Çanakkale İli ve Yakın Çevresinin Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama ve CBS Kullanılarak İncelenmesi


Alak S., GÜRE M.

Trakya Üniversiteler Birliği Lisans Üstü Öğrenci Kongresi, Çanakkale, Türkiye, 29 - 30 Nisan 2016, cilt.1, no.1, ss.31

  • Cilt numarası: 1
  • Basıldığı Şehir: Çanakkale
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.31

Özet

Büyük Şehirlerin Kentsel gelişim sürecinde oluşan arazi kullanımı ve kullanım biçiminin değişimi, dengeli ve planlı oluşmadığı zaman pek çok problem gelişebilmektedir. Bu problemlere örnek olarak çevre bozulması, tarım alanlarının değişimi, düzensiz şehirleşme ve sanayileşme örnek verilebilir. Alanda değişimim olup olmadığını anlamanın ve zamansal değişimi ortaya koyabilmenin yollarından biri uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılmaktadır. Günümüzde gelişen teknolojiler ve oluşan maliyetlerin düşmesiyle birlikte birçok alanda uydu görüntüleri yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bu çalışma kapsamında, uydu görüntüleri yardımıyla uzaktan algılama teknikleri kullanılarak zamansal değişim araştırılmıştır.  Arşiv görüntülerinde kayıtlı olan LANDSAT 5 TM veriler ile güncel LANDSAT 8 OLI uydu görüntüleri kullanılarak Çanakkale merkez ilçenin 28 yıllık değişimi incelenmiştir. Literatürde sık kullanılan görüntü işleme tekniklerinden normalize edilmiş fark bitki indeksi (NDVI), kontrolsüz sınıflandırma ve kontrollü sınıflandırma, görüntü karma gibi görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Fark bulma işlemleri için görüntü işleme yazılımındaki değişim bulma “Change Detection” algoritması kullanılmıştır. Artan, azalan ve değişmeyen olmak üzere 3 sınıfta veriler elde edilmiştir. Görüntü de meydana gelen gürültüyü gidermek için 3x3 lük çoğunluk (Majority) filtresi uygulanmıştır.

Bu çalışmada, 1987 LANDSAT 5 TM ile 2015 LANDSAT 8 OLI uydu verileri kullanılarak meydana gelen değişimler arazi örtüsü türüne göre sınıflandırılmıştır. Sınıfların alansal büyüklüklerindeki değişim hektar olarak bulunmuştur. Bu sonuçlara göre kent merkezinde, kentsel büyümeyi ve değişimi gösterirken, orman alanlarındaki değişim ise orman yangınları ve orman kesimi sonucunda meydana geldiği görülmüştür. Bu alan değişimleri hektar olarak tespit edilmiştir. Değişen alanların tanımlanmasında referans veri olarak,  saha çalışmalarıyla elde edilen veriler ile, Google Earth programındaki uydu görüntüleri ve yüksek çözünürlüklü RASAT uydu verileri kullanılarak tanımlanmıştır. Yerel yönetimler ve Orman Bölge Müdürlüğünün arşiv verileri ile desteklenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, NDVI, Sınıflandırma, Değişim Bulma, Coğrafi Bilgi Sistemleri,

 

Analysis of Temporal Change Detection in  Çanakkale Province and  Near Field Region Using Remote Sensing and GIS

Uncontrolled spatial temporal changes in city areas can produce several problems, like environmental degradation, decrease invaluable agricultural lands, disorder urbanization and industrialization. Remote sensing and GIS have become important tools to evaluate uncontrolled temporal changes in urban areas. Remote sensing and geographic information systems have become a common way to demonstrate temporal changes.

Because the technology is improving and costs are falling, satellite images are used in many fields. In this study, 1987 LANDSAT 5 TM and 2015 LANDSAT 8 OLI satellite images were used and the changes that occur are classified according to land cover types. Archive images of LANDSAT 5 TM data stored within the current LANDSAT 8 OLI satellite images using central district of Çanakkale to examine the 28 years of change. Image processing techniques like the normalized difference vegetation indexes (NDVI), uncontrolled classification and supervised classification were used in the study. In order to find differences, “change detection” algorithm built into the image processing program, was used. Data were classified in 3 types, increasing, decreasing and unchanging. To reduce the noise in the image a 3x3 majority filter was applied.

Change in the areal size of the class was calculated in hectares. According to these results; the city center reflected urban growth, while the change in forest areas were due to forest fires and logging. The changes in these areas were shown in hectare. To define the change in the areas, field data obtained in the study, satellite images from Google Earth, and high resolution RASAT data were used. In addition, the data was supported with the information from local government and data from the Regional Directorate of Forestry archives.

 

Keywords: Remote Sensing, NDVI, Classification, Change Detection, Geographic Information Systems,