Geri Dön

District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

PDF İndir

  1. Tez No: 827837
  2. Yazar: ANALI AZABDAFTARI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 170

Özet

Tüm dünyadaki nüfusun çok hızlı bir şekilde artığı bilinen gerçekler arasındadır ve mevcut tahminler ve eğilimlere bakıldıgı zaman dünya nüfusunda sürekli bir artış öngörülmektedir. Nüfustaki artış, doğal kaynakların daha fazla çıkarılmasına yol açmakta ve bu etkinin sonuçları daha fazla ormansızlaşma, biyolojik çeşitliliğin azalması ve çevre kirliliginde artış olarak görülmektedir. Ayrıca artan nüfus, yeni yerleşim yerlerinde büyüme ve küresel ölçekte ortaya çıkan kentsel genişleme ile sonuçlanan yaşam alanlarına olan talepleri artırmaktadır. Kentleşme, kırsal alanlardan kentsel alanlara yüksek oranda göçün sonucu olarak kentsel büyüme ve kentsel gelişmeyi kentin sınırlarına doğru zorlaması nedeniyle oluşur. Kentsel alanların plansız büyümesi, günümüzde dünyanın birçok ülkesinde en belirgin olan kentsel yayılmaya yol açmaktadır. Bunun sonucu olarak kent ve çevresinde gecekondu alanları, kaçak yapılaşma, kentsel dönüşüm projeleri vb. birtakım sorunlar meydana gelirken başta tarım ve doğal bitki örtüsü alanları olmak üzere yakın çevresindeki arazi örtüsünde de amaç dışı kullanıma bağlı problemlerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Kentsel genişlemenin neden olduğu değişiklikleri izlemek ve ölçmek için çeşitli yöntemler ve veriler vardır. Günümüzde uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), yerel, bölgesel ve küresel ölçekte kentsel genişleme ve arazi örtüsü ve arazi kullanımındaki (AÖAK) değişim süreçlerini ve mekânsal-zamansal dinamiklerini tespit etmede en yardımcı araçlardan biri olarak kullanılmaktadır. Uzaktan algılama teknolojisi ve CBS'nin entegrasyonu, bu çalışmada yapıldığı gibi kentsel genişlemenin izlenmesi ve modellenmesinde etkin bir yöntem olmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, kentsel genişlemenin zaman içindeki mekânsal-zamansal yapısını değerlendirmek, gelecekteki kentsel genişlemeyi tahmin etmek ve ilçe bazlı kentsel genişlemeye dikkat çekmektir. Bu nedenle bu araştırmada, gelişmekte olan ve gelişmiş iki farklı ülkenin iki metropolitan kenti olan İstanbul ve Sidney'in kentleşme potansiyeli yüksek olan ilçeleri araştırma için seçilmiştir. Gelecekteki kentsel gelişim için potansiyel alanların belirlenmesi, çalışma alanlarının seçiminde önemlidir. İstanbul'un Arnavutköy ilçesi, İstanbul yeni havalimanı inşaatı nedeniyle yüksek bir kentsel gelişme potansiyeline sahiptir. Öte yandan, gelecekteki kentsel gelişimi etkileyebilecek ulaşım sistemindeki ilerlemeler nedeniyle Hills Shire yerel yönetim alanı bu çalışma için seçilmiştir. Bu çalışma, kentsel genişleme analizi ve kentsel genişleme modellemesi olmak üzere iki ana bölümden oluşmaktadır. Kentsel genişleme analizinde ilk adım olarak Arnavutköy ilçesi (18-Temmuz-1997, 31-Ağustos-2007 ve 25-Temmuz-2017) ve Hills Shire yerel yönetim alanı'ın (08-Aralık-1996, 05-Ocak-2007, 19-Ocak-2018) çok zamanlı Landsat uydu görüntüleri, üç farklı tarihte elde edilmiştir. Her iki çalışma alanı için elde edilen uydu görüntülerinin ön işleme adımından sonra, görüntüler Maksimum Olabilirlik kontrollü sınıflandırma algoritması kullanılarak beş farklı arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıfı göz önüne alınarak sınıflandırılmıştır. Daha sonra sınıflandırılmış görüntüler, kentleşme çalışmasına yönelik olarak yerleşim alanı ve yerleşim olmayan alan olarak yeniden kodlandırılmıştır. Her bir çalışma alanının AÖAK haritalarının doğruluğunu belirlemek için doğruluk analizi yapılmış ve Arnavutköy ilçesinin 1997, 2007 ve 2017 yıllarında genel doğruluk değerleri sırasıyla %91, %86 ve %88 olarak bulunmuştur. Aynı şekilde Hills Shire yerel yönetim alanı için 1996, 2007 ve 2018 yıllarında genel doğruluk değerleri sırasıyla %92, %95 ve %91 olarak elde edilmiştir. Farklı zamanlarda belirli bir arazi örtüsü sınıfından diğer arazi kullanım kategorilerine dönüşümleri belirlemek için literatürde en çok kullanılan değişim analizi yöntemlerinden biri olan sınıflandırma sonrası değişim analizi tekniği kullanılmıştır. Bu nedenle, sınıflardaki değişimin yönünü kolayca irdelemek için sonuçlardan dönüşüm matrisleri oluşturulmuştur. Değişim analizinin sonuçlarına göre, çalışma dönemi boyunca Arnavutköy ilçesi ve Hills Shire yerel yönetim alanın'daki yerleşim alanlarının %197 ve %78 oranında büyüdüğü gösterilmiştir. Ayrıca yapılaşmanın aksine orman ve tarım alanı sınıflarının, çalışma dönemi boyunca büyük miktarda alan kaybettiği her iki çalışma alanında da gözlemlenmiştir. Kentsel genişlemenin çevresindeki farklı arazi örtü tiplerinin yüzey sıcaklıkları üzerindeki etkisini analiz etmek için, uydu görüntüleri üzerinden tahmin edilen yüzey sıcaklığı ve yerleşim alanı arasındaki ilişki, seçilen tampon bölgelerde korelasyon analizi yapılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, yerleşim alanlarının artmasıyla birlikte, Arnavutköy ilçesi ve Hills Shire yerel yönetim alanın'da çalışma dönemi boyunca yüzey sıcaklığının arttığı ortaya konulmuştur. Bu, kentsel genişlemenin kentsel alanların sıcaklığında artışa neden oluğunu göstermektedir. Kentsel yayılmanın derecesi ve kentsel genişlemenin mekânsal örüntüsü, Shannon entropi yaklaşımı kullanılarak her bir çalışma alanı için üç farklı tarihte ölçülmüştür. Her iki çalışma alanında kentsel alanların önemli ölçüde kentsel yayılmaya maruz kaldığını Shannon entropy analizi ile gösterilmiştir. Ayrıca, her iki çalışma alanında da yerleşim alanlarının çoğunlukla kuzeye doğru genişlediği gözlenmiştir ki bu da kentsel genişlemede insan kaynaklı faaliyetlerin önemli rolü olduğunu göstermektedir. Bir sonraki adım olarak, kentsel yapıyı daha iyi anlamak ve peyzaj formunun mevcut durumunu analiz edebilmek için sınıf düzeyinde çeşitli peyzaj metrikleri kullanılmıştır. Buna göre seçilen altı metrik, (Sınıf Alanı, Ünite Sayısı, Ünite Yoğunluğu, En Büyük Ünite İndeksi, Kenar Yoğunluğu, ve Alan Ağırlıklı Ortalama Ünite Fraktal Boyutu), kentsel genişleme yapısını tanımlamak için seçilmiştir. Bu çalışmada peyzaj kompozisyonunun bir ölçüsü olan Sınıf Alanı metriği, peyzajın ne kadarının belirli bir yama türünden oluştuğunu tanımlar ve çalışmada yerleşim alanın mutlak boyutunu ölçmek için kullanılmıştır. Ünite Sayısı metriği, peyzajdaki süreksiz veya tek tek olan yerleşim yamasının basit bir ölçüsüdür ve kentsel alanın parçalanma derecesinin bir göstergesi olarak kullanılmıştır. Ünite Yoğunluğu metriği, farklı boyutlardaki peyzajlar arasında karşılaştırmaları kolaylaştıran birim alan bazında yamaların sayısını ifade etmektedir ve parçalanma miktarını ölçmek için kullanılmıştır. En büyük yamanın oluşturduğu toplam peyzaj alanının yüzdesini ölçen En Büyük Ünite İndeksi metriği, kentsel alanların mutlak boyutunu hesaplamak için kullanılımıştır. Yama şeklinin karmaşıklığını ölçen Kenar Yoğunluğu, ve Alan Ağırlıklı Ortalama Ünite Fraktal Boyutu metrikleri, kentsel alanların şekil düzensizliğini ve peyzajın mekânsal heterojenliğini analiz etmek için kullanılmıştır. Kentin kümelenmesi ve dağılımı hakkında faydalı bilgiler sağlayan metrik sonuçları da değişim analizi ve Shannon entropi de olduğu gibi hem Arnavutköy ilçesinde hemde Hills Shire yerel yönetim alanında kentlerin genişlediğini doğrulamıştır. Sonuçlar ayrıca Arnavutköy ilçesinin daha parçalı Hills Shire yerel yönetim alanının ise daha kompakt bir kentsel büyüme sürecine sahip olduğunu göstermiştir. Son aşama olarak, bu çalışmanın ikinci kısmı yani, kentsel genişleme modellemesi gerçekleştirilmiştir. Literatür de kentsel büyümeyi belirleyebilmek için pek çok teori geliştirilmiştir. Son yıllarda bilgisayar teknolojisinde yaşanan gelişmeler, kentsel yapının karmaşıklığının modellenmesinde çözümü çok zor olan simülasyon hesaplamalarının bilgisayar ortamında yapılabildiğini ortaya koymuştur. Günümüzde kentsel yapının karmaşıklığını modellemek için kullanılan en yaygın yöntemler, Hücresel Otomatlar, Markov Zinciri, Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağlarıdır. Hücresel Otomat, verilerin hücresel biçimde tanımlar ve her bir hücre komşu hücrelerle ilişkilendirilerek yeni değere sahip hücrelerin oluşturulmasını sağlar. Markov Zincirleri analizi gelecek dönemlerin tahmin edilebilmesi için mevcut olasılıkları kullanan bir yöntemdir. Hücresel Otomata modeli, bir dizi basit kural aracılığıyla karmaşık bir sistemi tanımlayarak büyüme sürecini simüle edebilen bir hesaplama yöntemidir. Bu model, hücrelerin mekânsal etkileşimini tanımlayan bir dizi kuraldan ve farklı kentsel formları keşfetmeye yol açan bir dizi parametreden oluşmaktadır. CA'nın kentsel büyüme, arazi kullanım değişikliği ve nüfus artışı simülasyonu yeteneği, karmaşık coğrafi süreçleri simüle etmek için uygun olduğu görülmüştür. Markov Zinciri modeli, belirli olasılık kurallarına göre bir durumdan diğerine geçişleri deneyimleyen ve geçmişe dayalı olarak gelecekteki değişiklikleri tahmin eden stokastik bir modeldir. Lojistik Regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi en az sayıda değişken kullanarak en uygun şekilde tanımlayabilen bir modeldir. Yapay Sinir Ağları modeli, örüntüleri ölçmek ve modellemek için bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanan güçlü ve çevresel modelleme için uygun olan bir araçtır. Bu ağlar giriş katmanı, ara katman ve çıkış katmanından oluşmaktadır. YSA çıktı değerleri 0 ile 1 arasında değişmektedir. Kentsel modellemede 1 değeri, gelecekteki kentsel büyüme için maksimum potansiyeli, 0 değeri ise gelecekteki kentsel büyüme için minimum potansiyeli belirtmektedir. 0 ile 1 arasındaki ara değerler, gelecekteki kentsel büyüme için farklı potansiyelleri göstermektedir. Bu yöntemlerin her birinin avantajları ve dezavantajları vardır, ancak literatürde entegre modellerin daha doğru olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin Markov Zinciri, geçmişe dayalı olarak gelecekteki değişimi hesaplayan, ancak her kategorinin mekânsal dağılımını dikkate almayan popüler bir modeldir, Hücresel otomata ise değişikliklerin mekânsal konumunu tespit eden dinamik bir modeldir. Entegre CA-Markov modelinin karışık bir yapıya sahip olan zaman ve mekân arasındaki değişimin CBS tabanında analiz edilerek, özellikle kentsel genişleme, arazi değişimleri gibi süreçlerin başarıyla analiz edilmesinde kullanıldığı gösterilmiştir. Bu bağlamda çalışmada, gelecekteki AÖAK haritalarının ve kentsel genişlemenin tahmin edilmesinde, kentsel modellemede en yaygın yöntemlerden biri olan entegre CA-Markov modeli kullanılmıştır. İlk olarak, 2017 yılına ait Arnavutköy AÖAK haritası, 1997 ve 2007 AÖAK haritaları ve 2018 yılına ait Hills Shire AÖAK haritası, 1996 ve 2007 AÖAK haritaları kullanılarak simüle edilmiştir. Simülasyon işlemi için çok kriterli değerlendirme yöntemi kullanılarak uygunluk haritaları oluşturulmuştur. Uygunluk haritalarının oluşturulmasında kentsel genişlemeyi tanımlayan ortak yersel değişkenler olarak şehirden olan uzaklık, yol ağlarından olan uzaklık, eğim ve yükseklik tanımlanmıştır. İkinci adım olarak, Markov zincir modeli kullanılarak geçiş alanı ve geçiş olasılık matrisleri belirlenmiştir. Ardından, Arnavutköy ilçesi ve Hills Shire yerel yönetim alanınn'da gerçek ve simüle edilmiş 2017 ve 2018 AÖAK haritaları karşılaştırılarak model doğrulanmıştır. Her iki çalışma alanında %80'in üzerinde doğrulama sonuçları elde edildikten sonra, 2050 deki gelecekteki AÖAK haritalarını tahmin etmek için uygunluk haritaları, geçiş alanı ve geçiş olasılığı matrisleri oluşturulmuştur. Daha sonra CA-Markov modeli kullanılarak Markov zinciri analizinden üretilen geçiş olasılıkları matrisi, uygunluk haritaları, CA döngü sayısı ve filtre tipi tanımlanmıştır. Böylece her iki çalışma alanı için 2050 yılına ait gelecekteki AÖAK haritaları tahmin edilmiştir. Gelecekteki kentsel genişlemeyi daha iyi değerlendirmek için, 2050 yılına ait AÖAK haritaların alan istatistikleri hesaplanmıştır ve kentsel büyümenin gelecekte Arnavutköy ilçesi ve Hills Shire yerel yönetim alanınn'da sırasıyla %45 ve %51 artarak devam edeceği görülmektedir. Öte yandan Arnavutköy ilçesinde ormanlık alan %26, Hills Shire yerel yönetim alanınn'da ise %30 oranında azalacağı görülmektedir. Bu çalışma, AÖAK sınıflarının zamansal ve mekânsal değişikliklerini başarılı bir şekilde simüle etmek ve tahmin etmek için CA-Markov modelinde bir girdi olarak kullanılacak uzaktan algılama ve yardımcı verileri mantıksal olarak bütünleştiren arazi kullanım modellemesine önemli bir katkı sunmaktadır. Ayrıca bu çalışmada, Shannon entropi ve peyzaj metrikleri gibi farklı mekânsal örüntü analizlerinin, kentsel genişlemeyi daha doğru bir şekilde değerlendirmede ve gelecekteki kentsel genişlemeyi modellemede yardımcı olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmanın bulguları, hem Arnavutköy ilçesinde hem de Hills Shire yerel yönetim alanındaki yerleşim alanı dinamiklerinin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlamaktadır. Bu bağlamda, simüle edilmiş gelecek AÖAK haritaları, arazi kullanımı değişikliklerinin gelecekteki etkilerini anlamak için bir erken uyarı sistemi olarak düşünülmelidir. Ayrıca simülasyon sonuçları, şehir planlamacıları ve karar vericiler için karmaşık bir yapıdaki arazi kullanım sistemini daha iyi anlamaları ve kentsel genişleme ile ekolojik çevre korumasını daha iyi dengeleyebilecek gelişmiş arazi kullanım yönetimi oluşturmaları için stratejik bir rehber olarak ele alınmalıdır. Tüm dünyada büyük şehirlerde kentsel genişleme ile ilgili birçok araştırma çalışması vardır, ancak megakentlerde ilçe bazlı kentsel genişlemeyi ele alan daha az çalışma bulunmaktadır. Araştırmacıların çoğu, kentleşmenin ilçedeki rolünü göz ardı ederek, esas olarak ilçelerin fiziksel ve sosyo-ekonomik sorunlarına odaklanmaktadır. Bu çalışma kentsel genişlemenin şehir bazında analiz etmek ve anlamak için ilçe bazlı kentsel genişleme analizinin önemini vurgulamaktadır. Bu bağlamda, bu konunun dikkate alınması çok önemlidir, çünkü kentsel genişlemenin nedenlerini ve etkilerinı yerel ölçekte (ilçe bazlı) analiz etmek, şehir plancılarına bu olgunun doğasını ve büyümesini şehir bazında analiz etme ve anlama konusunda daha ayrıntılı bilgi (örn, gelecekteki trendler ve büyüme modelleri) sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

There is a well-known fact that the population all around the world is growing so fast and current estimation and trends forecast a continuous rise in world population in the future. Urbanization occurs due to the high rate of immigration from rural areas to urban areas resulting in urban growth and forcing urban development toward the border of the city. The unstructured growth of urban areas can lead to urban sprawl. There are various methods and data to observe and quantify the changes induced through urban expansion. Remote sensing and Geographical Information Systems (GIS) can be named as one of the most helpful tools in the detection of the spatio-temporal dynamics of patterns of urban growth and Land Use/Land Cover (LULC) changes at local, regional, and global scales. The main aims and objectives of this study are to evaluate the spatio-temporal pattern of urban growth over time, to predict future urban expansion, and draw attention to district- based urban expansion. Thus, in this research, the most urbanized districts of Istanbul and Sydney, were selected to study. Identification of potential areas for future urban development is important in the selection of study areas. Arnavutköy district of Istanbul has a high potential of urban development due to the construction of the Istanbul airport. On the other hand, Hills Shire Local Government Area (LGA) was selected due to the improvement in the transportation system which can affect future urban development. This study consists of two main parts: urban expansion analysis and urban expansion modelling. As a first step in urban expansion analysis multitemporal Landsat satellite images of Arnavutköy district (18-July-1997, 31-August-2007, and 25-July-2017) and Hills Shire LGA (08-December-1996, 05-January-2007, and 19-January-2018) were acquired. After pre-processing of obtained satellite images of both study areas, images were classified into five LULC classes using Maximum Likelihood supervised classification algorithm. Accuracy assessment was also done to evaluate the accuracy of LULC maps of each study area. The overall accuracy values of Arnavutköy district in 1997, 2007, and 2017 were found as 91%, 86%, and 88%, respectively. Likewise, in Hills Shire LGA, the overall accuracy values were acquired as 92%, 95%, and 91% in 1996, 2007, and 2018, respectively. The post-classification change detection technique was employed to identify conversions from one LULC class to another LULC class. The results of change detection analysis showed that the built-up area in Arnavutköy district grew up to 197% while Hills Shire LGA expanded by 78% through the study period. In both study areas, in opposition to the built-up area, forest, and agricultural area experienced a downward trend and lost a lot of hectares during the period of study. To analyze the impact of urban expansion on the Land Surface Temperature (LST) of the surrounding environment, the correlation analysis between satellite retrieved LST and the built-up area in the selected buffer zones were carried out. The results revealed that, with the increase in built-up areas, the LST has also increased over the study period in Arnavutköy district and Hills Shire LGA. This indicates that urban expansion can cause to increase in the temperature of the urban areas which may also have negative effects on the climate changes. The degree of urban sprawl and the spatial pattern of urban expansion were measured using Shannon's entropy approach for each study area. The results indicated that, in both cases, urban areas had undergone a considerable urban sprawl. Furthermore, it was observed that built-up areas mostly expanded toward the North direction in both study areas, which shows the role of human-induced activities in urban expansion. As a next step, selected landscape metrics at the class level were used to better understand the urban structure. Accordingly, six metrics namely, Class Area (CA), Number of Patches (NP), Edge Density (ED), Largest Patch Index (LPI), Patch Density (PD), and Area Weighted Mean Patch Fractal Dimension (AWMPFD/FRAC-AM) were selected to describe the pattern of urban growth. The CA metric, which describes what portion of the landscape is composed of a specific patch type, was used to calculate the absolute size of the built-up area. The NP metric is a simple measure of the discontinuous built-up patch in the landscape and used as a indication on the fragmentation degree of the urban area. The PD metric is a fragmentation metric that reveals the number of patches per unit area. The absolute size of urban patches was determined using the LPI metric, which measures the percentage of entire landscape area covered by the largest patch. The ED and FRAC_AM metrics which measure the patch shape complexity were used to analyze the the shape irregularity of urban areas and spatial heterogeneity of the landscape. Metrics results which provide useful information about the aggregation and dispersion of urban also confirmed an expansion in Arnavutköy district and Hills Shire LGA. The results also showed that Arnavutköy district is more fragmented and Hills Shire LGA has a more compact urban expansion process. These results also confirm the findings of the change detecion and Shannon's entropy analysis. In the final step of this research, the second part of this study which was urban expansion modelling was carried out. Several modelling methods such as; Cellular Automata (CA), Markov Chain (MC), Logistic Regression and Artificial Neural Network have been used by many resarchers to evaluate the current and possible future state of the urban areas. The Cellular Automata model is a computational method that can simulate the process of growth by using a set of simple rules in analyzig complex systems. This model is comprised of a set of rules that define the interaction of cells and collection of variables that lead to the investigation of various urban forms. The acpability of CA to simulate urban expansion, land use change, and population growth has become appropriate for simulating complex spatial systems. The Markov Chain model is a stochastic process that experiences transitions from one state to another considering certain probabilistic rules and predicts future changes based on the past. Logistic Regression creates a model that can best describe the relationship between dependent and independent variables using the least number of variables. The Artificial Neural Networks model is a powerful tool that models patterns using a machine learning approach. ANN output values vary from 0 to 1. In urban modelling, a value of 1 represents the greatest potential for future urban growth, while a value of 0 represents the least potential for future urban growth. Each of these methods has its own advantages and disadvantages, however, the integrated models have proved to be more accurate. The integrated CA–Markov model does multiple principle evaluation functions which combines Cellular Automata and Markov Chain models together. The MC is a widely known model, which predicts future change by considering the past, however it does not take into account the spatial distribution of the categories, while CA is a dynamic model which detects the spatial location of changes. To this end, the integrated CA-Markov model was used for predicting future urban expansion. In the modelling, first, the suitability map of each LULC class were created using Multi Criteria Evaluation (MCE) method. Second, transition area and transition probability matrices were determined by using the Markov Chain model. After that, the LULC map of Arnavutköy district in 2017 and LULC map of Hills Shire LGA in 2018 were simulated using CA_Markov model. Subsequently, the model was validated by comparing the actual and simulated LULC maps of Arnavutköy district and Hills Shire LGA. After obtaining the reasonable results of validation which were above 80% for Arnavutköy district and Hills Shire LGA, the suitability maps, transition area and transition probability matrices were created to predict the future LULC maps of 2050 for both study areas. To better evaluate the urban expansion of both study areas in the future, the area statistics of the LULC map of 2050 were calculated and the results revealed that urban growth will continue in the future by increasing 45% and 51% in Arnavutköy district and Hills Shire LGA, respectively. On the other hand, the forest area will decrease in Arnavutköy district by 26%, while in Hills Shire LGA 30% of the forest will be lost throughout the 32 years. This study presents a significant contribution to land use modelling, which logically integrates remote sensing data and ancillary data to be used as an input in CA- Markov model to successfully simulate and predict the temporal and spatial changes of LULC classes. Moreover, it has been determined that using different spatial pattern analysis such as Shannon's entropy and landscape metrics can help to better evaluate the urban expansion and model the future urban growth. The findings of this study can help to better evaluate the dynamic nature of built-up areas in both Arnavutköy district and Hills Shire LGA. The simulated future LULC maps can be used as a system of early warning to recognize the consequences of land use changes. The simulation results can also be investigated as a strategic guide for urban planners to better evaluate a complex system and create optimized land use managemnet that can better control urban expansion and environmental protection. In conclusion, this study highlights the importance of district-based urban expansion analysis. However, there are many research studies on urban expansion in big cities all over the world, but there are relatively few studies that consider district-based urban expansion in megacities. Most researchers mainly focus on the physical and socio-economic issues of districts neglecting the role of urbanization in the district. In this regard, considering this issue is very important, as district-based analysis of the causes and effects of urban sprawl can provide urban planners with more detailed insights to analyze and understand the nature of this phenomenon on a city basis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    450961

    Uydu verisi ve peyzaj metrikleri kullanılarak şehir yapılarının karşılaştırılması: Karabük ili merkez ve Safranbolu ilçeleri örneği

    Comparison of city structures by using satellite data and landscape metrics: Karabuk city center and Safranbolu district samples

    DUYGU ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  2. Tez No

    558698

    Toplu taşıma odaklı gelişme yaklaşımının Marmaray hattı örneği kapsamında değerlendirilmesi

    Evaluation of the transit oriented development approach in the scope of Marmaray line sample

    KÜBRA PİLATİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN ALPKÖKİN

  3. Tez No

    562925

    Kentsel dönüşüm çalışmalarında uzlaşma süreçlerinin stratejik ve bütüncül bir bakış açısıyla incelenmesi: Bayrampaşa Eski Cezaevi Alanı örneği

    Kentsel dönüşüm çalışmalarında uzlaşma süreçlerinin stratejik ve bütüncül bir bakış açısıyla incelenmesi: Bayrampaşa Eski Cezaevi Alanı Örneği

    HASAN HÜSEYİN OKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKİYE ŞENCE TÜRK

  4. Tez No

    338957

    Zeytinburnu ilçesi (İstanbul) kentsel ekolojisi

    Urban ecology of Zeytinburnu district (Istanbul)

    MUHAMMET YAPAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyolojiMarmara Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMDUH SERİN

  5. Tez No

    338971

    Beşiktaş İlçesi (İstanbul) kentsel ekolojisi

    Urban ecology of Beşiktaş District (Istanbul)

    BURCU YAĞMUR KABAALİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyolojiMarmara Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMDUH SERİN

Geri Dön