UHUZAM İTÜ – Uydu Haberleşme ve Uzaktan Algılama UYG-AR Merkezi Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ
CORINE sınıflandırmasının Sazlıdere havzası ölçeğinde tematik doğruluk analizi
Fulya Başak Sarıyılmaz; Prof. Dr. Nebiye Musaoğlu, 2017
Özet: Sazlıdere Havzası, İstanbul’un Avrupa Yakası’nda Arnavutköy ve Başakşehir ilçeleri sınırları içerisinde yer almaktadır. Büyük kısmı Arnavutköy ilçesi içerisinde yer alan havzanın toplam alanı yaklaşık olarak 177 km2’dir ve yıllık ortalama 55 milyon m3 su ile İstanbul’a içme suyu sağlayan 7 önemli havzadan bir tanesidir. Sazlıdere Barajı inşaatı 1991-1996 yılları arasında tamamlanmış ve Sazlıdere Baraj Gölü 1996 yılından itibaren su tutmaya başlamıştır. Sazlıdere Havzası, Arnavutköy bölgesinde gerçekleştirilen ve gerçekleştirilmesi planlanan Kuzey Marmara Otoyolu, 3. havaalanı ve Kanal İstanbul Projeleri sebebiyle yoğun bir kentleşme baskısı ile karşı karşıya kalmaktadır. Arnavutköy ilçe merkezinin bir kısmı Sazlıdere Havzası’nın doğu sınırlarından içeriye girecek şekilde gelişme göstermektedir. Bu bölge havzanın uzun mesafeli koruma kuşağı ve uzun mesafeli koruma kuşağı sınırı ile havza en dış sınırı arasında kalan alanda yoğunluktadır. Sazlıdere Havzası’nda yukarıda adı geçen projeler sebebiyle yoğun şekilde arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişimi meydana gelmektedir. Bu tez çalışmasında havza sınırları içerisinde kalan alanda arazi örtüsü ve kullanımı sınıfları uzaktan algılama yöntemleri ile belirlenmiş ve bu sınıflarda yıllar içerisinde meydana gelen değişim istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Yapılan çalışmaların tematik doğruluğu arazi çalışmaları gerçekleştirilerek araştırılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında 1975, 1997, 2000, 2011, 2012, 2015 ve 2016 tarihli LANDSAT MSS, ETM ve OLI görüntüleri kullanılmıştır. Sazlıdere Havzası içerisindeki arazi örtüsü ve kullanımı dağılımının belirlenmesi ve değişimin istatistiksel analizi için 1975, 2000, 2012 ve 2016 tarihli görüntüler CORINE sınıflandırma sisteminin birinci düzeyine uygun olacak şekilde sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak dört adet bilgi sınıfı belirlenmiştir. Bu sınıflar, su varlığı, orman ve yarı doğal alanlar, tarım alanları ve yapay yüzeyler sınıflarıdır. Sınıflandırma işleminin ardından görüntülerin doğruluk analizi gerçekleştirilmiş, oluşturulan hata matrisi ile her bir görüntünün kappa istatistik değeri ve genel doğruluğu belirlenmiştir. Doğruluğu ifade eden değerlerin kabul edilebilir sınırların üzerinde olduğu anlaşılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarına göre, 1975 yılından 2012 yılına kadar geçen sürede tarım alanları, su varlığı ve yapay yüzeyler sınıflarının kapladıkları alanlarda artış gözlenirken orman ve yarı doğal alanlar sınıfının azaldığı belirlenmiştir. Buna karşın 2012 yılından 2016 yılına kadar geçen sürede tarım alanları sınıfının kapladığı alanlar azalırken orman ve yarı doğal alanlar sınıfı artmıştır. Bu durumun sebebi uygulanması planlanan ve uygulamaya geçen projelerden etkilenen emlak piyasasının hareketlenmesi ve tarım arazilerinin farklı gelir beklentileri ile el değiştirmesi olabilir. El değiştiren ve kullanılmayan tarım arazilerinin boş toprak ile çalılık ve çimenlik arazilere dönüşmesi orman ve yarı doğal alanlar sınıfında artışa sebep olmuştur. Doğruluk analizi işlem adımının ardından hangi sınıfın hangi sınıfa hangi oranda değiştiğinin belirlenebilmesi için değişim analizi işlem adımına geçilmiştir. Bu aşamada belirlenmiştir ki, 1975 yılından 2012 yılına kadar geçen sürede orman ve yarı doğal alan olan bölgeler tarım arazilerine dönüşme eğilimi göstermişlerdir. Ancak 2012 yılından 2016 yılına kadar geçen sürede bunun tam tersi durum gerçekleşmiş, kullanılmayan tarım arazilerinin ortaya çıkması ile tarım alanları orman ve yarı doğal alanlar sınıfına dönüşmüştür. Ayrıca havzanın doğu tarafında yer alan tarım alanları ve orman ve yarı doğal alanlar sınıflarının belli bir kısmı 1975 yılında 2016 yılına kadar geçen sürede yapay yüzeyler sınıfına dönüşmüştür. Bunun yanında, 1975, 2000, 2012 ve 2016 tarihli sınıflandırılmış görüntülerde, havzanın her bir koruma kuşağı ve rezervuar alanı içerisinde arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflarının durumu ayrı ayrı incelenmiştir. En küçük haritalama birimi 0.09 ha ve 0.64 ha olan sınıflandırılmış görüntüler CORINE Land Cover (CLC) verileri ile uyumlu olmaları için en küçük haritalama birimi 25 ha olacak şekilde tematik piksel bütünleştirme işlemi kullanılarak genelleştirilmiş ve bu sonuçlar, arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflarının uydu görüntüleri üzerinden sayısallaştırılması ile elde edilen CLC 2000 ve CLC 2012 ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan sonuçların nitelik ve nicelik yönünden birbirleri ile uyumlu olduğu belirlenmiştir. Ancak bunun yanında en küçük haritalama biriminin 25 ha kabul edildiği durumda sonuçların beklendiği ölçeğe göre değerlendirildiğinde arazi örtüsü ve arazi kullanımı bilgisinde kayıp yaşandığı görülmüştür. Çalışma bölgesi içerisinde yapay yüzeyler sınıfında en çok değişme ve gelişmenin yaşandığı, Arnavutköy ilçesi merkezinin Sazlıdere Havzası’nda kalan alanının incelenmesi amacıyla tüm görüntülerden bu bölge kesilerek BRBA bant oranlama yöntemi ile çalışılmıştır. Aynı bölgeye ait sınıflandırma sonuçları ve BRBA sonuçları karşılaştırılmış ve birbirleri ile tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Bu işlem adımı ile havza içerisindeki yapay yüzeylerin durumu ve yıllara göre değişimi belirlenmiş ve yapay yüzeyler tematik sınıfının doğrusal bir trend ile artış gösterdiği anlaşılmıştır. Sazlıdere Havzası güncel arazi örtüsü ve kullanımı sınıflarının daha kolay ve çabuk belirlenebilirliğinin araştırılması için 2016 tarihli görüntüye çeşitli bant oranlama yöntemleri uygulanmıştır. Su varlığı tematik sınıfı için MNDWI, bitki tematik sınıfı için NDVI, yapay yüzeyler tematik sınıfı için BAEI ve toprak tematik sınıfı için SI bant oranlama yöntemleri ile çalışılmıştır. 2016 tarihli görüntüye, tematik sınıflar ile uyumlu bilgi sınıflarının elde edilebilmesi amacıyla tekrar piksel tabanlı sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Sonuçlar birbirleriyle ve yüksek mekansal çözünürlüklü görüntülerle karşılaştırıldığında bant oranlama sonuçlarının havzanın arazi örtüsü ve kullanımı durumu hakkında genel bir bilgiye ulaşmada başarılı olduğu görülmüştür. Ancak yine de sınıflandırma sonuçlarına göre, araştırılan tematik sınıflarda belli ölçüde veri kayıplarının söz konusu olduğu anlaşılmıştır. Sazlıdere Havzası arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflarının çeşitli uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak ve CORINE sınıflandırma sistemi dikkate alınarak araştırılmasından sonra arazi çalışmaları ile tematik doğruluğun irdelenmesine karar verilmiştir. Bu amaçla, uydu görüntülerinden üretilen arazi örtüsü ve arazi kullanımı veri tabanlarının kontrol edilmesinde kullanılan LUCAS metodolojisinden yararlanılmıştır. Bu metodolojide nokta seçiminden başlayarak arazi çalışmalarının her aşaması belli standartlarla ve kurallarla düzenlenmiştir. Sazlıdere Havzası’nda arazi örtüsü ve kullanımının en çok çeşitlilik gösterdiği bölgede 1 km x 1 km aralıklarla 9 x 9 grid yapıda 81 nokta belirlenmiştir. Gerçekleştirilen 8 ayrı arazi çalışması ile belirlenen 81 noktadan 71 tanesine gidilerek metodolojinin kurallarına uygun şekilde, GPS ölçmeleri gerçekleştirme, fotoğraf çekme, arazi örtüsü ve arazi kullanımına ilişkin bilgileri ve gerekli ise diğer önemli belirleyici özellikleri kayıt altına alma ve yapılabilen noktalarda en kesit alma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yanına ulaşılamayan 10 noktanın arazi örtüsü ve arazi kullanımının belirlenebilmesi amacıyla yüksek mekansal çözünürlüklü görüntülerden yararlanılmıştır. Arazi çalışmalarının gerçekleştirilmesi için seçilen pilot bölge yaklaşık olarak 90 km2’dir ve bu alan Arnavutköy’ün toplam alanının yaklaşık %13’ü kadardır. Bu bölge 2016 tarihli görüntüden kesilerek ayrılmış CORINE ve LUCAS sınıflandırma sistemlerinin ilk düzeylerine göre kontrollü olarak sınıflandırılmış ve doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir. Pilot bölge içerisindeki tematik sınıflara ait bilginin kısa sürede ve daha kolay elde edilebilmesi amacıyla bölgeye MNDWI, NDVI, BAEI ve SI bant oranlama yöntemleri uygulanmış ve aynı tematik özelliklere yönelik gerçekleştirilen sınıflandırma sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Yapay yüzeyler, su ve bitki tematik sınıflarında anlamlı sonuçlar elde edilirken, toprak tematik sınıfında bilgi kayıpları söz konusu olmuştur. Pilot bölgenin LUCAS sınıflandırma sistemi birinci düzeyine göre sınıflandırılan görüntüde altı bilgi sınıfı mevcuttur. Bu sınıflar su varlığı, yapay yüzeyler, orman alanları, boş toprak alanları ile çalılık ve çimen kaplı alanlardır. LUCAS sınıflandırma sisteminde çalılık alanlar ve çimenlik alanlar birbirlerinden ayrı sınıflar olarak belirtilmesine rağmen 30 m mekansal çözünürlüklü görüntüde bu iki sınıfı birbirinden ayırmak mümkün olmamış ve tek bir sınıf olarak kabul edilmişlerdir. LUCAS sınıflandırma sistemi ilk seviyesine göre sınıflandırılmış görüntü ile 81 noktaya ilişkin veriler birbirleri ile karşılaştırılmış ve %82 oranında eşleşme belirlenmiştir. Sonraki aşamada görüntü pikselleri en küçük haritalama birimi CLC ile uyumlu olması amacıyla 25 ha olacak şekilde yeniden düzenlenerek genelleştirilmiştir. Bu genelleştirme sonucunda eşleşme oranı %71 seviyesine gerilemiştir. Meydana gelen arazi örtüsü ve arazi kullanımı kayıplarının engellenmesi için CORINE metodolojisinde en küçük haritalama biriminin 5 ha’a düşürülmesi çalışmaları göz önünde bulundurularak sınıflandırılmış görüntü pikselleri en küçük haritalama birimi 5 ha olacak şekilde yeniden düzenlenmiştir. Arazi çalışması verileri ile yapılan karşılaştırmada eşleşme oranı %77’ye kadar yükselmiştir.
Tez No: 472839
