İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
Yazar: ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Danışman: PROF. DR. FATMA ÜNSAL
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı / Şehircilik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Kentsel büyüme = Urban growth ; Kentsel modelleme = Urban modelling ; Metropoliten alan = Metropolitan area ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Yeryüzünün parçası olan arazi, canlıların hayatta kalmasının vazgeçilmez unsurudur ve farklı disiplinlerde çeşitli tanımlara sahiptir. Arazi, coğrafyacılar tarafından jeolojik ve jeomorfolojik sürecin bir ürünü olarak tanımlanırken, ekonomistler için ekonomik üretim amacı ile işlenen ve korunan bir kaynaktır. Hukukçular için arazi, dünyanın merkezinden gökyüzündeki sonsuzluğa kadar uzanan alanın hacmi ve bu hacim içerisinde çeşitli kullanım haklarının bulunduğu bir alandır. Birçok bilim adamı ise arazi kavramını, su ile çevrili alanlar da dâhil olmak üzere, dünyanın yüzeyini saran yaşam alanı ve mekânsal büyüklük olarak tanımlamaktadır. Bütün bu tanımlar bir arada düşünüldüğünde arazi, soluduğumuz havayı, içtiğimiz suyu, işlediğimiz toprağı ve üzerine inşa ettiğimiz yaşam mekânlarını yani, insanı saran çevreyi içeren bir bütündür.
Arazi, dünya yüzeyinin bir parçasından oluşan, toprağın alt ve üst katmanındaki tüm çevresel faktörler ile insan üretimi ve yaşam aktivitesinin sonuçlarını içeren, karmaşık, doğal ve ekonomik bir sistemdir. Aynı zamanda, birbirleri ile rekabet halinde olan kullanımların yoğunluğundan gün geçtikçe daha çok etkilendiği bilinen, kıt bir doğal kaynaktır.
Arazi örtüsü ve arazi kullanımı bir arada kullanılan iki tanımdır. Arazi örtüsü dünya yüzeyinin biyofiziksel özniteliğidir. Yani, yer yüzeyini örten bitki örtüsü ve insan yapımı yapıları ifade eder. Arazi kullanımı ise yaşam için gerekli ürün ve servisleri sağlayabilmek adına arazi üzerinde gerçekleştirilen faaliyetler olarak tanımlanmaktadır. Bir başka deyişle, arazi üzerindeki insan aktivitesidir ve sosyo-ekonomik, siyasal, kültürel etkenlere bağlı olarak, toplumun ihtiyaçları karşısında, zamanla değişen dinamik bir yapıdır. Tarım, orman alanları, otlak, su havzası, sazlık ve bataklık, buzul, yerleşim, yol gibi arazi kullanımlarının, biyo-çeşitlilik, toprak kalitesi ve verimliliği üzerinde doğrudan etkisi bulunmaktadır.
Dünya yüzeyi, çeşitli ölçeklerde hızla değişim göstermektedir. Bu değişimler, zaman içerisinde sosyal, ekonomik, kültürel, politik, çevresel ve ekolojik süreçlerin yanı sıra, yönetimlerin aldığı kararlar doğrultusunda ve insan faaliyetleri sonucunda meydana gelir. Nedeni ne olursa olsun, arazi yüzeyinin değişimi, çevresel ve ekonomik anlamda derin etkiler yaratmaktadır. Bu değişimler, çevresel değişikliklerin en önemli itici gücü olarak dünya yüzeyinde kalıcı dönüşümlere yol açmakta ve ekolojik sistemler üzerinde büyük bir etki yaratmaktadır. Küresel ölçekte iklim değişikliği gibi sorunlar ortaya çıkarken, yerel ölçekte ekosistemlerin bozulması, doğal afet risklerinin artması ve sosyo-ekonomik yapının zarar görmesi gibi sorunlarla karşılaşılmaktadır.
Yerel ve ulusal yönetimler başta olmak üzere, birçok disiplin, doğru planlama yapabilmek için arazi örtüsü ve kullanımı ile ilgili konumsal verilere ihtiyaç duymaktadır. Sürdürülebilir bir çevre sağlamak amacıyla, arazi kullanımı ve arazi örtüsünde meydana gelen değişimlerin dikkatlice izlenmesi ve analiz edilmesi hayati önem taşımaktadır. İstanbul gibi hızla değişen bir kentte, bu değişimlerin doğal kaynakları üzerindeki yıkıcı etkileri açıktır. Gelecek yıllarda bu tahribatın boyutları ve bunun doğal yaşam ile İstanbul'da yaşayanlar üzerindeki etkileri sadece yazılı ve sözlü olarak değil, aynı zamanda görsel olarak da belgelenmelidir. İstanbul'un kuzey ormanları, verimli tarım arazileri, içme suyu kaynakları, korunması gereken kıyı kumulları ve sit alanları gibi ekolojik açıdan kritik öneme sahip bölgeler bulunmaktadır.
İstanbul kentinin büyümesi ve bu büyümeyi etkileyen gelişim dinamiklerinin belirlenmesi amacıyla, uydu görüntüleri kullanılarak zamansal ve mekânsal değerlendirmeler yapılmıştır. Uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknikleri kullanılarak elde edilen yüksek mekânsal doğruluğa sahip veriler, hücresel otomat yöntemiyle modelleme çalışmalarında kullanılmıştır. Bu yöntem, kentleşme ve çevresel değişimlerin etkilerini incelemek ve gelecekteki değişim senaryolarını modellemek için güçlü bir araç sunmaktadır.
Tez çalışması üç aşamalı olarak gerçekleştirilmiştir. Birinci aşama, amaç ve hipotezin ortaya konması, araştırma sorularının belirlenmesi, kentsel büyüme modellerinin araştırılması, İstanbul'da planlama ve kentsel gelişim süreçlerinin incelenmesi ile literatür araştırması adımlarını içermektedir. İkinci aşamada, uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri yöntemleri ile uydu görüntülerinden İstanbul'da arazi kullanımı/arazi örtüsünde meydana gelen değişimler tespit edilmiş, modele ilişkin, yola uzaklık, su havzalarına uzaklık haritaları, arazi kullanımı/arazi örtüsü haritalarından elde edilen yapay bölgelere uzaklık, tarımsal alanlara uzaklık, orman ve yarı doğal alanlara uzaklık haritalarının ve doğal yapıya ilişkin, eğim, bakı, yükseklik verileri hazırlanmıştır. Üçüncü aşama ise, modelleme aşamasıdır. Hücresel otomat modeli kullanılarak, korumacı senaryo ve gelişim senaryosu üzerinden İstanbul'da yapılaşmanın 2049 yılı için nasıl değişebileceği modellenmiştir.
Tez çalışmasının ana materyali uydu görüntüleridir. Arazi kullanım/arazi örtüsü haritalarının elde edilmesinde 29.08.1989, 26.09.1999, 05.09.2009 tarihli Landsat 4,5 TM; 03.10.2019 tarihli Landsat 8 OLI; topoğrafik verilerin elde edilmesinde ise 2019 tarihli Aster GDEM uydu görüntüleri kullanılmıştır. Bu görüntülerin işlenmesi ve analizinde Erdas Imagine 2015; bilgi çıkarımı, değişim tespiti, haritaların elde edilmesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları için eCognition Developer64, ArcGIS 10.5, QGIS, Idrisi Selva ve modelleme aşamasında Dinamica EGO yazılımları kullanılmıştır.  
Uydu görüntülerine geometrik ve atmosferik düzeltme, radyometrik normalizasyon ön işlemleri uygulanmış, uygun bant kombinasyonlarının belirlenmesinden sonra, her bir görüntü piksel tabanlı, ISODATA kümeleme yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçları incelendiğinde, su yapıları ve orman ve yarı doğal alanların diğer alanlara göre daha iyi ayrıştığı ancak, yapılaşmış bölgeler ve tarımsal alanların genellikle birbirine karıştığı tespit edilmiştir. Bu sınıflandırmada elde edilen doğruluk, çalışmanın ilerleyen aşamalarında kullanılmak için yeterli kabul edilmemiş ve görüntüler nesne tabanlı sınıflandırma yönemiyle tekrar sınıflandırılmıştır. Parametrik olmayan ve denetimli bir öğrenme algoritması olan k-En Yakın Komşu algoritması ile sınıflandırılmış verilerin doğruluklarının belirlenmesi için hata matrisleri kullanılmıştır. Hata matrisleri oluştururlurken, her bir arazi kullanım/arazi örtüsü haritası için 500 adet rastgele doğruluk değerlendirme noktası kullanılmıştır. Akademik literatüre göre, %60 - %85 aralığındaki genel doğruluklar ve 0.60-0.80 aralığındaki Kappa değerleri orta dereceli uyum olarak değerlendirilirken, %85 ve üzeri genel doğruluk oranları ile 0.80 ve üzeri Kappa değerleri ise genellikle yüksek doğruluk olarak kabul edilmektedir. Yapılan çalışmada elde edilen gelen doğruluk 1989 yılı için 0.95, 1999 yılı için 0.91, 2009 yılı için 0.91 ve 2019 yılı için 0.90'dır. Kappa değerleri ise, 1989 yılı için 0.92, 1999 yılı için 0.86, 2009 yılı için 0.87, 2019 yılı için 0.85'tir. 
1989-1999, 1999-2009 ve 2009-2019 yılları için arazi kullanım/arazi örtüsünde meydana gelen değişimlerin tespiti amacıyla, zaman serisi analizi, uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak, sınıflandırma sonrası değişim tespiti yapılmıştır. Çapraz tablolaştırma ile yüzde değişimleri ve fark oranları belirlenmiştir.
Çalışmanın modelleme aşamasında hücresel otomat tabanlı Dinamica EGO modeli kullanılarak çalışma alanının arazi kullanımı/arazi örtüsü 2049 yılı için modellenmiştir. Yapay bölgelerin gelişimini sınırlandıran ve doğal alanları koruyan bir anlayışa tasarlanan korumacı senaryo ve kentsel genişlemeyi sınırlandırmadan, mevcut eğilimler devam ettiğinde çalışma alanında arazi kullanım ve arazi örtüsünün nasıl şekilleneceğini modellemek için tasarlanan gelişim senaryosu olmak üzere iki farklı senaryo ile modelleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Model kalibrasyonu ve doğrulama için 2009 yılı bşlangıç yılı olan bir simülasyon gerçekleştirilerek 2019 yılına ilişkin bir model oluşturulmuş ve mevcut arazi kullanım/arazi örtüsü haritası ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon doğruluğu,  1 x 1, 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7, 9 x 9 ve 11 x 11 piksel boyutlarındaki pencereler yöntemi ile sabit azalma fonksiyonu kullanarak ve başlangıç haritası  ile gözlemlenen harita arasındaki farklar ve başlangıç haritası ile simüle edilmiş harita arasındaki farklar hesaplanarak belirlenmiştir. Aynı senaryolar kullanılarak, 2019 yılı başlangıç yılı olarak alınmış ve belirlenen kriterler doğrultusunda 2049 yılına ilişkin tahmin modelleri elde edilmiştir.
2049 yılı simülasyonunda, 2019 yılı başlangıç yılı olmak üzere, çalışma alanı korumacı senaryo ve gelişim senaryosu ile modellenmiştir. Korumacı senaryo ile yapılan modelleme sonucunda, 2049 yılına ait arazi kullanım/arazi örtüsü haritası, yapay bölgeler 206.737 hektar, tarımsal alanlar 92.916 hektar, orman ve yarı doğal alanlar 243.413 hektar, su yapıları 65.866 hektar olarak hesaplanmıştır. Kentin, 1989 yılından 2019 yılına büyüme eğilimleri, topoğrafik yapı, uzaklık ve nüfus kriterleri ile koruma hedefleri doğrultusunda bile 2049 yılında yapay bölgelerin yaklaşık 21 hektar artacağı, tarımsal alanların 16 hektar, orman ve yarı doğal alanların yaklaşık 5 hektar azalacağı görülmektedir. 
Gelişim senaryosu ile gerçekleştirilen 2049 yılına ilişkin arazi kullanım/arazi örtüsü modeli incelendiğinde, yapay bölgelerin yaklaşık 65 bin hektar artarak, 249.261 hektara ulaşabileceği, tarım alanlarının yaklaşık 25 bin hektar azalarak 74.737 hektar olabileceği, orman ve yarı doğal alanların 220.448 hektara düşebileceği öngörülmektedir. Yapay bölgelerde öngörülen artış miktarı dikkat çekicidir. 
Yapılan literatür araştırmasına göre, Dinamica EGO modelinin İstanbul'da ve Türkiye'de ilk defa bu ölçekte bir alan için ve ilk defa bir doktora tezinde kullanılması çalışmanın özgün yönüdür. Farklı senaryolar ile ortaya konulan arazi kullanım/arazi örtüsü tahmin modellerinin İstanbul kentinin geleceğine ışık tutması planlanmaktadır.

Abstract:
The land, as a part of the earth, is an indispensable element for the survival of living beings and has various definitions in different disciplines. While geographers define land as a product of geological and geomorphological processes, for economists, it is a resource processed and preserved for economic production purposes. For lawyers, land is the volume of the area extending from the center of the earth to the infinity in the sky, encompassing various usage rights within this volume. Many scientists define the concept of land as the living space and spatial magnitude surrounding the earth's surface, including areas surrounded by water. Considering all these definitions together, the land is a whole that includes the air we breathe, the water we drink, the soil we cultivate, and the living spaces we build on, in other words, the environment surrounding humans.
Land is a complex, natural, and economic system formed by a part of the earth's surface, encompassing all environmental factors in the upper and lower layers of the soil and the results of human production and living activities. At the same time, it is known to be increasingly affected by the intensity of uses that compete with each other, making it a scarce natural resource.
Land cover and land use are two terms used together. Land cover is the biophysical attribute of the earth's surface. In other words, it refers to the vegetation and human-made structures that cover the earth's surface. Land use is defined as the activities carried out on the land to provide the necessary products and services for life. In other words, it is human activity on the land, and it is a dynamic structure that changes over time depending on socio-economic, political, and cultural factors to meet the needs of society. Uses of land such as agriculture, forest areas, pastures, water basins, marshes and swamps, glaciers, settlements, and roads directly impact biodiversity, soil quality, and productivity.
The surface of the Earth is undergoing rapid changes at various scales. These changes occur over time due to social, economic, cultural, political, environmental, and ecological processes, as well as decisions made by governments. While some changes are caused by natural events such as fires, earthquakes, and hurricanes, others result from human activities. Among human-induced processes, urban growth, agricultural activities, and mining play significant roles. Another cause of land cover changes is the combination of human factors with natural processes, resulting in natural disasters such as landslides and floods. These events occur due to the acceleration and intensification of natural processes as a result of human land use practices.
No matter the cause, changes in the land surface have profound environmental and economic impacts. These changes lead to permanent transformations on the Earth's surface as one of the main drivers of environmental change, significantly affecting ecological systems. While global issues such as climate change emerge, local issues include ecosystem degradation, increased risks of natural disasters, and damage to the socio-economic structure.
The destruction of forests, flooding, erosion, uncontrolled urbanization, and food scarcity are various hazards directly related to land use and land cover changes. Local and national governments, among other disciplines, require spatial data related to land use and land cover to conduct proper planning. To ensure a sustainable environment, it is crucial to carefully monitor and analyze changes in land use and land cover.
Istanbul is the most socioeconomically developed province in Turkey and serves as the country's driving force. Although it lost its administrative capital function during the Republican period, it is considered the economic capital of the country. The fundamental components of Istanbul's economic structure include finance, trade, industry, tourism, and the service sector. According to TUIK data, in 2022, Istanbul accounted for the largest share of the country's gross domestic product (GDP) at 30.4%. The trade routes over the Bosphorus Strait are critically important for international transport and logistics. Additionally, with its natural structure and historical heritage, Istanbul is one of the country's most important tourism centers. Despite the shift of industrial development in Istanbul towards the outskirts since the early years of the Republic, the city has maintained its significance within the national manufacturing industry. Since the second half of the 19th century, Istanbul has been the banking and financial center of the country. With the construction of the new financial center in Ataşehir, Istanbul solidified its position as the financial capital of the country by 2023. Due to major factors such as planning issues, regulatory confusion, and authority conflicts, Istanbul, which has grown uncontrollably with fragmented planning approaches and project-based investment decisions in urban spaces, inevitably faces various environmental problems.
In a rapidly changing city like Istanbul, the destructive impacts of these changes on natural resources are evident. The extent of this destruction in the coming years, and its effects on both natural life and the residents of Istanbul, should be documented not only in written and spoken form but also visually. Istanbul contains ecologically critical regions, such as the northern forests, fertile agricultural lands, drinking water sources, protected coastal dunes, and archaeological sites.
To determine the growth of the city of Istanbul and the development dynamics influencing this growth, temporal and spatial assessments have been conducted using satellite imagery. High spatial accuracy data obtained through remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) techniques have been utilized in modeling studies with the cellular automaton method. This method serves as a powerful tool for examining the impacts of urbanization and environmental changes and for modeling future change scenarios.
The study was carried out in three stages. The first stage involves the establishment of the purpose and hypothesis, the determination of research questions, the investigation of urban growth models, the examination of planning and urban development processes in Istanbul, and the steps of literature review. In the second stage, changes in land use/land cover in Istanbul were detected from satellite images using remote sensing and Geographic Information Systems methods. Distance maps to roads, distance maps to water basins, distance maps to artificial areas obtained from land cover/land use maps, distance maps to agricultural areas, distance maps to forests and semi-natural areas, and natural structure-related inputs such as slope, aspect, and elevation were prepared for the model. The third stage is the modeling stage. Using the cellular automata model, how urbanization in Istanbul could change by 2049 was modeled based on the conservative scenario and the development scenario.
The main material of the thesis study is Landsat satellite images. For obtaining land cover/land use maps, Landsat 4,5 TM images dated 29.08.1989, 26.09.1999, 05.09.2009, and Landsat 8 OLI images dated 03.10.2019 were used; for obtaining topographic data, Aster GDEM satellite images dated 2019 were used. In the processing and analysis of these images, Erdas Imagine 2015 was used for information extraction, change detection, and obtaining maps; for Geographic Information Systems applications, eCognition Developer64, ArcGIS 10.5, QGIS, Idrisi Selva, and Dinamica EGO software were used in the modeling phase.
Geometric and atmospheric corrections, as well as radiometric normalization preprocessing, were applied to the satellite images. After determining the appropriate band combinations, each image was classified using the pixel-based ISODATA clustering method. Upon examining the classification results, it was found that water bodies, forests, and semi-natural areas were more distinctly separated compared to other areas, while built-up areas and agricultural lands often overlapped. The accuracy obtained from this classification was not deemed sufficient for the later stages of the study, and therefore, the images were reclassified using the object-based classification method. To determine the accuracy of data classified using the k-Nearest Neighbors algorithm, which is a non-parametric and supervised learning algorithm, error matrices were utilized. While constructing the error matrices, 500 random accuracy assessment points were used for each land use/land cover map. According to the academic literature, overall accuracies ranging from 60% to 85% and Kappa values between 0.60 and 0.80 are considered moderate agreement, while overall accuracies above 85% and Kappa values above 0.80 are generally regarded as high accuracy. The overall accuracy obtained in the study was 0.95 for the year 1989, 0.91 for 1999, 0.91 for 2009, and 0.90 for 2019. The Kappa values were 0.92 for 1989, 0.86 for 1999, 0.87 for 2009, and 0.85 for 2019.
For the detection of changes in land use/land cover for the years 1989-1999, 1999-2009, and 2009-2019, post-classification change detection was conducted using time series analysis, remote sensing, and geographic information systems. Percentage changes and difference ratios were determined using cross-tabulation.
In the modeling phase of the study, the land use/land cover of the study area for the year 2049 was modeled using the cellular automata-based Dinamica EGO model. The use of a cellular automaton-based model in the thesis work is justified by the ability of cellular automata to model complex systems with simple rules, easily simulate dynamic processes changing over time, and integrate with Geographic Information Systems and remote sensing data.
Two different scenarios were used for the modeling study: a conservation scenario designed to limit the development of artificial areas and protect natural areas, and a development scenario designed to model how land use and land cover would shape if current trends continued without restricting urban expansion. For model calibration and validation, a simulation with the starting year 2009 was conducted to create a model for 2019, which was then compared with the existing land use/land cover map. The accuracy of the simulation was determined by calculating the differences between the initial map and the observed map, as well as between the initial map and the simulated map, using a fixed decay function and window sizes of 1x1, 3x3, 5x5, 7x7, 9x9, and 11x11 pixels. Using the same scenarios, the starting year was taken as 2019, and prediction models for the year 2049 were obtained based on the determined criteria.
Looking at the history of large-scale planning in Istanbul, it is observed that since the first metropolitan area plan in 1980, large-scale planning efforts have not followed or supported each other, but rather have been carried out by canceling one another. Although the metropolitan area plan made in 1980 had effectively lost its validity, it remained legally in force until the provincial environmental plan was made in 2009, as the plans made in 1995 and 2006 were not considered valid. The decisions from the 1980 plan, which could not meet the needs of the growing city, were frequently changed due to lower-scale plans and project-based decisions. The 2009 plan, which is still in effect, has also undergone significant changes due to major project decisions that were not included in the original plan.
In addition to planning decisions in Istanbul, various factors have influenced the city's macroform. These include modifications to plans made by over 50 institutions with planning authority, decisions regarding major transportation projects, decisions related to tourism and business centers, plans and decisions concerning organized industrial zones, mass housing projects, and university campuses. The lack of a holistic approach in these decisions hinders the efficient use of resources and the development of the city as a sustainable living space.
An examination of Istanbul's development dynamics reveals that urban growth is exerting pressure on forest areas, agricultural lands, water basins, and coastal regions. According to land use/land cover change detection studies conducted using remote sensing and Geographic Information Systems, from 1989 to 2019, forest and semi-natural areas decreased by 49,210 hectares, agricultural lands decreased by 64,193 hectares, and water bodies decreased by 4,426 hectares, resulting in a total of 117,829 hectares of natural areas being converted into artificial regions.
In the 2049 simulation, starting from the year 2019, the study area was modeled using both a conservation scenario and a development scenario. Under the conservation scenario, the projected land use/land cover map for 2049 indicates that artificial areas will cover 206,737 hectares, agricultural lands will cover 92,916 hectares, forest and semi-natural areas will cover 243,413 hectares, and water bodies will cover 65,866 hectares. Even with the city's growth trends from 1989 to 2019, and considering topography, distance, population criteria, and conservation targets, it is estimated that artificial areas will increase by approximately 21 hectares, agricultural lands will decrease by 16 hectares, and forest and semi-natural areas will decrease by about 5 hectares by 2049. Growth in artificial areas is expected to concentrate around the 3rd Airport, along the route of the 3rd Bridge, and in the Sazlıdere and Alibeyköy drinking water basins.
When examining the land use/land cover model for the year 2049 under the development scenario, it is projected that artificial areas could increase by approximately 65,000 hectares, reaching 249,261 hectares. Agricultural lands may decrease by around 25,000 hectares, dropping to 74,737 hectares, while forest and semi-natural areas are expected to decrease to 220,448 hectares. The predicted increase in artificial areas is particularly notable. A model has emerged suggesting that nearly the entire area east of the Terkos and Büyükçekmece lakes on the European side will be developed. This also reveals what the urban macroform might look like if the new Istanbul project, which the central government insists on implementing and has approved plans for, including Kanal Istanbul and the surrounding area, comes to fruition. In the absence of any initiatives to protect natural areas, it is among the likely outcomes that the water basins supplying drinking water to Istanbul may face the threat of extinction.
According to the literature review, the use of the Dinamica EGO model for the first time at this scale in Istanbul and Turkey, and for the first time in a doctoral thesis, is the unique aspect of this study. The land use/land cover prediction models presented with different scenarios are intended to shed light on the future of Istanbul city.
This doctoral thesis has been supported by the "Marmara Municipalities Union Doctoral Thesis Support Program".