Yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verileri ile arazi kullanım değişimlerinin belirlenmesi
Determination of land use changes with high resolution remote sensing data
- Tez No: 1009013
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YENER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Makine öğrenmesi, Sürdürülebilir ormancılık, Uzaktan algılama, Image classification, Machine learning, Sustainable forestry, Remote sensing
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin ulusal imkânlarıyla üretilen yüksek mekânsal çözünürlüklü uzaktan algılama verilerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişimlerini belirlemedeki başarımı değerlendirilmiştir. Çalışma, 2011 yılına ait 0.45 m çözünürlüklü sayısal hava fotoğrafları ile 2019 yılına ait 2.5 m çözünürlüklü Göktürk-2 uydu görüntüsü kullanılarak İstanbul'un kuzeybatısında yer alan orman ağırlıklı bir alanda gerçekleştirilmiştir. Görüntüler, çeşitli fotogrametrik ve ön işleme adımlarının ardından sınıflandırmaya uygun hâle getirilmiş; ardından piksel tabanlı ve obje tabanlı sınıflandırma yaklaşımları karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır. Sınıflandırma sürecinde üç farklı algoritma (Support Vector Machines [SVM], Random Trees [RT] ve Maximum Likelihood [ML]) uygulanmış; yapılan denemeler sonucunda en yüksek doğruluğun obje tabanlı SVM algoritmasıyla elde edildiği belirlenmiştir. Tüm görüntüler SVM algoritması kullanılarak sınıflandırılmış ve doğruluk analizleriyle değerlendirilmiştir. Uygulanan sınıflandırma sonucunda, 2011 yılı hava fotoğrafı için %90.50 ve 2019 yılı Göktürk-2 görüntüsü için %87.10 genel doğruluk oranları elde edilmiştir. Sınıflandırma sonrası karşılaştırma yöntemiyle gerçekleştirilen değişim analizleri, özellikle orman alanlarında dikkate değer değişimler yaşandığını göstermiştir. Geniş yapraklı orman alanlarında anlamlı bir azalma tespit edilirken, ibreli orman alanlarında sınırlı bir artış gözlemlenmiştir. Aynı dönemde orman dışı açıklık alanlar ile yerleşim alanlarında da artış meydana gelmiştir. Su yüzeyleri ise çalışma sürecinde azalma göstermiştir. Bu bulgular, yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verilerinin arazi örtüsü ve kullanım değişimlerinin izlenmesinde etkin biçimde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Elde edilen sonuçlar, ulusal uzaktan algılama verilerinin arazi kullanım değişimlerini izleme açısından yüksek potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, uzaktan algılama verileriyle yürütülecek sınıflandırma ve değişim analizi çalışmalarına yöntemsel katkı sunarken; sürdürülebilir çevre ve arazi yönetimi bağlamında karar vericilere de önemli çıktılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, the effectiveness of high spatial resolution remote sensing data produced through Turkey's national capabilities was evaluated for detecting land cover and land use changes. The study was conducted in a predominantly forested area located in the northwestern part of Istanbul, using 0.45-meter resolution digital aerial photographs from 2011 and 2.5-meter resolution Göktürk-2 satellite imagery from 2019. The images were processed through various photogrammetric and preprocessing steps to prepare them for classification, after which pixel-based and object-based classification approaches were comparatively evaluated. Three different algorithms (Support Vector Machines (SVM), Random Trees (RT), and Maximum Likelihood (ML)) were applied during the classification process. The experimental results indicated that the highest classification accuracy was achieved using the object-based SVM algorithm. Accordingly, all imagery was classified using object-based SVM algorithm and evaluated through accuracy assessments. As a result, overall accuracy rates of 90.50% for the 2011 aerial imagery and 87.10% for the 2019 Göktürk-2 image were achieved. Post-classification comparison revealed significant changes, particularly within forested areas. While a notable decrease was observed in deciduous forest areas, a limited increase occurred in coniferous forests. During the same period, increases were also detected in non-forest open areas and settlement zones, whereas water surfaces exhibited a decreasing trend. These findings demonstrate that high-resolution remote sensing data can be effectively utilized to monitor land cover and land use dynamics. Furthermore, the results highlight the substantial potential of nationally produced remote sensing data for monitoring land cover changes. This study contributes methodologically to classification and change detection applications based on remote sensing and offers valuable insights for decision-makers in the context of sustainable environmental and land management.
Benzer Tezler
- Doğanşehir ilçesinin (Malatya) arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişimi 1990-2023
Land use and land cover change of Doğanşehir district (Malatya) 1990-2023
NURÇİN TÜRKOĞLU
- Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak şehir alanlarının incelenmesi
Investigation of city areas using high-resolution satellite data
RAZİYE HALE TOPALOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Umurbey kıyı kesimi kıyı alan değişimlerinin incelenmesi üzerine araştırmalar
Studies on the investigation of coastal area changes in the Umurbey coastal section
KARDELEN ATİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Peyzaj MimarlığıÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN YILMAZ
- Collect Earth metodolojisi kullanılarak Doğu Anadolu Bölgesi arazi kullanım değişimlerinin belirlenmesi
Determination of land use change in Eastern Anatolia Region using collect earth methodology
TALHA BERK ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiBartın ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN ATEŞOĞLU
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile İstanbul pendik ilçesinin alansal değişiminin incelenmesi
Analysis of field changes in pendi̇k province of İstanbul with high resolution satellite images
HALİL İHSAN ALTUNDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL