kahramanmaraş şehr ve çevres nn zamansal değ ş mnn uzaktan

Transkript

kahramanmaraş şehr ve çevres nn zamansal değ ş mnn uzaktan
4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 13 – 16 Eylül 2006 / Fatih Üniversitesi / İstanbul-Türkiye
4th GIS Days in Türkiye, September 13-16, 2006 / Fatih University / İstanbul-Türkiye
KAHRAMANMARAŞ ŞEHRİ VE ÇEVRESİNİN ZAMANSAL
DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA VE CBS KULLANILARAK
İNCELENMESİ
An Examination of Temporal Changes in Kahramanmaraş City and Its Adjacent Areas Using
Remote Sensing and GIS
Murat Karabulut1, Muhterem Küçükönder2, Mehmet Gürbüz1, Ersin Kaya Sandal1
ÖZET
Şehirsel gelişim ve beraberinde meydana gelen arazi kullanım değişimi planlı ve dengeli gerçekleşmediği zaman birçok
problem yaşanmaktadır. Zamanla ortaya çıkmaya başlayan bu problemlere kontrolü güçleşen çevre kirliliği, verimli
tarım alanlarının azalması, düzensiz sanayileşme ve şehirleşme örnek olarak gösterilebilir. Son yıllarda hızlı ve
dinamik olarak gerçekleşen zamansal değişimi ortaya koyabilmek için uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri
kullanılmakta ve birçok dijital değişim izleme metodu geliştirilmektedir. Sınırlı doğal kaynakları koruyabilmek,
sürdürülebilir ve doğru planlamalar yapabilmek için gereken alt yapıyı sağlamak amacıyla gelişmekte olan
Kahramanmaraş şehri ve çevresinin zamansal değişimi incelenmiştir. Bu çalışmada 2000 ve 1989 yıllarına ait sırayla
Landsat ETM ve TM görüntüleri, 1950 ve 1985 yıllarına ait hava fotoğrafları kullanılmıştır. Şehirsel gelişim ve arazi
kullanımında meydana gelen değişim raster ve vektör tabanlı değişim analiz metotları kullanılarak belirlenmiştir.
Kullanılan her farklı metotta çalışmanın amacını en iyi karşılayan arazi kullanım sınıfı değişiminin izlenmesi ayrı ayrı
yapılmıştır.
Elde edilen sonuçlar Kahramanmaraş şehrinin yıllık ortalama %11’lik bir oranla geliştiğini
göstermektedir. Ova içinde yetiştirilen tarım ürünlerinin değiştiği görülmektedir. Ayrıca son yıllarda tarım alanları
üzerinde birçok sanayi tesisi kurulduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, Coğrafi Bilgi Sistemi, Değişim Analizi, Arazi Kullanımı
ABSTRACT
Uncontrolled spatiotemporal changes in large urban areas can produce several problems such as environmental pollution, diminishing
valuable agricultural lands; irregular industrialization and urbanization due to number and proportion of residents continue to increase.
Recently, to evaluate uncontrolled temporal changes in urban areas, remote sensing and GIS have become important tools, because these
techniques allow examination and management large amount of spatial and tabular data which would be impossible using manual
interpretation. In this study, to protect limited resources, to prepare sustainable and suitable plans, urban dynamics of the
Kahramanmaraş city was examined and evaluated. Landsat TM, ETM and aerial photographs were used to characterize land cover
changes in Kahramanmaraş city and its adjacent areas. One TM (1989), one ETM (2000) and two aerial photographs (1950 and
1985) were used to detect urban changes. Results show that the city is expanding 11 percent annually. Agricultural pattern of the plain
has been changed drastically since 1985.
Keywords: Remote Sensing, Geographic Information System, Change Detection, Land Use
1. GİRİŞ
Şehir alanlarının ve yakın çevresinin arazi kullanımı ve örtüsü değişiminin izlenmesi ve bu değişikliklerin
tespit edilmesi son yıllarda hızlı artan nüfus ve bunun sonucunda doğal kaynakların optimum kullanımı
amacıyla önem kazanmıştır (Small ve Miler, 1999). Kontrolsüz gerçekleşen gelişim, geri kazanımı
mümkün olmayan kayıplar oluşmasına neden olabilir. Verimli tarım arazilerinin sanayi alanı olarak
kullanıma açılması, orman alanlarının tarım arazisi olarak kullanılmak üzere tahrip edilmesi, yerleşim
alanlarının zemin açısından uygun olmayan alanlar üzerinde gelişmesi gibi benzer bir çok problem
yaşanabilir. Plansız gelişimi önlemek ve izlemek amacıyla zamansal değişim tespit edilmeli ve gerekli
planlamalar yapılmalıdır. Bu amaç doğrultusunda son yıllarda gelişen uydu görüntüleri kullanılarak yapılan
değişim izleme teknikleriyle kısa süreli ve klasik yöntemlere göre daha başarılı bir şekilde istenilen sonuçları
elde etmek mümkündür (Tunay ve Ateşoğlu, 2004).
Son yıllarda nüfus artışının yaşandığı, sanayileşmenin ve yapılaşmanın arttığı Kahramanmaraş şehri ve
çevresinin arazi kullanım özellikleri hızlı bir değişim göstermektedir. Artan nüfus ve buna bağlı olarak
1
2
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üni., Fen-Edeb. Fak., Coğrafya Böl., Kahramanmaraş, [email protected]
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üni., Müh.-Mimar. Fak., Jeoloji Müh. Böl., Kahramanmaraş
1
artan talebi karşılamak üzere birçok sanayi tesisi kurulmaktadır. Yeni yapılan bu sanayi yapıları özellikle
eğimin ve ulaşımın uygun olması, ihtiyaç duyulan su kaynaklarına yakınlığı açısından tarım arazileri üzerine
kurulmaktadır. Bu hızlı yapılaşma gerekli önlemlerin alınmaması ve planlamanın yapılmaması durumda
gelecek yıllarda çevre kirliliği, verimli tarım arazilerinin azalması gibi birçok problem yaratabilecek
konumdadır. Bu çalışmada Arazi örtüsü/Arazi kullanım değişimleri 1989 ve 2000 yıllarına ait Landsat TM
ve ETM uydu görüntüleri, 1950 ve 1985 yıllarına ait hava fotoğrafları kullanılarak tespit edilmiştir. Arazi
kullanımında meydana gelen zamansal değişimler incelenmeye çalışılmıştır.
2. ÇALIŞMA ALANI
Çalışma alanı Akdeniz bölgesinin Adana Bölümünde yer alan Kahramanmaraş şehri ve yakın çevresini
kapsamaktadır. Kuzeyde, doğu batı uzanışlı Ahır dağı, güneyde Kahramanmaraş belediyesi sınırlarını
kapsayacak şekilde çalışma alanı belirlenmiştir. Çalışma alanı içinde Sır barajı göletinin bir bölümü, Aksu
Çayı, Erkenez ve Deli Çay dereleri bulunmaktadır. Ova içerisinde verimli tarım arazileri, dağınık halde
bulunan bir çok küçük yerleşim birimi ve Adana, Kayseri ve Gaziantep yollarının yakın kısımlarına
kurulmuş bulunan bir çok sanayi tesisi yer almaktadır (Şekil 1).
Şekil 1: Kahramanmaraş Lokasyon Haritası.
Figure 1: Location Map of Kahramanmaraş City.
3. MATERYAL ve METOT
Bu çalışmada Temmuz 1989 ve Haziran 2000 yıllarına ait sırayla Landsat TM ve ETM uydu görüntüleri,
1950 ve 1985 yıllarına ait hava fotoğrafları kullanılmıştır. Şehirsel gelişim ve arazi kullanımda meydana
gelen değişim raster ve vektör tabanlı değişim analiz metotları kullanılarak belirlenmiştir. Çok tarihli
uzaktan algılama verisi kullanılarak değişim tespiti yapılırken iki önemli zamansal çözünürlük sabit
kalmalıdır. Birincisi yaklaşık günün aynı saatinde alınan görüntüler olmalı, ikinci olarak ise mümkün
olduğunca yılın aynı zamanında alınmış görüntüler kullanılmalıdır (Jensen, 1996). Elimizde bulunan uydu
görüntüleri yaz mevsimine ait olsa da farklı aylarda alınmış görüntülerdir. Bu nedenden dolayı görüntüleri
doğrudan bir analize tabi tutmak doğru değildir. Zamansal farklılıkları minimuma indirgemek için farklı
metotlar tercih edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan metotlar su indeksi, çok tarihli bileşke görüntüleri
oluşturma ve sınıflama görüntülerinin karşılaştırılmasıdır. Veri işleme ERDAS 8.5 programı kullanılarak
gerçekleştirilmiştir.
2
4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 13 – 16 Eylül 2006 / Fatih Üniversitesi / İstanbul-Türkiye
4th GIS Days in Türkiye, September 13-16, 2006 / Fatih University / İstanbul-Türkiye
4. BULGULAR
Şehirsel değişim tespiti için uydu görüntüleri üzerinde öncelikle bina, yol gibi insan yapımı özelliklerin
çıkarılması esas alınmıştır. Bu çalışmada ilk olarak şehirsel gelişimi izlemek amacıyla geliştirilen
yöntemlerden biri olan su indeksi kullanılmıştır. Belli bir indeks görüntüsü oluşturularak kullanılan
tekniğin en önemli avantajı sadece ilgilenilen alanın vurgulanması, diğer arazi tiplerinin sınıflama şemasında
ayrılmasını gerektirmemesidir (Jensen, 1996). Su indeks görüntüsü özellikle görünür bantların, infrared
bantlara oranlanmasıyla elde edilmektedir. Su, görünür spektrumda orta-düşük yansıma değerleri ve
infrared dalga boylarında ise çok düşük yansıma değerleri gösterir (Angel ve diğ., 2005).
Su indeksi = (Band 1 + Band 2 + Band 3) / (Band 4 + Band 5 + Band 7)
1989 ve 2000 yıllarına ait Landsat TM ve ETM uydu görüntülerinin su indeksi hesaplanmıştır. Hesaplama
sonucu elde edilen geniş veri aralığına sahip görüntülerin görsel olarak yorumlanabilmesi amacıyla veri
ölçeklendirmesi yapılmıştır. Daha sonra görsel karşılaştırma yapılarak sonuç değerleri sınıflandırılmıştır.
Sınıflama sonucu sadece yerleşim alanlarını dikkate alarak 1989 yılına ait Landsat TM görüntüsünde üç
sınıf, 2000 yılına ait Landsat ETM görüntüsünde dört sınıf ayırt edilmiştir. Bu sınıflamada yerleşim
alanları, su içermeyen ve su içeriği çok düşük olan çıplak alanlar ve hasat edilmiş olan tarım alanları ile
birlikte ele alınmıştır. Sonuçta şehir alanının dağılımı izlenilmeye çalışılmıştır. Ayrıca su indeksi ile çalışma
alanında 2000 yılı görüntüsünde sınırları elde edilen su yüzeyi alanı 619.909 hektar olarak hesaplanmıştır
(Şekil 2).
Şekil 2: Su İndeksi Hesaplanması Sonucu 1989 ve 2000 Yıllarına Ait Yerleşim Alanları Dağılımı ve Su Yüzeyi
Figure 2: The Results of Water Indices Calculation for 1989 and 2000 Images
Su indeks görüntüleri baz alınarak 1989 ve 2000 yılı Landsat false color (yalancı renkli) bileşke görüntüleri
üzerinde şehir alanı sayısallaştırılmıştır. UTM koordinat sisteminde olan Landsat band 8 (15 m) uydu
görüntüsü altlık olarak kullanılarak geometrik dönüşümü yapılmış olan 1950 ve 1985 yıllarındaki mevcut
şehir alanlarının çiziminde ise aynı yıllara ait hava fotoğrafları kullanılmıştır. Elde edilen vektör
formatındaki 1950, 1985, 1989 ve 2000 yıllarına ait şehir alanı katmanları üst üste çalıştırılarak meydana
gelen değişim hesaplanmıştır (Şekil 3, Tablo 1). 1950 yılında 253,5 hektar olan şehir alanı 2000 yılında
2873,787 hektara ulaşmış ve 50 yıllık bu periyot sonunda şehir alanı yaklaşık 11 kat artış göstermiştir. Ara
periyotlarda da yüksek orandaki artış trendi devam etmiştir.
3
Şekil 3: 1985, 1989 ve 2000 Yılları Şehir Alanlarının Değişimi
Figure 3: Changes of Urban Areas in 1985, 1989 and 2000
Tablo 1: Sayısallaştırma Sonucu Elde Edilen Yerleşim Alanları ve Değişim Oranları
Table 1: Digitizing Results of Urban Area and Changing Rate
Şehir Alanı (Hektar)
1950
Yılı
1985
Yılı
1989
Yılı
2000
Yılı
Toplam Alan İçindeki
Değişim (%)
Şehir Alanı
Değişimi (%)
253,50
Toplam Çalışma
Alanı İçinde%
0,69
1054.486
2,9
+ 2,21
1582
4,3
+ 1,4
2873.787
7,8
+ 3,5
+ 416
(1950-1985)
+ 150
(1985-1989)
+ 181,6
(1989-2000)
Toplam Alan 36764
1985-2000 periyodu içinde yıllık artış oranını hesaplamak amacıyla aşağıdaki formül kullanılmıştır (Xu ve
diğ., 2000).
ArtışOranı(%/yıl) =
U1 − U 2 /U1
*100
N
U1 ilk tarihteki şehir alanı, U2 ikinci tarihteki şehir alanı ve N izlenilen zaman periyodundaki yıl sayısıdır.
1985 ve 2000 yılları arasındaki 15 yıllık periyotta yıllık artış oranı %11,5 olarak hesaplanmıştır. Yıllık artış
dikkate alınarak 6 yıllık bir periyot sonunda 2006 yılında tahmini şehir alanının ne kadar olacağı istatistiksel
olarak hesap edilmiştir. Toplam şehir alanının 2006 yılı sonunda 4857,041 hektar olabileceği bulunmuştur.
Arazi incelemeleri yardımıyla güncel gelişim eğilimleri izlenerek tahmini 2006 yılı şehir alanı yayılımının
sınırları Landsat ETM görüntüsü üzerinde 2000 yılı şehir alanı referans alınarak çizilmiştir (Şekil 4). 19892000 yılları arasındaki trendin benzeri bir trendle şehir beklenildiği gibi batı yönünde gelişme
göstermektedir. Aynı zamanda Adana, Kayseri ve Gaziantep ulaşım hatları üzerinde kurulan sanayi
tesislerine bağlı olarak bu yolların doğrultusunda da gelişim gerçekleşmektedir.
4
4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 13 – 16 Eylül 2006 / Fatih Üniversitesi / İstanbul-Türkiye
4th GIS Days in Türkiye, September 13-16, 2006 / Fatih University / İstanbul-Türkiye
Şekil 4: 2006 Yılında Tahmin Edilen Şehir Alanı Yayılımı
Figure 4: Estimated Urban Area in 2000
Birçok araştırmacı farklı tarihlere ait uzaktan algılama görüntülerinin düzeltmelerini yaparak (örneğin, aynı
bölgenin iki TM görüntüsü seçilerek) bunları tek bir veri setine yerleştirmişlerdir (Şekil 5) (Jensen, 1996).
Bu komposit veri seti değişim bilgisinin çıkarılması için birkaç yolla analiz edilebilmektedir. Bu
yöntemlerden biri bileşke görüntüleri kullanarak değişimi tespit etmek amacıyla yapılan ana bileşenler
analizi (PCA)’dir (Jensen, 1996). Bu metotta her bileşen görüntüsünü yorumlamaya çalışmak zordur.
Bununla beraber, bu metot anlamlıdır ve çok sık kullanılır. Fakat değişim sınıflarını etiketlemek zordur ve
from-to değişim sınıf bilgisi bulunmayabilir (Jensen, 1996).
Tarih 1
Tarih 2
2
3
4
Düzeltilmiş TM bandları
2
3
4
6 Ana Bileşen Görüntüsü
Avantajları:
- Tek bir sınıflama gerektirir.
Dezavantajları:
- Değişim sınıflarını etiketlemek zordur.
- Çok az “from-to” değişim sınıfı bilgisi mevcuttur.
Şekil 5: Çok Tarihli Bileşke Görüntüleri ile Değişim Tespiti İş Akış Şeması (Jensen, 1996)
Figure 5: Change Detection Diagram of Multi-Date Composite Iimages (Jensen, 1996)
Ham uzaktan algılama verilerinin ana bileşenler analiziyle dönüştürülmesi orijinal veriyi daha iyi
yorumlanabilir kılmaktadır. Analiz sonucunda değişim gösteren piksel değerleri düşük korelasyon, değişim
göstermeyen değerler yüksek korelasyon oluşturmasından dolayı elde edilen sonuç görüntüde görsel olarak
değişimi izlemek mümkün hale gelmektedir (Jensen, 1996).
5
1989 ve 2000 yıllarına ait uydu görüntülerinde 2.(yeşil), 3.(kırmızı) ve 4.(yakın infrared) bandlar seçilerek
tek bir görüntü elde etmek üzere birleştirilmiş ve ana bileşenler analizi uygulanmıştır. Elde edilen 6
bileşenli görüntüde en düşük korelâsyona sahip olan 5. ve 6. bileşenler değişimi en iyi görüntüleyen bandlar
olarak seçilerek sırasıyla kırmızı ve yeşil band kombinasyonu oluşturulmuştur (Şekil 6). Su yüzeyinin
değişimi net olarak görüntülenmese de sonuç görüntü üzerinde dramatik değişimlerin oluştuğu alanlarda
sarı tonlar ağırlıklıdır. Değişim en fazla olduğu yeni yapı alanları sarı renkte görüntülenmektedir. Yeni
yapılan bu binaların çoğunlu tarım alanlarında inşa edilen sanayi tesisleridir.
Sınıflama görüntülerinin karşılaştırılması ile yapılan değişim tespit metodu kullanılan en genel sayısal
metottur (Jensen, 1996). Bu metot her uzaktan algılama görüntüsünün düzenlenmesini ve sınıflanmasını
gerektirir. Sınıflama görüntülerinin karşılaştırılmasıyla yapılan değişim tespiti tekniğinin anlaşılması
kolaydır. Bu tekniğin en önemli avantajları çıkarılabilecek detaylandırılmış from-to bilgisi içermesi ve
sonraki altlık yıl için sınıflama haritasının hazırlanmış olmasıdır. Ancak, değişim tespitinin doğruluğu
gereken iki ayrı sınıflamanın doğruluğuna bağlıdır (Jensen, 1996).
Şekil 6: Ana Bileşen Analizi Sonuç Görüntüsü
Figure 6: Final Image of Principal Component Analysis
Arazi sınıflarının elde edilmesi amacıyla 1989 ve 2000 yılına ait görüntüler kontrolsüz sınıflandırma
tekniğiyle (ISODATA) ayrı ayrı sınıflandırılmıştır. Her yıla ait görüntünün kontrolsüz sınıflaması sırasında
tüm bandlar sınıflamaya dahil edilmiş ve her görüntü için ilk olarak 50 sınıf üretilmiştir. Üretilen sınıflar
aynı yıla ait olan false color bileşke görüntülerle karşılaştırılarak belli ana sınıflar başlığı altında toplanmıştır.
1989 yılı Landsat TM uydu görüntüsünün kontrolsüz sınıflaması sonucunda ilk aşamada oluşturulan 50
sınıflı görüntü; şehir alanı, şehir alanı-akarsu yatağı (Çakıl), tarla, orman, cılız bitki örtüsü ve çıplak alan
olmak üzere 6 sınıf olarak gruplandırılmıştır (Şekil 7). Bu sınıflama görüntüsü üzerinde 120 referans
noktası belirlenerek hesaplanan doğruluk analizinde %78,81 doğruluğa ulaşılmıştır ve kappa katsayısı 0,78
olarak elde edilmiştir.
2000 yılı Landsat ETM uydu görüntüsünün kontrolsüz sınıflaması sonucunda su yüzeyi, şehir alanı, orman,
tarla, hasat edilmiş tarla, cılız bitki örtüsü, çıplak alan-cılız bitki örtüsü karışımı ve çıplak alan olmak üzere
sekiz ana sınıf elde edilmiştir (Şekil 8). 180 referans noktası seçilerek sonuç sınıflamanın kappa istatistik
katsayısı 0, 7437 ve doğruluğu %75,56 olarak hesaplanmıştır.
6
4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 13 – 16 Eylül 2006 / Fatih Üniversitesi / İstanbul-Türkiye
4th GIS Days in Türkiye, September 13-16, 2006 / Fatih University / İstanbul-Türkiye
Şekil 7: 1989 Yılı Kahramanmaraş Şehri ve Çevresinin
Sınıflama Görüntüsü
Figure 7: Classification Map of Kahramanmaraş City and Its
Adjacent Areas in 1989
Şekil 8: 2000 Yılına Ait Kahramanmaraş Şehri ve
Çevresinin Sınıflama Görüntüsü
Figure 8: Classification Map of Kahramanmaraş City and Its
Adjacent Areas in 2000
1989 ve 2000 yılları sınıflama görüntüleri karşılaştırıldığında şehir alanında belirgin bir artış
gözlenmektedir. Bu artışa bağlı olarak cılız bitki örtüsü sınıfında azalma meydana gelmiştir. Çalışma
alanındaki orman alanları yürütülen ağaçlandırma çalışmaları sonucunda artış göstermektedir. Fakat baraj
göletinin yapımı, sanayi ve yerleşim alanlarının gelişmesi neticesinde tarım alanları azalmıştır. Ayrıca her iki
yıla ait uydu görüntülerinde yapılan incelemeler sonucunda yetiştirilen tarım ürünlerinde değişiklik
belirlenmiştir. 1989 yılında tarım alanlarında daha çok pamuk ekimi yapılırken günümüzde ağırlıklı olarak
tahılların üretimine yönelinmesiyle bu değişim ortaya çıkmıştır. Bu sebepten dolayı 1989 yılı temmuz ayı
görüntüsünde pamuğun ekim-kasım aylarında hasat edilmesi nedeniyle tarım alanlarının tamamı yüksek
bitki örtüsü değeri vermektedir. 2000 yılı haziran ayı görüntüsünde tarım alanları, buğdaygillerin bu ayda
hasat edilmesinden dolayı da düşük bitki değerleri göstermektedir.
5. SONUÇ ve ÖNERİLER
Uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları kullanılarak yapılan analizlerde Kahramanmaraş şehri yerleşim
alanının yıllık yaklaşık %11’lik bir oranla geliştiği tespit edilmiştir. 1985 yılında 1054 hektar olan şehir
alanının 2006 yılı sonunda 4857 hektara ulaşacağı tahmin edilmektedir. 21 yıllık periyotta yaklaşık 4,5 kat
büyüyen bir şehir alanı artan talebi karşılayacak ve ileriye dönük bir alt yapının oluşturulmasını zorunlu
kılmaktadır. Bu yüksek artış oranı arazi kullanımının kontrollü gerçekleşmesi için etkin planlamanın ve
izlemenin yapılmasını gerektirmektedir.
Sanayi tesislerinin tarım alanları üzerine kurulduğu ve son yıllarda artış gösterdiği gözlenmiştir. Bu nedenle
sanayi tesislerinin çevreye verebileceği etkileri yapılacak planlamalarda göz önünde bulundurulmalıdır.
Yapılan ağaçlandırma çalışmalarının sonuçları uydu görüntülerinden izlenebilmekte ve yıllar arasındaki
değişim tespit edilebilmektedir. Buna benzer olarak yapılacak proje çalışmalarında yıllar arasındaki değişim
daha az arazi çalışması yapılarak kolay ve daha az maliyetle izlenebilir.
Zamansal değişim tespiti çalışmalarında kullanılan uydu görüntüleri zaman, maliyet ve iş gücü olarak etkin
bir kazanım sağlamaktadır. Oluşturulacak uzaktan algılama ve CBS tabanlı bir altlık veri seti yardımıyla
ileri yıllara dönük izleme ve tahmin çalışmaları yapmak, sürdürülebilir planlamaların oluşturulmasında
faydalı olabilecektir.
Çok tarihli uzaktan algılama verisi kullanılarak değişim tespiti yapılırken yılın aynı zamanında ve günün aynı
saatinde alınmış görüntülerin kullanılması gerekliliği duyulmuştur. Aynı zamanda detaylı sınıflama ve
izleme çalışmalarının yapılabilmesi için yüksek çözünürlükteki uydu verilerinin kullanılması daha yüksek
doğruluğa sahip sonuçların elde edilmesini sağlayacaktır.
7
KAYNAKLAR
Alparslan, E., Dönertaş, A.S., ve Yüce, H., 2004. “Yalova İli Kıyı Yerleşimindeki Değişimin Uydu Görüntülerinden
İzlenmesi”. 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri Bildiriler Kitabı, 53-62, Fatih Üniversitesi,
İstanbul.
Angel, S., Sheppard, S. ve Civco, D., 2005. The dynamics of global urban expansion, Transport and Urban
Development Department. The World Bank, Washington D.C., USA.
Jensen, J.R., 1996, Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 2nd edition, Prentice
Hall, Upper Saddle River, New Jersey, USA.
Small, C., ve R.B. Miller., 1999. “Monitoring the Urban Environment from Space”, The International Symposium
on Digital Earth, Beijing.
Tunay, M. ve Ateşoğlu, A., 2004. “Uzaktan Algılama Tekniği ve CBS Kullanılarak Bartın Çevresindeki Doğal
Olmayan Değişikliklerin Belirlenmesi”, 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri Bildiriler Kitabı,
435-444, Fatih Üniversitesi, İstanbul.
Xu, H., Wang, X. ve Xiao, G., 2000. “A remote sensing and GIS integrated study on urbanization with its impact on
arable lands: Fuqing City, Fujian Province, China”. Land Degradation &Development, 11, 301-314.
8

Benzer belgeler