Kentsel Alanların Belirlenmesi İçin Gece Işık Görüntülerinin ve Optik Görüntülerin Kullanımı ve Başarı Kriterleri: İstanbul Örneği

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Coğrafya Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Emre Baydoğan

Danışman: Gülcan Sarp

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bir alandaki mekânsal ve zamansal değişimin belirlenmesinde uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak temin edinen veriler, düzenli ve tutarlı veri kaynağı olmasından dolayı sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı Türkiye'nin kuzeybatısında bulunan İstanbul'un uzaktan algılama teknolojileri ile elde edilen optik görüntüler ve gece görüntülerinden, görüntü işleme teknikleri kullanarak kentsel alanların belirlenmesi ve elde edilen sonuçların ve uygulanan yöntemlerin başarı kriterlerinin değerlendirilmesidir. Bu çalışmada kentsel alanların belirlenmesinde 2018 yılına ait 130 m. mekânsal çözünürlüğe sahip Luojia 1-01 (Lj 1-01) uydusunun gece görüntüsü ve 30 m. mekânsal çözünürlüğe sahip Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) uydusunun optik görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmada uygulanan yöntem üç farklı aşamadan meydana gelmektedir. İlk aşama gece görüntüleri ile optik görüntülerin analiz öncesi ön düzeltme işlemlerinin gerçekleştirilmesini kapsamaktadır. İkinci aşama optik görüntülerden, Normalize Edilmiş Bina Fark İndeksi (NDBI), Destek vektör makineleri (SVM) görüntü Sınıflandırma yöntemleri kullanarak kentsel alanların belirlenmesi ve Gece görüntülerinden İnsan Yerleşim İndeksi (HSI) sonrası Otsu Eşikleme yöntemi ile kentsel alanların belirlenmesini kapsamaktadır. Son aşama ise NDBI, SVM ve gece görüntülerin den HSI sonrası görüntü segmentasyonu ile belirlenen şehir alanlarının, belirlenme başarısının Kappa İstatistiği ile değerlendirilmesidir. Elde edilen sonuçlara göre kentsel alanların belirlenmesinde Lj1-01 uydusuna ait gece görüntülerine HSI yöntemi uygulanması ile elde edilen kentsel alanların genel doğruluğunun %96, kappa doğruluğunun ise % 85 ile en yüksek başarıya sahip olduğu belirlenmiştir. Optik görüntülere SVM sınıflandırması ile elde edilen kentsel alanların genel doğruluğu %94, kappa doğruluğu ise %78, NDBI sonucunda elde edilen kentsel alanların ise genel doğruluğun %88, kappa doğruluğu ise %52'dir.