Geri Dön

Uzaktan algılama tabanlı nüfus analizi: kuzey kıbrıs türk cumhuriyeti örneği

Remote sensing based population analysis:a case study of the turkish republic of northern cyprus

  1. Tez No: 953526
  2. Yazar: İREM TEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI, DOÇ. DR. DİLEK EREN AKYÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Bu çalışmada, Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'ndeki (KKTC) arazi kullanım değişimleri ile gece ışığı verileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Uzaktan algılama ve makine öğrenimi tekniklerinin entegre edildiği bu araştırmada, Google Earth Engine (GEE) platformu kullanılarak Landsat 8 uydu görüntülerinden türetilen Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü (NDVI), Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (NDWI), Normalize Edilmiş Fark Yerleşim Alanı İndeksi (NDBI) ve Yapılaşmış Alan İndeksi (BU) kullanılarak orman, su, kentsel alan, boş arazi, tarım olmak üzere 5 sınıf belirlenmiş ve Rastgele Orman (RO) algoritmasıyla sınıflandırılmıştır. Sınıflandırmanın doğruluk değerlendirmeli için genel doğruluk (GD), üretici doğruluğu (ÜD), kullanıcı doğruluğu (KD), kappa katsayısı (κ) ve F1-Skor değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca, Görünür Kızılötesi Görüntüleme Radyometresi (VIIRS) uydu verileri kullanılarak 2015, 2019 ve 2023 yıllarının her yılın 1 Haziran-31 Ağustos aylarına ait gece ışığı değişim haritaları oluşturulmuş ve bu verilerin ortalamaları GEE platformunda hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular, arazi sınıflarının kapladığı alanlar ile gece ışığı yoğunlukları arasındaki ilişkiyi ortaya koyan karşılaştırmalı tablolar ve korelasyon analizleri ile desteklenmiştir. Özellikle kentsel alanların gece ışığı verileriyle olan ilişkisi, altı ilçe bazında korelasyon matrisleri ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, gece ışığı yoğunluğunun nüfus artışı ve kentsel yayılımla doğrudan bağlantılı olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, KKTC'nin kentsel planlama ve nüfus tahmini gibi alanlarda karar vericilere önemli veriler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study investigates the relationship between land use/land cover (LULC) changes and nighttime light data in the Turkish Republic of Northern Cyprus (TRNC). Integrating remote sensing and machine learning techniques, the research utilizes the Google Earth Engine (GEE) platform to classify five land cover classes forest, water, urban areas, bare land, and agriculture based on indices derived from Landsat 8 satellite imagery: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), and Built-up Index (BU). The classification was performed using the Random Forest (RF) algorithm. To assess classification accuracy, Overall Accuracy (OA), Producer's Accuracy (PA), User's Accuracy (UA), Kappa Coefficient (κ), and F1-Score metrics were calculated. Additionally, nighttime light change maps for the years 2015, 2019, and 2023 were generated using data from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) for the period between June 1 and August 31 of each year, and average values were computed via the GEE platform. The findings were supported by comparative tables and correlation analyses that reveal the relationship between land cover class extents and nighttime light intensities. In particular, the relationship between urban areas and nighttime light data was evaluated through correlation matrices at the district level. The results demonstrate that nighttime light intensity is directly associated with population growth and urban expansion. These findings provide valuable insights for policymakers in the areas of urban planning and population estimation in TRNC.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama yöntemleri ile şehirleşme etkilerinin incelenmesi: İstanbul ili Sarıyer ve Beykoz örnekleri

    Determination of the impact of urbanization by remote sensing methods: Case studies of Sariyer and Beykoz in İstanbul

    BÜŞRA SARIBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

  2. Evaluation of land use land cover change around istanbul airport between years of 2011-2021

    2011 – 2021 yılları arasında istanbul havalimanı çevresi arazi ortusu arazi kullanımı degişiminin degerlendirilmesi

    KANER LEVENT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL

  3. İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi

    Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul

    ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA ÜNSAL

  4. Afet ve acil durum toplanma alanlarının mekansal uygunluk ve kırılgan gruplar açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of disaster and emergency assembly areas in terms of spatial suitability and vulnerable groups

    ZEHRA ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA AYÇİM TÜRER BAŞKAYA

  5. A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul

    Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği

    BURAK KABAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN