Çok zamanlı landsat verileriyle orman değişimlerinin izlenmesi: Kıbrıs örneği
Forest change monitoring using multi-temporal landsat data: A case study of Cyprus
- Tez No: 689725
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- 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: 56
Özet
Sürdürülebilir orman planlaması için orman kaynaklarının ve dolayısı ile arazi örtüsü/arazi kullanımı değişimlerinin belirlenmesi önemli bir husustur. Bu amaçla yapılan bu tez çalışmasında Kıbrıs'ın kuzey bölümünde yer alan Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde 1990-2014 yılları arasında arazi kullanım sınıflarında meydana gelen değişimleri belirlemek için ilgili yıllara ait Landsat uydu verilerinden faydalanılmış ve sınıflandırma sonrası karşılaştırma yöntemiyle değişim analizi yapılmıştır. Uydu verilerine gerekli görülen ön işlemler uygulanmış ve sınıflandırmaya hazır hale getirilmiştir. Görüntülere önce kontrolsüz sınıflandırma uygulanmış ve ayrılabilen alt bilgi sınıfları sayısı denetlenmiştir. Sonrasında ise eğitim alanları verilerek en yüksek benzerlik algoritması ile kontrollü sınıflandırma uygulanmıştır. Kontrollü sınıflandırma sonrası elde edilen alt bilgi sınıfları daha önce kararlaştırılan 5 ana bilgi sınıfında (Orman Alanları, Ziraat Alanları, Yerleşim Alanları, Açık Alanlar, Su Alanları) birleştirilmiştir. Sınıflandırma işleminin ardından her bir görüntünün sınıflandırma doğruluğu belirlenmiştir. Buna göre; 1990 Landsat 5 TM uydu görüntüsüne ait sınıflandırmanın doğruluğu %92 (Overall Classification Accuracy: %92, Overall Kappa Statistics: 0.9000), 2014 Landsat 8 OLI uydu görüntüsüne ait sınıflandırmanın doğruluğu ise %89.20 (Overall Classification Accuracy: %89.20, Overall Kappa Statistics: 0.8650) olarak elde edilmiştir. Yeterli doğruluğun elde edilmesiyle görüntülere değişim matrisi uygulanmıştır. Sınıflandırılmış görüntülerden yararlanılarak arazi kullanım sınıfları alansal olarak incelendiğinde 1990 yılında 342599 ha'lık çalışma alanının %17'si Orman Alanı, %65.99'u Ziraat Alanı, %0.77'si Yerleşim Alanı, %13.26'sı Açık Alan ve %2.98'i Su Alanı'ndan oluşmaktadır. 2014 yılında ise çalışma alanının %20.48'i Orman Alanı, %59.12'si Ziraat Alanı, %5.15'i Yerleşim Alanı, %12.23'ü Açık Alan ve %3.02'si Su Alanı'ndan oluşmaktadır. Çalışma alanında 1990-2014 yılları arasında arazi kullanım sınıflarında meydana gelen değişimlerin konumsal olarak değerlendirilmesi amacıyla değişim matrisi oluşturulmuş ve değişimlerin yönü belirlenmiştir. Buna göre; çalışma alanındaki en büyük değişimin, toplam alanın %7.47'si ile Ziraat Alanları ana bilgi sınıfından Açık Alanlar ana bilgi sınıfına geçiş şeklinde oluştuğu tespit edilmiştir. Ziraat Alanları ve Açık Alanlar ana bilgi sınıflarından geçişlerle Orman Alanları'nın %3.41 oranında arttığı belirlenmiştir. Sonuç olarak 1990-2014 yılları arasında Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'ndeki arazi kullanım değişimleri belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Determining forest resources and thus land cover / land use changes is an important issue for sustainable forest planning. In this thesis study, Landsat satellite data belonging to the years of 1990 and 2014 were used to determine the changes in land use classes in the Turkish Republic of Northern Cyprus in the northern part of Cyprus between in the related years, and a change analysis was performed by means of post class classification comparison method. The pre-processing which necessary for satellite data have been applied and prepared for classification. Firstly, unsupervised classification process was applied to images and the number of sub-classes that could be separated was checked. Then, supervised classification process was applied with the maximum likelihood method by giving training areas. The sub-classes obtained after the supervised classification process were combined into 5 main classes of knowledge previously agreed. These are Forest Areas, Agricultural Areas, Urban Areas, Open Areas and Water Bodies. After the classification process, the classification accuracy of each image was determined. Accordingly, the accuracy of the classification of the 1990 Landsat 5 TM classified image was 92% (Overall Classification Accuracy: %92, Overall Kappa Statistics: 0.9000) and the accuracy of the classification of the 2014 Landsat 8 OLI classified image was 89.20% (Overall Classification Accuracy: %89.20, Overall Kappa Statistics: 0.8650). By obtaining sufficient accuracy, a change matrix was applied to the images. By using the classified images, land use classes were analyzed areally. According to the results, in 1990, the 342599 ha study area consists of 17% Forest Area, 65.99% Agricultural Area, 0.77% Urban Area, 13.26% Open Area and 2.98% Water Body. In 2014, the 342599 ha study area consists of 20.48% Forest Area, 59.12% Agricultural Area, 5.15% Urban Area, 12.23% Open Area and 3.02% Water Body. In the study area, a change matrix has been formed in order to spatially evaluate the changes occurring in the land use classes between the years 1990-2014. According to this; the biggest change in the study area was found as 7.47% of the total area in the form of transition from the main knowledge class of the Agricultural Areas to the Open Areas. It has been determined that Forest Areas have increased by 3.41% through the transition from the main knowledge classes of the Agricultural Areas and Open Areas. As a result, land use changes in the Turkish Republic of Northern Cyprus were determined between 1990 and 2014.
Benzer Tezler
- Çok zamanlı uydu görüntü verileriyle kentsel gelişim analizi Bursa Osmangazi Belediyesi
The urban development analysis with multiferrasol satallite images Bursa, Osmangazi municipality
HASAN TOLGA AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FİLİZ SUNAR ERBEK
- Denizli ili kent merkezindeki yer yüzeyi sıcaklıklarının değişiminin landsat uydu görüntüleri kullanılarak çok zamanlı incelenmesi
Multi-time investigation of the change of land surface temperatures in Denizli city center using landsat satellite images
EMRE ÇALHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
CoğrafyaÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiDoğal Afetlerin Risk Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÖZELKAN
- Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi
Effect of spectral indices over land use/cover classification: İstanbul, Beylikduzu district, land use change
ÖZGE KAYMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions
Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi
AYDA FITRIYE AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Sürdürülebilir arazi kullanım planlaması için uzaktan algılam verilerine dayalı bölgesel değişim tespiti: Erdemli (Mersin) örneği
Regional change detection based on remote sensing data for sustainable land use planning: A case study of Erdemli (Mersin)
MEHMET ALİ DERSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Peyzaj MimarlığıÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ALPHAN