Geri Dön

Yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verileri ile arazi kullanım değişimlerinin belirlenmesi

Determination of land use changes with high resolution remote sensing data

  1. Tez No: 1009013
  2. Yazar: BURCU KURTOĞLU ERKMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YENER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Makine öğrenmesi, Sürdürülebilir ormancılık, Uzaktan algılama, Image classification, Machine learning, Sustainable forestry, Remote sensing
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin ulusal imkânlarıyla üretilen yüksek mekânsal çözünürlüklü uzaktan algılama verilerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişimlerini belirlemedeki başarımı değerlendirilmiştir. Çalışma, 2011 yılına ait 0.45 m çözünürlüklü sayısal hava fotoğrafları ile 2019 yılına ait 2.5 m çözünürlüklü Göktürk-2 uydu görüntüsü kullanılarak İstanbul'un kuzeybatısında yer alan orman ağırlıklı bir alanda gerçekleştirilmiştir. Görüntüler, çeşitli fotogrametrik ve ön işleme adımlarının ardından sınıflandırmaya uygun hâle getirilmiş; ardından piksel tabanlı ve obje tabanlı sınıflandırma yaklaşımları karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır. Sınıflandırma sürecinde üç farklı algoritma (Support Vector Machines [SVM], Random Trees [RT] ve Maximum Likelihood [ML]) uygulanmış; yapılan denemeler sonucunda en yüksek doğruluğun obje tabanlı SVM algoritmasıyla elde edildiği belirlenmiştir. Tüm görüntüler SVM algoritması kullanılarak sınıflandırılmış ve doğruluk analizleriyle değerlendirilmiştir. Uygulanan sınıflandırma sonucunda, 2011 yılı hava fotoğrafı için %90.50 ve 2019 yılı Göktürk-2 görüntüsü için %87.10 genel doğruluk oranları elde edilmiştir. Sınıflandırma sonrası karşılaştırma yöntemiyle gerçekleştirilen değişim analizleri, özellikle orman alanlarında dikkate değer değişimler yaşandığını göstermiştir. Geniş yapraklı orman alanlarında anlamlı bir azalma tespit edilirken, ibreli orman alanlarında sınırlı bir artış gözlemlenmiştir. Aynı dönemde orman dışı açıklık alanlar ile yerleşim alanlarında da artış meydana gelmiştir. Su yüzeyleri ise çalışma sürecinde azalma göstermiştir. Bu bulgular, yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama verilerinin arazi örtüsü ve kullanım değişimlerinin izlenmesinde etkin biçimde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Elde edilen sonuçlar, ulusal uzaktan algılama verilerinin arazi kullanım değişimlerini izleme açısından yüksek potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, uzaktan algılama verileriyle yürütülecek sınıflandırma ve değişim analizi çalışmalarına yöntemsel katkı sunarken; sürdürülebilir çevre ve arazi yönetimi bağlamında karar vericilere de önemli çıktılar sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, the effectiveness of high spatial resolution remote sensing data produced through Turkey's national capabilities was evaluated for detecting land cover and land use changes. The study was conducted in a predominantly forested area located in the northwestern part of Istanbul, using 0.45-meter resolution digital aerial photographs from 2011 and 2.5-meter resolution Göktürk-2 satellite imagery from 2019. The images were processed through various photogrammetric and preprocessing steps to prepare them for classification, after which pixel-based and object-based classification approaches were comparatively evaluated. Three different algorithms (Support Vector Machines (SVM), Random Trees (RT), and Maximum Likelihood (ML)) were applied during the classification process. The experimental results indicated that the highest classification accuracy was achieved using the object-based SVM algorithm. Accordingly, all imagery was classified using object-based SVM algorithm and evaluated through accuracy assessments. As a result, overall accuracy rates of 90.50% for the 2011 aerial imagery and 87.10% for the 2019 Göktürk-2 image were achieved. Post-classification comparison revealed significant changes, particularly within forested areas. While a notable decrease was observed in deciduous forest areas, a limited increase occurred in coniferous forests. During the same period, increases were also detected in non-forest open areas and settlement zones, whereas water surfaces exhibited a decreasing trend. These findings demonstrate that high-resolution remote sensing data can be effectively utilized to monitor land cover and land use dynamics. Furthermore, the results highlight the substantial potential of nationally produced remote sensing data for monitoring land cover changes. This study contributes methodologically to classification and change detection applications based on remote sensing and offers valuable insights for decision-makers in the context of sustainable environmental and land management.

Benzer Tezler

  1. Kıyı alanları yönetiminde uzaktan algılama yöntemleri ile izleme (Monitoring) programı

    Monitoring program for coastal zone management based on remote sensing technioues

    HAKAN ALPHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Peyzaj MimarlığıÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TULUHAN YILMAZ

  2. Coastline changes and their implications for land use in coastal region of İstanbul between 1987 and 2007

    İstanbul?un kıyı bölgelerinde 1987 ve 2007 yılları arasında meydana gelen kıyı çizgisi değişimleri ve bunların arazi kullanımı açısından değerlendirilmesi

    SÜMEYRA KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    CoğrafyaFatih Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET KARABURUN

    YRD. DOÇ. DR. ALİ DEMİRCİ

  3. Mapping and monitoring wetland environment by analysis different satellite images and field spectroscopy

    Sulakalan çevresinin farklı uydu görüntüleri ve arazi spektroskopisi ile izlenmesi ve haritalanması

    FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÇİĞDEM GÖKSEL

  4. Uydu verilerinin obje temelli bulanık mantık yöntemi ile sınıflandırılması: Alaçatı örneğinde zamansal değişimin belirlenmesi

    Object based classification of satellite data with fuzzy logic method: Determination of temporal changes in the case of Alacati

    NİLAY ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM

  5. Hotamış gölü çevresinin arazi kullanımının uydu görüntüleri yardımıyla zamansal analizi

    Geo-temporal analysis of Hotamis lake and surrounding with the help of satellite imagery

    ELİF KIRTILOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN KARABÖRK

  6. İstanbul Doğu Karadeniz kıyı alan kullanımlarındaki değişimin saptanması

    Determining the change about the usages of coastal areas in Eastern Black Sea of Istanbul

    ELİF AKYOL ŞATIROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CENGİZ YILDIZCI