler, düzenli ve tutarlı veri kaynağı
olmasından dolayı sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı Türkiye'nin
kuzeybatısında bulunan İstanbul'un uzaktan algılama teknolojileri ile elde edilen optik
görüntüler ve gece görüntülerinden, görüntü işleme teknikleri kullanarak kentsel
alanların belirlenmesi ve elde edilen sonuçların ve uygulanan yöntemlerin başarı
kriterlerinin değerlendirilmesidir.
Bu çalışmada kentsel alanların belirlenmesinde 2018 yılına ait 130 m.
mekânsal çözünürlüğe sahip Luojia 1-01 (Lj 1-01) uydusunun gece görüntüsü ve 30
m. mekânsal çözünürlüğe sahip Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and
Thermal Infrared Sensor (TIRS) uydusunun optik görüntüleri kullanılmıştır.
Çalışmada uygulanan yöntem üç farklı aşamadan meydana gelmektedir. İlk aşama
gece görüntüleri ile optik görüntülerin analiz öncesi ön düzeltme işlemlerinin
gerçekleştirilmesini kapsamaktadır. İkinci aşama optik görüntülerden, Normalize
Edilmiş Bina Fark İndeksi (NDBI), Destek vektör makineleri (SVM) görüntü
Sınıflandırma yöntemleri kullanarak kentsel alanların belirlenmesi ve Gece
görüntülerinden İnsan Yerleşim İndeksi (HSI) sonrası Otsu Eşikleme yöntemi ile
kentsel alanların belirlenmesini kapsamaktadır. Son aşama ise NDBI, SVM ve gece
görüntülerin den HSI sonrası görüntü segmentasyonu ile belirlenen şehir alanlarının,
belirlenme başarısının Kappa İstatistiği ile değerlendirilmesidir.
Elde edilen sonuçlara göre kentsel alanların belirlenmesinde Lj1-01 uydusuna ait gece
görüntülerine HSI yöntemi uygulanması ile elde edilen kentsel alanların genel
doğruluğunun %96, kappa doğruluğunun ise % 85 ile en yüksek başarıya sahip olduğu
belirlenmiştir. Optik görüntülere SVM sınıflandırması ile elde edilen kentsel alanların
genel doğruluğu %94, kappa doğruluğu ise %78, NDBI sonucunda elde edilen kentsel
alanların ise genel doğruluğun %88, kappa doğruluğu ise %52'dir.

Abstract:
The data obtained by using remote sensing technologies in determining the
spatial and temporal change in an area are frequently used because it is a regular and
consistent data source. Satellite images are also widely used in examining the spatial
change of cities and cities over the years. The aim of this study is located in
northwestern Turkey in Istanbul optical images and nights image obtained by remote
sensing technologies and the using image processing techniques to evaluate the
determination and success criteria of urban areas.
In this study, in determining urban areas, the 130 m. spatial resolution night
image of Luojia 1-01 (Lj 1-01) satellite and 30 m. spatial resolution optical images of
the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS)
satellite with spatial resolution were used. The method applied in the study consists of
three different stages. The first stage includes the pre-correction of night images and
optical images before analysis. The second stage includes the determination of urban
areas using the Normalized Building Difference Index (NDBI), Support vector
machines (SVM) image classification methods from optical images, and the
determination of urban areas by the Otsu Thresholding method from Night images
after Human Settlement Index (HSI). The last step is to evaluate the success of
determining city areas determined by image segmentation after NDBI, SVM and night
images from HSI with Kappa statistics.
According to the results, it was determined that the general accuracy of urban areas
obtained by applying the HSI method to night images of the Lj1-01 satellite in
determining urban areas has the highest success with 96% and kappa accuracy with
85%. The general accuracy of urban areas obtained by SVM classification to optical
images is 94%, kappa accuracy is 78%,and the overall accuracy of urban areas
obtained as a result of NDBI is 88% and kappa accuracy is 52%.