Geri Dön

Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında konumsal doğrulama

Locational validation of land cover/land use simulation

PDF İndir

  1. Tez No: 606658
  2. Yazar: AHMET EROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HANDE DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Arazi örtüsü/arazi kullanımı haritaları, o bölgenin verimlilik analizleri, nüfus dağılımı, ulaştırma ve taşımacılık politikaları gibi birçok alanda ve farklı disiplinlere hizmet eden haritalardır. Arazi kullanımının geleceğe yönelik tahminleri, ileri bir zaman diliminde olabilecek, barınma, ulaştırma, kentsel büyüme, enerji ihtiyaçları, temel gereksinimler ve sosyal gereksinimler gibi potansiyel ihtiyaçların öngörülmesini sağlar. Bu öngörü, karar vericilerin o bölgede planlama yapabilmesini, tasarım yapabilmesini ve doğru stratejik kararlar alabilmesini hızlandıran önemli bir veri sağlar. Özellikle şehir alanları için uygulanan simülasyonlar, şehirlerin karmaşık yapıda olması nedeniyle, karar vericilerin işlerini daha kolay hale getiren görsel bir argümandır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında tahmin yapabilmek adına geçmiş periyotlardaki yapılara olan mesafe, eğim, yollara olan mesafe, yükseklik gibi coğrafi verilerin yanı sıra nüfus gibi demografik veriler ve gayrisafi yurtiçi hasıla gibi ekonomik veriler kullanılır. Özellikle şehirlerin büyümesi ve büyümenin yönü pek çok farklı sebeple ilişkili olduğundan, yapılan tahminlerde de bu sebepler irdelenerek ona göre bir simülasyon modeli seçilir; veri seti oluşturulur. Bir simülasyon modelinin uygunluğunu ve doğruluğunu belirleyebilmek için validasyon yani doğrulama yapılır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında doğrulama, öncelikle halihazırda bilinen bir tarihi simüle ederek yapılır. Böylece tahmin edilen görüntü ile gözlemlenen görüntü arasındaki doğruluk oranına bakılarak modelin kullanılabilirliği irdelenir. Bu doğrulama için, çeşitli istatistiksel doğruluk göstergeleri kullanılır. Bu doğruluk göstergeleri yüzde cinsinden bir doğrulukla ifade edilir. Ancak bu göstergeler yapılan simülasyon ile gözlemlenen görüntü arasındaki konumsal doğruluğun hesaplanmasında yeterli değildir. Konumsal doğruluğun göz ardı edilmesi, yapılan simülasyondaki büyümenin yönü hakkında yanlış bilgi verebilmektedir. Doğrulama aşamasında yüksek konumsal doğruluk yakalamak, geleceğe yönelik yapılan tahminde de daha doğru sonuçlar alınmasına olanak sağlayacaktır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında, halihazırda konumsal doğrulama yapmak üzerine tasarlanmış bir program mevcut değildir. Yapılan birçok çalışmada doğrulama yapabilmek adına, istatistiki oransal doğruluk göstergelerine ya da haritalar üzerindeki sınıf alanları karşılaştırmasına başvurulmuştur. Bu durum da özellikle şehir gibi karmaşık yapılı yerleşimlerde modellerin beklenmeyen yönlerde tahmin yapması ile sonuçlanmıştır. TÜBİTAK tarafından desteklenen“Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Karayolu Ulaşımı Erişilebilirlik Analizi”projesinde de 2023 yılın ait tahminler yapılmıştır. Yapılan bu tahminlerin doğrulama aşamasında, görüntü sınıf alanlarını modelin doğru tahmin ettiği, ancak uydu görüntüleriyle karşılaştırıldığında beklenen konumlarda tahmin etmediği gözlemlenmiştir. Bu tez çalışması kapsamında yapılan arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarının konumsal doğrulamasının analiz edilebilmesi, oransal doğruluğun yanı sıra harita tabanlı görsel çıktılarla doğrulamanın analiz edilebilmesi ve insanların yaptığı tercihlerden en çok etkilenen yerleşim alanlarının daha doğru tahmin edilebilmesi hedeflenerek, simülasyonun konumsal doğrulamasını otomatize bir şekilde sağlayan açık kaynak kodlu bir yazılım geliştirilmiştir. Yerleşim alanlarındaki doğruluğun arttırılabilmesi adına simülasyonlara kısıtlar uygulanmıştır. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında kullanılan çeşitli yöntemler vardır. İlk olarak lineer regresyon yöntemi kullanılırken, zamanla bu yöntemin görsel bir sonuç verememesi ve şehrin karmaşık yapısını çözümleyememesi nedeniyle bunun yerine mantıksal regresyon, hücresel otomatlar, yapay sinir ağları gibi yöntemler simülasyonlarda kullanılır hale gelmiştir. Bu yöntemler özellikle yazılımın gelişmesi ve teorik matematiğin pratikte karşılık bulması sayesinde arazi kullanımı simülasyonlarında da sıkça kullanılır olduğu görülmektedir. Bu yöntemler, yapısı gereği merkezi büyüme yapan modellerdir. Bu modeller normal şartlarda merkezden belirli oranlarca büyüme gösterirken, gerçekte bütün şehirler bu şekilde bir büyüme sağlamamaktadır. Bu durum da yapılan simülasyonların doğruluğunu etkileyebilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, Arazi kullanımı simülasyonlarının konumsal olarak doğrulamasını yapan PİKDO isimli, açık kaynak kodlu bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen bu program diğer doğrulama yöntemlerine göre oransal doğruluğun yanı sıra, her bir sınıf doğruluğunu hesaplayabilmesi ve hatalı tahmin edilen alanları görsel olarak çıktı verebilmesi avantajlarına sahiptir. Kullanıcının yapabileceği hatalar düşünülerek tasarlanmıştır. Açık kaynak kodlu bu yazılım Türkçe olarak tasarlanmıştır. PİKDO programı sunduğu çıktılar ile kullanıcının simülasyon doğruluğunu arttırabilmesine olanak sağlar. Bu tez çalışmasının amaçlarından biri de simülasyonda konumsal doğruluğu arttırabilmektir. Bu amaç doğrultusunda, karmaşık yapısı ve yoğun nüfusu olan İstanbul ili çalışma bölgesi olarak seçilmiştir. Çalışma bölgesindeki karmaşıklık göz önünde bulundurularak, yapay sinir ağları modeli simülasyon modeli için uygun model olarak seçilmiştir. Yapay sinir ağları modeli, karmaşık problemleri çözebilmesi ve görüntü sınıfları arasındaki ilişkiyi koruyabilmesi açısından diğer simülasyon yöntemlerine göre avantajlıdır. Çalışma bölgesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Karayolu Ulaşımı Erişilebilirlik Analizi isimli TÜB˙ITAK projesinde kullanılmış olan 1997, 2007 ve 2014 yıllarına ait sınıflandırılmış görüntüler ile bu yıllara ait karayolu ağları temin edilmiştir. Sınıflandırılmış görüntülerden, yollara olan mesafe, yerleşim alanlarına olan mesafe gibi mekânsal değişkenler üretilmiştir. Açık kaynak kodlu yazılım dili olan Python programlama dili kullanılarak, 2014 yılı için bir arazi örtüsü/arazi kullanımı tahmini yapılmıştır. Çalışma alanı için İstanbul Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemleri Başkanlığından bölgeye ait yapı izni yönetmeliklerce yasak olan, sit alanları, havza alanları ve dere yatakları verileri temin edilmiştir. Elde edilen bu veriler ile simülasyon verileri kısıtlanarak, yerleşim alanlarının büyümesi yönlendirilmiş ve yine 2014 yılı için ayrı bir simülasyon yapılmıştır. Elde edilen iki simülasyonun eğitim doğrulukları ve çıktı görüntüleri sunulmuştur. Halihazırda sınıflandırılmış 2014 yılı verisi yani gözlemlenen görüntü ile tahmin edilen iki farklı simülasyon görüntüsü arasındaki doğrulama oranları farklı ölçütlerle hesaplanarak sunulmuştur. Kappa, F1 skor ve alıcı işletim karakteristiği yöntemi doğrulama değerlerinin yanı sıra P˙IKDO programının sonuçları da gösterilmiştir. P˙IKDO programından iki simülasyon için hatalı tahmin edilen alanlar tablo ¸seklinde ve görsel olarak gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Python programlama dilinde kodlaması yapılan simülasyonların eğitim doğruluğu kabul edilebilir seviyede olmasına rağmen gözle görülür farklılıkları mevcuttur. Simülasyon, havza alanları, sit alanları gibi idrari yönetmeliklerce yeni yerleşim oluşması yasaklanan alanlara göre kısıtlara tabi tutularak, simülasyonun konumsal doğruluğun artıp artmadığı test edilmiştir. Bu hedef doğrultusunda, PİKDO programının vermiş olduğu sonuçlara göre hem yerleşim alanlarının hem de toplam çalışma alanının konumsal olarak daha doğru tahmin edildiği gözlemlenmiştir. Buna rağmen yerleşim alanları için hatalı tahmin edilen alanların neden hatalı tahmin edildiği irdelenmiştir. Bu bölgelerde merkezi büyümenin büyüme oranından yüksek bir sıçramalı büyüme olduğu ve bu bölgelerde 2007-2014 yılları arasında merkezden bağımsız çekim merkezleri oluşturduğu şeklinde yorumlanmıştır. PİKDO programı arazi örtüsü/arazi kullanımı haritalarının konumsal doğrulaması için bir seçenektir. Konumsal doğrulamanın sağlanması, karar vericilere daha yüksek doğrulukla tahmin edilmiş simülasyonlar sunulmasına ve sürdürülebilir bir şehir planlamasına yardımcı olacaktır.

Özet (Çeviri)

Land cover/land use maps are maps that serve different disciplines in various subjects such as productivity analysis of the region, population distribution and transportation policies. The predictions of land use maps allow for the anticipation of potential needs such as housing, transportation, urban growth, energy needs, basic needs and social needs that may be in the next period. That prediction provides important data that accelerates decision-makers ability to plan, design and make the right strategic decisions in that region. Simulations, especially for urban areas, are a visual argument that makes decision-makers work easier because of the complexity of cities. Geographical data such as distance, slope, distance to roads, elevation as well as demographic data such as population and economic data such as gross domestic product are used in order to make estimations in land cover/land use use simulations. The growth of the cities and the direction of growth are related to many different reasons, the simulation model should be decided by considering these reasons in the estimates made. Validation is performed to determine the suitability and accuracy of a simulation model. Validation in land cover/land use simulations is primarily done by simulating a currently known date. Thus, the usability of the model has examined via analysis the accuracy ratio between the estimated image and the observed image. For the validation, various statistical accuracy standards are used. These accuracy standards are expressed with accuracy in percent. However, these standards are not sufficient to calculate the locational accuracy between the simulation and the observed image. Ignoring positional accuracy can give false information about the direction of growth in the simulation. Achieving high locational accuracy during the validation phase will allow for more accurate results in the future forecast. In land cover/land use simulations, there is currently no program designed to perform spatial validation. In many studies, statistical proportional accuracy standards or class areas comparison on maps have been used for the validation. This, in turn, may result in models making predictions in the wrong directions in complex settlements such as cities. Predictions for the year 2023 were made in the“Geographical Information Systems (GIS) Based Road Transport Accessibility Analysis”project supported by TÜB˙ITAK. At the validation stage of these predictions, it was observed that the model correctly predicted the class areas in the image, but not in positionally expected locations. There are several methods used in land cover/land use simulations. Firstly, linear regression method was used, but because of the fact that this method could not give a visual result and could not solve the complex structure of the city, methods such as logical regression, cellular automata and artificial neural networks became used instead. These methods are especially popular in land-use simulations due to the development of software and theoretical mathematics in practice. These methods are central growth models due to their mathematical model. While these models normally predict a ertain rate of growth from the center, not all cities actually do central growth. That situation may affect the accuracy of the simulations. Within the scope of this thesis, an open-source software named P˙IKDO, which performs spatial validation of land use simulations, has been developed. This program has the advantage of being able to calculate the locational accuracy of images of each class and visualize the incorrectly predicted areas as well as proportional accuracy compared to other validation methods. This open-source software is designed with the user in mind and in Turkish. P˙IKDO program allows the user to increase the accuracy of the simulation with its outputs. One of the aims of this thesis is to improve locational accuracy in simulation. For this purpose, Istanbul has been chosen as the study area with its complex structure and dense population. Considering the complexity in the study area, the artificial neural network model was chosen as the appropriate model for the simulation model. The artificial neural network model is advantageous compared to other simulation methods in that it can solve complex problems and maintain the relationship between image classes. In the study area, the images of 1997, 2007 and 2014 used in the TUBITAK project, Geographical Information Systems (GIS) Based Road Transport Accessibility Analysis and road networks of these years were provided. Spatial variables such as distance to roads and distance to urban areas were generated from the classified images. A land cover/land use map prediction for 2014 was made using Python, the open-source software language. For the study area, data of protected areas, basin areas and river beds, which are restricted by the building permit regulations of the region, were obtained from Istanbul Metropolitan Municipality Geographical Information Systems Directorate. With these data and simulation data, the growth of residential areas was directed and another simulation was conducted for 2014. Train accuracy and output images of the two simulations obtained are presented. Currently classified 2014 data, the validation rates between the observed image and the estimated two different simulation images are presented by calculating with different standards. In addition to the Kappa, F1 score and receiver operating characteristic method validation values, the results of the PIKDO program are also presented. The incorrectly predicted areas for the two simulations from the PIKDO program are shown in tabular and visual form. The results were interpreted. Although the training accuracy of the simulations is acceptable, there are significant differences. By applying the constraint, the spatial accuracy of the urban areas was targeted. In line with this objective, it was observed that both urban areas and total working area were positively predicted according to the results of PIKDO program. Nevertheless, the reasons why the misestimated areas for settlement areas are misestimated are examined. It has been interpreted that the central growth in these regions is higher than the growth rate and that creates independent centers of attraction in these regions between 2007-2014. It was observed that there was a jump in the areas far from the city center. Since the PIKDO program is open source, it will be accessible to not only the decision-makers but also those who need it. The use of open-source programs in land cover/land use simulations may also enhance the development of studies. Thus, human-nature harmony can be achieved in cities with ideal designs. The PIKDO program is an option for spatial validation of land cover/ land use maps. Providing spatial validation will help decision-makers provide predictions with higher accuracy and sustainable city planning.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    857545

    Rüzgar çiftliklerinin meteorolojik parametreler üzerindeki etkisi : Model perspektifinden inceleme

    The impact of wind farms on the meteorological parameters: The investigation from the model perspective

    TARIK KAYTANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

  2. Tez No

    457444

    Arazi kullanım değişimlerinin peyzaj teori ve modellemesi kapsamında incelenmesi

    Investigation of land use-land cover change, and modeling the landscape change

    MELİZ AKYOL ALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİYE EŞBAH TUNÇAY

  3. Tez No

    570517

    İnebolu havzasında yüzeysel akış ve sediment yükünün tahmin edilmesinde SWAT modelinin uygulanması

    Application of SWAT model for prediction of surface flow and sediment load in the Inebolu basin

    ENİS BALTACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT REİS

  4. Tez No

    714414

    Studying the ancient settlement of  Hacılar Büyük Höyük with integrated methods

    Hacılar Büyük Höyük yerleşiminin disiplinlerarası yöntemlerle incelenmesi

    İNCİ NURGÜL ÖZDOĞRU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Arkeolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT ARIKAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELDA KÜÇÜKDEMİRCİ

  5. Tez No

    782369

    Effect of dynamic pet scaling with LAI and aspect on the spatial performance of a distributed hydrologic model

    YAİ ve bakı ile dinamik pet ölçeklemenin dağılı hidrolojik modelin uzamsal performansına etkisi

    UTKU DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL

Geri Dön