İki farklı bölge için uzaktan algılama yöntemlerine dayalı olarak ısı adaları ve şehirleşme analizi
Heat island and urbanization analysis based on remote sensing methods for two different zones
Yazar: AYŞEGÜL ÇALIŞKAN
Danışman: PROF. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde şehirleşme kavramının oluşmasına dayanak teşkil eden esas faktörün; şehre yakın yerlerde veya şehirlerde nüfusun hızla artıyor olması kabul görmüş bir gerçekliktir. Buna istinaden, insanların yaşayacakları bölgeleri belirlemesinde, şehrin topoğrafik özellikleri büyük önem arz etmektedir. İnsanlar yaşamsal faaliyetleri doğrultusunda yerleştikleri şehirlerde, arazi kullanımını da değiştirmektedir. Arazi kullanımının değişmesi zaman içerisinde hem bölgesel hem de yerel iklimin (mikro-klima yapısı) değişmesine neden olmaktadır. İstanbul gibi hızlı bir şehirleşme aşaması geçiren kentlerde planlanan büyüme oranı gerçekleşmediği durumda, arazinin doğal topoğrafyası ve doğal kaynakları açısından büyük sorunlar oluşturabilmektedir. Ayrıca; hızlı kentleşme ile birlikte çevre kirliliği (su, hava, toprak) doğal alanların tahribi ve çarpık yapılaşmalarda da ciddi oranda artış gözlenmektedir. 
Bu tez çalışmasında inceleme bölgesi olarak Türkiye'de İstanbul ve İtalya'da Trieste şehirleri seçilmiştir. Bu bölgelerde 5 yıllık, 2012-2016 dönemi için NDVI (Normalize Bitki Örtüsü İndeksi) değerlerinin ayda ortalama iki kez 4,5 km*4,5 km'lik seçicilik ile elde edilen zaman serileri incelenmiştir. Araştırmanın amacı, NASA'nın TERRA uydusu MODIS algılayıcısından alınan NDVI verilerin MATLAB programında Wavelet (Dalgacık) dönüşümü ile analiz edilmesi sonucunda elde edilen bu değişiklikler karşılaştırmaktır. Genel olarak mod, ortalama ve en yüksek NDVI değerleri her iki şehirde de benzer sınıf değerine (sınıf no 5 ve 4. NDVI sınıflarına, açık otlak, şehir korusu, çiftlik ve ormanlık arazi karakteristikleri) karşı gelmektedir. Bu benzerlik İstanbul için çok özel bir bölgenin (Kandilli Şehir Korusu) inceleme bölgesi olarak seçilmiş olmasıyla açıklanabilir.
 Dalgacık dönüşümü uygulamalarında 1D Wavelet Packet (Db fonksiyonları yardımıyla) analizleri ile Trieste ve İstanbul NDVI değerlerinin 5 yıl süreyle aylık değişimlerinin farklı ölçekteki değişimleri incelenmiştir. Aktüel sinyal, büyük (d3), orta (d2) ve küçük (d1) ölçekli salınımlar yorumlanmıştır. İnceleme döneminin ikinci yarısından itibaren İstanbul civarı için bitki örtüsü indeksi değişimi üzerinde orta ölçekli salınımlara nazaran büyük ve küçük ölçekli olaylar daha önemli rol oynamaktadır. Benzer analizler Trieste ve civarı için yapıldığında İstanbul'dan farklı olarak büyük ve küçük ölçekli olaylar orta ölçekli olaylarla birlikte NDVI zaman serilerinin aylık değişimde etkili olmuştur.  Ham veriler bu tez kapsamında yazılan MATLAB kodları yardımıyla düzenlenmiştir. Aylık NDVI ortalama, median, mod, maksimum, minimum, genlik ve standart sapma değerleri istatistiksel olarak incelenmiştir. WEKA yazılımı yardımıyla K-Means yöntemlerine dayalı olarak sınıflandırma analizi yapılmıştır. Bu yöntemin uygulanmasında spesifik olarak İstanbul'da 2013 yılı sonu, Trieste'de ise 2014 yılı başı itibariyle NDVI değerlerinde sınıf farklılıkları saptanmıştır. Her iki şehrin inceleme dönemi boyunca nüfus değişimi göz önüne alınmış olup; iki inceleme bölgesinde de 2012 yılından itibaren nüfus yoğunluğu artış göstermiştir. Her şehirde de hareketli nüfus önemli değişiklik göstermektedir. Özellikle Trieste'de yaz mevsiminde bu değişiklik daha da artmaktadır. 
NDVI standart sapma grafikleri iki şehirde inceleme dönemi boyunca kaydedilen mevsimsel değişikleri açık bir şekilde gösterir. Trieste ve civarı için, NDVI ortalamaları mevsim normallerine göre daha yüksek olup, ikinci sene dışında diğer yılların standart sapmaları birbirine yakındır. Diğer grafiklerin de desteklediği gibi bu şehirde mevsimsel olarak fazla bir değişim gözlenmemektedir. İstanbul için NDVI standart sapma grafiğine bakıldığında, önemli değişikliğe uğradığı görülmektedir. 
Bu tez çalışmasında inceleme bölgesi olarak seçilen Kandilli istasyonuna ek olarak tarihi doku ve yoğun şehirleşme bölgeleri için benzer bir araştırmanın yapılması bir sonraki araştırma çalışmasının konusu olabilir. Böyle bir inceleme sonunda hızlı şehirleşmenin bitki örtüsü üzerinde oynadığı rol çok daha ayrıntılı bir şekilde ortaya konulabilir. 
Bu tez bulgularının, arazi kullanım politikalarında, belediye planlama birimlerinde, su ve enerji kaynaklarının kullanımı ile ilgili stratejik planlamalarda ve yeşil alanların korunmasına yönelik çalışmalarda kaynak olarak kullanılabileceği vurgulanabilir.  

Anahtar Kelime: NDVI, Sınıflandırma, Uzaktan Algılama Yöntemi, WAVELET Yöntemi.

Abstract:
Today it is well accepted that the main factor constituting a basis the formation of the concept of urbanization is the population growing rapidly in cities or outskirts. Due to this, the topographic features of the city has a significant importance in determining the regions where people will live. People change their land use in cities where they settle in line with their vital activities and necessities. Temporal variations in land use cause a change in both the regional and local climate (microclimate). If the planned growth rate is not realized in the cities that undergo a rapid urbanization phase such as Istanbul, it may create big problems in terms of natural topography and natural resources of the land. Due to rapid urbanization, it is also observed that the significant increasing in environmental pollution (water, air, soil), demolition of natural areas and distorted housing.
In this thesis, Trieste in Italy and Istanbul in Turkey were chosen for examination areas. For these regions, time series, which have been making twice a month with 4.5 km * 4.5 km of selectivity of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values, were examined for 5-year period (2012-2016). The aim of this study is to compare these changes with analysis of NDVI data obtained from the MODIS sensor of NASA's TERRA satellite in the MATLAB program with Wavelet transform. In general, mode, average and highest NDVI values correspond to similar class values (class no. 5 and 4. NDVI classes, open meadow, city forest, farm and forest land characteristics) in both cities. This similarity can be explained by the fact that a very special area for Istanbul (Kandilli Grove) was chosen as the study area.
The monthly changes of the Trieste and İstanbul NDVI values at different scales were examined in the wavelet transform applications with 1D Wavelet Packet (with the help of Db functions) for 5 years of period. Actual signal, large (d3), medium (d2) and small (d1) scale oscillations were interpreted. As for the second half of the study period, large and small-scale events play a more important role in the region of Istanbul than the medium-scale oscillations. When similar analyzes were performed for Trieste and around,unlike Istanbul, large and small-scale events were effective in the monthly change of NDVI time series along with medium-sized events. The raw data was arranged with the help of MATLAB codes written in this thesis. Monthly NDVI mean, median, mode, maximum, minimum, amplitude and standard deviation values were analyzed statistically. Classification analysis was performed based K-Means methods with WEKA software. In the implementation of this method, class differences in the NDVI values were determined at the end of 2013 in Istanbul and at the beginning of 2014 in Trieste. Population change was taken into consideration during the review period of both cities; population density has increased in both cities since 2012. The moving population of both cities also varies significantly. Especially in the summer in Trieste, this change is increasing.
The NDVI standard deviation graphs clearly show the seasonal changes experienced by the two cities during the period of review. In considering the graph of the city of Trieste, the standard deviations are close to each other except for the second year. In the second year, the mean of NDVI is very high in comparison to the seasonal normal. As supported by other graphics, seasons in this city does not change significantly. When we look at the standard deviation graph of NDVI for Istanbul, we see that it has undergone significant changes.
It is possible to carry out a similar research for historical tissue and intensive urbanization areas in addition to the chosen Kandilli Station as the study area. Because of such an examination, the role of rapid urbanization on vegetation can be explained in more detail.
It can be emphasized that the findings of this thesis can be used as a resource in the studies of land use policies, municipal planning units, strategic planning related to the use of water and energy resources and the protection of green spaces.

Keywords: NDVI, Classification, Remote Sensing Method, WAVELET Method