Geri Dön

Farklı sınıflandırma yöntemleri ile Konya ilinin arazi kullanım/arazi örtüsü haritasının oluşturulması ve değişim analizinin gerçekleştirilmesi

Comparison of different map classification techniques for LU/LC mapping change analysis of the Konya province in Turkey

  1. Tez No: 483682
  2. Yazar: OTHMAN ABDALLA KARIM KARIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜGE AĞCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Arazi Kullanımı (LU) ve Arazi Örtüsüne (LC) ilişkin bilgiler insanların çevre ile ilgili faaliyetlerinin etkilerini anlamada önemli bir bileşendir. Sürdürebilir çevre yönetimi için değişiklikleri izlemek ve tespit etmek hayati öneme sahiptir. Kentsel alanlar çeşitli insan faaliyetleri, doğal koşullar ve şehrin gelişimi gibi sebeplerden dolayı sürekli değişime uğramaktadır. Bu çalışmada, Uzaktan Algılama (UA) ve Coğrafi bilgi sistemi (CBS) teknolojileri ile Konya ilinin arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritası oluşturulmuş ve 2002 ile 2014 yılları arasında bölgedeki alan kullanımın değişiklikleri incelenmiştir. Çalışmada son 12 yılda Konya ilindeki arazi kullanım ve arazi örtüsü değişiklikleri tespit edilerek sebepleri irdelenmiştir. Çalışmada geçmişten günümüze olan değişiklikleri izlemek için Landsat ETM 7, TM 5 ve Landsat uydusunun en son görüntüsü olan OLI 8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Kullanılan görüntülerden ETM 7 Haziran 2002 ve Ağustos 2006, TM Eylül 2010 ve OLI 8 Ağustos 2014 yılına aittir. Landsat görüntülerini sınıflandırmak için piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden olan kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Arazi kullanımı ve arazi örtüsü için su, yol, bina, ağaç, tarım ve açık arazi olmak üzere 6 farklı sınıf kullanılarak çalışma alanı sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işleminin doğruluk değerlendirmesi yapılarak tüm arazi kullanım ve arazi örtüsü için görüntüler arasındaki değişim hesaplanmıştır. Ayrıca bu çalışmada, Landsat verileri için farklı PCA (Principal Components Analysis-Ana Bileşenler Analizi) ve MNF (Minimum Noise Fractions-Minimum Gürültü Bölümlemesi) gibi görüntü zenginleştirme ve iyileştirme teknikleri kullanılmıştır. Değerlendirmede en iyi doğruluk oranı %86,55 ile En Çok Benzerlik kontrollü sınıflandırma yönteminden elde edilmiştir. Tüm yıllara ait zamansal değişim analiz sonuçları incelendiğinde çalışma alanının genel olarak değişim gösterdiği gözükmektedir. 2002 ve 2014 yılları arasında sınıfların değişim oranlarına bakıldığında genel olarak artış gözlemlenmektedir. Kentsel alanların büyümesine ilişkin veriler, arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişimini tespit etmeye yönelik çalışmalar, şehrin gelişiminin sürdürülebilir kılınması ve yerel yönetimler ile şehir bölge planlamacıları için altlık olarak kullanılarak daha iyi planlar ortaya koyulması açısından büyük bir öneme sahiptir.

Özet (Çeviri)

Information on Land Use (LU) and Land Cover (LC) in the form of maps is significant component in understanding the influences of the human activities with the environment and thus it is vital to monitor and detect the changes to maintain to sustainable environment. In this study, Remote Sensing (RS), Geographic information system (GIS) and (ENVI 4.7) were carried out in order to study classification of land use (LU) and land cover (LC) changes. The urban area is changing due to various human activities, natural conditions and development activities. The objective of this study is to understand the causes of land use (LU) and land cover (LC) change to the (Konya Province of Turkey) among the years (2002 to 2014). A combination of remote sensing data, Landsat (ETM 7, TM 5 and OLI 8) images were used, the images used were from (JUNE, 2002, ETM 7), (August, 2006, ETM 7), (September, TM 5, 2010), (August, 2014, OLI 8). The Landsat data images were classified using supervised and unsupervised classification, for the classification purpose, generally the land use (LU) and land cover (LC) of the study area were classified into six classes that included (Water, Road, Building, Tree, Agriculture, Open Land) for accuracy assessment classification was done and change detection between the images for all the land use (LU) and land cover (LC) were computed. Different image processing approaches applied for Landsat data such as the Minimum Noise Fraction (MNF) and Principle Component Analysis (PCA). They were used to improve the image classification provided that the better accuracy assessment was the Maximum Likelihood image (MLH) %86.55. Knowledge on urban area growth, land use (LU) and land cover (LC) change study is very useful to local government and urban area planners for the betterment plans of maintainable evolvement of the city.

Benzer Tezler

  1. Karşılaştırmalı olarak islam siyasi düşüncesinde otorite kavramı

    Başlık çevirisi yok

    HALUK ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Siyasal Bilimlerİstanbul Üniversitesi

    Siyaset ve Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NİYAZİ ÖKTEM

  2. Geometrik tabanlı öznitelik çıkarma ve öznitelik füzyonuna dayalı parmak damar tanıma

    Geometric based feature extraction and finger vein recognition based on feature fusion

    FATİH TİTREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN

  3. Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi

    Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images

    AYLİN TUZCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  4. Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi

    Feature selection using artificial bee colony algorithm

    ZEHRA KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABALIK

  5. Ramsar alanlarının uzaktan algılama yöntemleri ile zamansal analizi - meke maarı örneği

    Temporal analysis of ramsar sites via remote sensing techniques - a case study of meke maar

    NUR YAĞMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU