Geospatial assessment of southampton 'Greener city' plan
Southampton daha yeşil bir kent planının coğrafi mekânsal değerlendirilmesi
- Tez No: 917238
- Danışmanlar: DR. GARETH ROBERTS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Southampton
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Geoteknik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Kentsel yeşil alanlar, pek çok şehirde kentin önemli bir bölümünü oluşturmakta ve kentsel alanları birçok yönden etkilemektedir. Yeşil alanların çevresel, sağlık, sosyal ve ekonomik etkileri büyüklük, dağılım ve türlerine göre değişmektedir. Bu nedenle, kentteki yeşil alanların coğrafi/mekansal açıdan değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda, Southampton, Birleşik Krallık şehrindeki yeşil alanların değerlendirilmesine yönelik bu tez çalışması gerçekleştirilmiştir. 1140 hektarlık açık yeşil alanı ve kentin %18'ini kaplayan ağaç mevcudiyetinin yanı sıra yerleşim bölgelerindeki bahçelerden oluşan özel alanlarıyla şehir, yeşil alandan yoksun değildir. Çalışmada, şehri içine alan altı adet 5*5 km2 'lik ulusal grid karelerinin“Environment Agency”tarafından üretilen mevcut yüksek çözünürlüklü görüntüleri ve LiDAR verileri, yeşil alanların türünü belirlemekte kullanılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, kontrollü ve kural-bazlı nesne tabanlı görüntü sınıflandırma yaklaşımları uygulanmıştır. En yüksek doğrulukla üretilen“Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı”bilgisi kullanılarak, yeşil alanlar yerleşim yerlerine yakınlığına göre özel ve kamusal olarak sınıflandırılmış ve yükseklik bilgisi kullanılarak ağaçlar tespit edilmiştir. Çalışma alanının %44.16'sını oluşturan SU31SE gridindeki yeşil alanların %66.8'i ve %51.16'sını oluşturan SU41SW'deki yeşil alanların %68.9'u özel yeşil alanlardır. Ayrıca çalışma alanında kilometrekareye düşen ağaç sayısı 528'tir. Bu sonuçlar, Southampton'da kamusal yeşil alandan daha fazla özel yeşil alan olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Urban green spaces constitute a significant part of urban in many cities all around the world and they affect urban areas in many ways. The environmental, health, social and economic effects of the green spaces vary according to the size, distribution, and type of them. For this reason, it is of great importance to assess the green spaces in the city from a geospatial perspective. In this context, this research project was carried out to green space assessment of Southampton. The city is not a city devoid of green spaces, with its 1140 hectares of open green space and 18% of the city's trees, as well as private green areas consisting of gardens in residential areas. In this study, the existing data high-resolution images and LiDAR data produced by the Environment Agency of the six 5 km national grid tile covering the city of Southampton were used to identify the type of green spaces. Supervised and rule-based object-based image classification approaches were used to determine green space. Using the LULC information produced with the highest accuracy by these methods, green spaces were classified as private and public depending on the proximity of residential areas trees were detected based on height information. 66.8% of the green areas in the SU31SE 5 km grid, which constitute 44.16% of the study area, are private green areas. 68.9% of the green areas in the SU41SW network, which constitute 51.16% of the study area, are private green areas. In addition, there are 528 trees per square kilometre in the study area. These results show that there is more private green space than public green space in Southampton.
Benzer Tezler
- Assessment of climate change effects on flood risk by using GIS and remote sensing (case study: Kabul, Afghanistan)
CBS ve uzaktan algılama kullanılarak iklim değişikliğininsel riski üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi (örnek olay:Kabil, Afganistan)
MOHAMMAD OMID SEDIQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Çevre MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YİĞİT AVDAN
- Algılayıcıya bağımlı yöneltme modeli ile üçlü bindirmeligörüntülerin konum doğruluğunun belirlenmesi
Georeferencing accuracy assessment of tri-stereo satellite images by sensor dependent orientation model
GÜRSU AYTEKİN
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOPAN
- Spatial assessment of soil erosion sensitivity to land use and land cover change using geospatial technology and machine learning in Türkiye
Türkiye'de geokonumsal teknolojisi ve makine öğrenimi kullanarak toprak erozyonunun arazi kullanımına ve arazi örtüsü değişimine karşı hassasiyetinin mekansal değerlendirmesi
WUDU ABIYE ABEBAW
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN DENGİZ
PROF. DR. TOMASZ ZALESKİ
- Farklı sayısal yüzey modellerinin doğruluk değerlendirmesi
Accuracy assessment of different digital surface models
BARIŞ BEŞOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Comprehensive assessment of decentralized stormwater systems in urbanized areas under climate change and watershed characteristics
Şehirleşmiş bölgelerde iklim değişikliği ve havza özellikleri altında merkezi olmayan yağmur suyu sistemlerinin kapsamlı değerlendirmesi
SİNA SAM
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGER