Arazi örtüsü ve kullanımının zamansal ve mekansal değişiminin yapay sinir ağları ile modellenmesi: Kastamonu örneği
Modeling of temporal and spatial variation modeling with artificial neural networks: Kastamonu sample
Yazar: SAMET DOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENDER BUĞDAY
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Sınırlı doğal kaynakların yönetimi ve yaşadığımız çevrenin araştırılıp ilişkilerin yorumlanması hedefe ulaşmada en uygun yöntemleri tespit etmek ve kullanmak, teknolojinin etkin kullanılmasıyla kaliteli bilgi, yüksek hız ve kısa zamanda sonuca ulaşmak son derece önemlidir. Uzaktan algılama teknikleri bu bakımdan çok etkili olarak nitelendirilen bir konumda yer almaktadır. Objeler hakkında temas olmaksızın çeşitli parametreler hakkında bilgiler edinmek hem zaman hem de maliyet açısından avantajlar sağlamaktadır. Bu nedenle uzaktan algılama sıklıkla başvurulan tekniklerin başında yer almaktadır. Uzaktan algılama teknolojileri birbirinden farklı birçok alanda kullanılmakta ve planlama çalışmalarında yaygın olarak tematik harita yapımında karar verici ve /veya uygulayıcılar tarafından tercih edilmektedir. Bu teknolojilerin kullanıldığı en önemli uygulama alanlarından biri de uydu görüntüleri yardımıyla kentsel gelişimin izlenmesidir. Kentsel arazi kullanımının detaylı olarak belirlenmesi karar vericiler, planlayıcılar, uygulayıcılar ve araştırmacılar açısından önemlidir. Bu çalışmada Kastamonu ili merkez ilçesine ait 1999 - 2016 yılları arasındaki arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişimi incelenmiş ve arazi kullanımı ve değişimi grupları oluşturulmuştur. Sınıflandırılan uydu görüntüleri Yapay Sinir Ağları yaklaşımı ile çalışma alanının 2033 yılındaki muhtemel arazi kullanımı ve değişimi modellenerek tahmin edilmiştir. Buna göre çalışma alanında 1999 yılı itibariyle alansal dağılım 49,5% ormanlık alanlar, 1,1% su alanları, 33,2% tarım alanları ve 16,2% yapılaşma alanları olarak tespit edilmiştir. 2016 yılı itibariyle alansal dağılımlar 41,7% ormanlık alanlar, 11,9% su alanları, 19,2% tarım alanları ve 27,2% yapılaşma alanları olarak tespit edilmiştir. 1999 yılı ile 2016 yılı arasında meydana gelen değişim; ormanlık alanlar için 7,8% azalma, su alanları için 10,8% artma, tarım alanları için 13,9% azalma ve yapılaşma alanları için 10,9% artma şeklinde gerçekleştiği tespit edilmiştir.

Abstract:
It is very important to identify and use the most appropriate methods to achieve the objectives of the interpretation of the limited natural resources management and the relations involved in the environment and to achieve high-quality information, high speed and short time result by effective use of technology. Remote sensing techniques are in a position that is considered very effective in this respect. Obtaining information about the various parameters without touching the objects provides both time and cost advantages. For this reason, remote sensing is frequently used techniques. Remote sensing technologies use many different areas and are widely used by decision makers and/or practitioners in the construction of thematic maps in planning studies. One of the most important applications of these technologies is the monitoring of urban development with the help of satellite images. Detailed determination of urban land use is important for decision makers, planners, practitioners and researchers. In this study, the land use and land cover changes between 1999 and 2016 of the center of Kastamonu and county seat were investigated and land use and change groups were created. The classified satellite imagery is estimated by modelling the potential land use and change of the study area in 2033 with the Artificial Neural Networks (ANN) approach. According to the study area, as of 1999, the spatial distribution was 49,5% forested areas, 1,1% water areas, 33,2% agricultural areas and 16,2% built-up areas. As of 2016, regional allocations were 41.7% forested areas, 11.9% water areas, 19.2% agricultural areas and 27.2% built-up areas. The change between 1999 and 2016; 7.8% decrease for forested areas, 10.8% increase for water areas, 13.9% decrease for agricultural areas and 10.9% increase for areas with built-up areas.