V-I-S modeli ile uzaktan algılama verileri kullanılarak kentleşmenin izlenmesi
Monitoring the urbanization through V-I-S model using remote sensing data
- Tez No: 222167
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞİNASİ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Şehircilik ve Bölge Planlama, Geodesy and Photogrammetry, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Landsat-TM, Bitki-Su Geçirmez Alan-Toprak Modeli, Kentleşme, Landsat-TM, VIS Model, Urbanization
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu çalışmada, Türkiye'nin metropoliteni olan İstanbul'da hızlı gelişim gösteren alanların mekansal büyümelerinin izlenmesi hedeflenmiştir. Çalışılan alanlar Sultanbeyli, Kartal ve Pendik'tir. Çalışma bitki, sugeçirmez alan ve toprak bileşim VIS modeli ile 1987-1997 Landsat-TM görüntüleri kullanılarak yapılmıştır. Şehri bölgelere ayırmak sağlıklı bir kentsel gelişime tanı koymakta kolaylık sağlar. Uygulamada kullanılan VIS modeli ile şehri eko-birimlere ayırarak eko-birimlerin özelliklerine göre kentsel bilgi temin edilir. Bu bilgi kullanılarak oluşturulan VIS tabanlı kentin yapısal özellikleri yardımı ile kentleşmenin hangi düzeyde olduğunu ve hangi kentsel gelişim trendine doğru ilerlediği belirlenir. Çalışmada, kent alanlarındaki kent hareketi ve trendi iki farklı bölüme dayalı olarak analizlenmiştir. İlk bölümde sınıflandırılmamış veriyi, ikinci bölümde kontrolsüz sınıflandırılmış veriyi temel almıştır. Her iki yolla da üretilmiş veriler VIS modeli ile gösterilmiştir. İki model arasındaki karşılaştırma sonuçları, VIS bileşim modelinde olumlu neticeler vermiştir. Kentsel ekosistem nitelikleri her iki izlenen yolla tespit edilmiştir. Sonuçlar Landsat-TM verilerinde VIS modelinin kullanılabileceğini ispatlanmıştır. Çalışma ayrıca VIS modelinin örtü bileşim diyagramı üzerinde gösterilmesinin de başarıya ulaşmış olduğunu her iki bölümün karşılaştırması ile kanıtlamıştır. Sınıflandırılmamış veriler ile kontrolsüz sınıflandırılmış veriler yaklaşık olarak birbirine yakın değerler çıkmıştır.Bu çalışmanın sonunda 1987-1997 yılları arasında uydu görüntü verileri yardımı ile VIS modelinin Kartal, Pendik ve Sultanbeyli ilçelerindeki gelişme yönleri ve gelişme büyüklüklerinin analiz edilebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study , the aim was to monitor the spatial growth in the most developing regions in Istanbul, the metropolis of Turkey. The regions where the urbanization is observed sharply, are Sultanbeyli, Kartal, Pendik. the investigation was done through employing Vegetation Impervious Surface Soil (VIS) composition model which is used for characterization of urban areas and used Lansdat-TM images which were taken in 1987 and 1997. The urban movement and the trends in the pilot area have been analyzed based on two different methods. The first method depends on unclassified data, the second method implies the unsupervised classification data. In both of methods the generated data is denoted by VIS model. The results of the comparisons between two methods are presented that (VIS) the composition model has affirmative concluisons. The urban ecosystem characterization is revealed in both method. The results emphasize that the VIS model can be used in Landsat-TM data. This study also accomplished to prove that the VIS model could be plotted on diagram of land cover composition by comparing both method. The unclassified data indicated approximately the same values as in the unsupervised classification data. This is the good agreement of VIS modeling in remote sensing data about analyzing the urban ecosystems.
Benzer Tezler
- Uydu görüntü verileri ve V-I-S model kullanılarak kentsel ekolojik fonksiyonun mekansal-zamansal analizi
Spatial temporal analysis of urban ecological function by using satellite image data and V-I-S model
CEMRE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- The spatial analysis of the terrain impact on agricultural land use by using GIS and RS techniques: A case study of Soran district-Erbil-Iraq
Tarım alanları üzerindeki arazi etkisinin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknikleri yardımıyla mekansal analizi: Soran-Erbil-Irak örneği
FARHAD OTHMAN OMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BiyomühendislikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBiyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN OĞUZ
YRD. DOÇ. DR. TARQ HASSAN
- Uzaktan algılama ve yersel veriler kullanılarak NO2 özelinde hava kalitesine yönelik meteorolojik mekansal bilgi üretimi: Ankara örneği
Production of meteorological-spatial nitrogen dioxide (NO2) data using remote sensing and ground-based measurements
ERCÜMENT AKSOY
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TANER SAN
DR. DOĞUŞHAN KILIÇ
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL