İstanbul 2023 yılı arazi örtüsü/kullanım tahmininin yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon metotları ile modellenmesi

Bilişim Enstitüsü, Uydu Haberleşme ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ

İstanbul 2023 yılı arazi örtüsü/kullanım tahmininin yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon metotları ile modellenmesi

Cemre Fazilet Aldoğan; Uğur Algancı, 2019

Özet: Sürdürülebilirlik; toplumu oluşturan üreticiler ve tüketiciler ve sanayileşme ve kentleşme ile ilgili olarak, onların her bir hareketinden etkilenen doğanın arasındaki dengeye işaret eden önemli bir kavramdır. İnsanların içinde yaşadığı doğa, insanların sergilediği hareketlerden yüksek ölçüde etkilenmektedir. Tüketiciler ve üreticiler ile doğa arasındaki dengenin korunması her bir canlıya ev olan bu çevreye sürdürülebilirlik aşılamak önemlidir. Toprak, arazi örtüsü/kullanımının, iklimlerin insanların sergiledikleri faaliyetlere karşı bir dayanma sınırı vardır. Bu sebeple, içerisinde yaşanılan çevrenin toprağa, arazi örtüsü/kullanımına, iklimlere ve diğer kaynaklara baskıyı hafifletecek şekilde ayarlanması gerekmektedir. Birleşmiş milletlerin 2014 yılında yayınlanmış raporuna göre dünya nüfusunun büyük çoğunluğu, %54’lük bir payla şehirde yaşamaktadır. Bu çoğunluğu barındıran şehirler, yaşam kalitesini korumak ve kişilerin ihtiyaçlarına daha iyi hizmet edebilmek amacıyla sürdürülebilirliğe adapte haline getirilmelidir. Sürdürülebilirlik kavramı, şehri yöneten belediyelerin ve belediyelerin birlikte çalıştıkları şehir plancılarının ulaşmak istedikleri bir hedef olarak karşımıza çıkmaktadır. Şehirlerin planlı ve organize bir biçimde yönetilebilmesi ortak bir sorundur. Göçlerle beslenen, farklı sosyal kimliklere sahip insanların bir araya geldiği, aşırı nüfusun göze çarptığı, kısacası metropoliten bir yapıya sahip şehirlerde teknoloji ve bilimsel araştırmalar ile şehrin refah düzeyinin birlikte değerlendirilmesi durumuna ihtiyaç vardır. İstanbul geçmişten bu yana nüfusu hızla artan bir şehir olup, nüfusla gelen kentleşmenin getirdiği negatif anlamda oluşabilecek sosyal ve çevresel değişikliklere açık bir konumdadır. Kentleşme ve motorlu taşıt kullanımının artması ile şehirdeki baskı arazi kullanımı dağılımında düzensizlik olarak açığa çıkmıştır. Bu sebeple, şehrin akıllı hale getirilmesi, insan hayatını kolaylaştırması, çevre problemlerinin azaltılması, bireylerin kontrollü bir şehirleşmeden sağlayacağı faydanın artırılması için yapılan yatırımların ve bu yatırımların etki ettiği arazi kullanımının coğrafi bilgi sistemleri ile izlenmesi gereklidir. Arazi kullanımı bir çok faktörden etkilenen dinamik bir yapıya sahiptir. Arazi kullanım dağılımının dengesiz olması mekansal bir problemdir. Coğrafi bilgi sistemleri; içerisinde verinin yalnızca saklandığı değil, aynı zamanda analiz edildiği ve sonrasında aynı ortamda görselleştirilebildiği sistemlerdir. Onun analiz becerisi, veriden üretilen istatistiksel çıkarımlar ile ilgilidir. Coğrafi bilgi sistemleri; mekansal veri ve mekansal veri ile bağlantılı diğer tipteki verilerin son safhada karar alma işlemlerinde gereken önemli bilgiye götüren herhangi bir ilişkiyi tespit etmek için, bir araya getirilip tek bir platformda birlikte değerlendirilmesini mümkün kılan sistemlerdir. Bu özellikler, diğer sistemler ile karşılaştırıldığında coğrafi bilgi sistemlerinin en büyük avantajıdır. Bu sebeple, coğrafi bilgi sistemleri mekansal problemlerin tespit edilip hafifletilmesinde önemli bir araçtır. Uzaktan algılama, arazi kullanımı verisinin üretilmesine yardımcı olarak, coğrafi bilgi sistemleriyle entegre bir şekilde çalışabilir. Coğrafi bilgi sistemlerinin yanında uzaktan algılama arazi çalışmalarına giden zamanın azaltılmasında etkili olan güçlü bir birleşimdir. Arazi çalışmalarına azımsanmayacak derecede harcanan zamanın aksine, uzaktan algılama hem zaman kazandırıcı hem de uygun maliyetlidir. Bu tez, uzaktan algılama ve CBS’nin bir araya gelerek İstanbul’un seçilen bölgesinde arazi kullanımı değişiminin belirlenmesi için geçmiş yıllara ait uydu görüntülerinin ön işlemeye tabi tutulup, Avrupa Çevre Ajansının belirlediği CORINE standartlarına göre sınıflandırılması ve üretilen arazi kullanım haritalarıyla geleceğe yönelik arazi kullanım tahmin modelinin simüle edilmesi aşamalarını içermektedir. Uydu görüntülerinin tekrar sınıflandırılması işlemi (sınıflandırma sonrası işlemler kapsamında) CORINE 1. Seviye sınıflandırma standartlarına göre gerçekleştirilmiştir. CORINE arazi örtüsü/kullanımı standartları 5 detay sınıfından oluşmaktadır. Önceden 5. Seviye olarak sınıflandırılan uydu görüntüleri böylece tekrar sınıflandırma sürecinde 1. Seviye olarak sınıflandırılmış oldu. Sonuç olarak, ana hatlarıyla; şehir yapısı, endüstriyel ve ticari birimler, ekilebilir alanlar, ormanlar ve su kütleleri olarak sınıflandırılma yapılmıştır. Birinci bölümde çalışmaya genel bir bakış sunularak, çalışma alanını tanıtılır. Ek olarak arazi örtüsü/kullanımı tespiti ve geleceğe yönelik arazi örtüsü/kullanım tahmini ile ilgili benzer çalışmalardan bahsedilir. İstanbul milyonlarca insana ev sahipliği yapan bir mega kenttir ve ulaştırma, finans, ekonomi gibi konularda kilit konumdadır. İstanbul Avrupa ülkelerinin bir çok başkentinden nüfus itibariyle daha büyüktür. Türkiye İstatistik Kurumunun 2018’deki raporuna göre İstanbul’un nüfusunun 16 milyon 310 bin kişi olacağı öngörülmektedir. Bu sebeple, çalışma alanı bu nüfus büyüklüğüne ve İstanbul’un en fazla değişime maruz kalmış tarafı olan Avrupa yakasına hitap etmek için seçilmiştir. Avrupa yakasında seçilen bu çalışma alanına, ulaşım ve son 20 yılda yapılan ulaştırma yatırımları kriterleri baz alınarak karar verilmiştir. İkinci bölümde veri ve arazi örtüsü/kullanımı tahmin metotları tanıtılmıştır. Yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon yöntemleri detaylı bir biçimde açıklanmıştır. Ek olarak, çok katmanlı algılayıcı kavramı açıklanmıştır. Çok katmanlı algılayıcı bir yapay sinir ağları çeşidi olup, lineer olmayan yapıdaki verilerin esnek bir biçimde analiz edilmesi için kullanılır. Lineer bir ilişki içerisinde olmayan korelasyonları modelleyebilmede ÇKA uygun bir YSA çeşididir. Veri kaybı yaşanmaz. ÇKA, daha esnek bir ağ yapısına sahip olmak için geri beslemeli algoritmadan yararlanır. Üçüncü bölümde, 2007 ve 2014 yılları arasındaki arazi kullanım değişiminin sayısal analizinin gerçekleştirilmesiyle arazi kullanım sınıfları arasındaki kazanım ve kayıpların detaylı analizi incelenmiştir. Kazanım ve kayıplar net değişim grafiklerinde farklı bir açıdan tartışılmıştır. Net değişim ile şehir yapısına, endüstriyel ve ticari birimlere ve ekili alanlara katkı sağlayan sınıflar şekillerde gösterilmiştir. Şehir yapısı ile endüstriyel ve ticari birimlerin tarım alanları karşılığında en çok artan sınıflar olduğu anlaşılmıştır. Değişim analizi, 2023 yılının arazi örtüsü/kullanımının tahmin edilmesi yolunda geçiş olasılık haritalarının elde edilmesi için gerçekleştirilmiştir. 2007 ve 2014 yıllarına ait üretilen arazi kullanım haritaları, 2023 yılına ait arazi kullanım modelinin yapay sinir ağları ve mantıksal regresyon metotlarıyla tahmin edilmesi için kullanılmıştır. 1997 ve 2007 yılları sonucu 2014 yılının tahmin edilmesinde simüle edilen model, 2023 yılı arazi modelinin test edilmesinde doğruluk analizi görevi görmüştür. Çalışma için 2023 yılı, şehir ulaşım planlarında hedef yıl ve Cumhuriyetimizin 100. Yılı olması sebebiyle seçilmiştir. Mantıksal regresyon metoduyla iki farklı simülasyon modeli elde edilmiştir. Modellerden birincisi yerleşim yerlerinin tahminini ikincisi ise endüstriyel ve ticari birimlerin tahminini esas almıştır. Yapay sinir ağları ile simüle edilen tahmin modelinde şehir yapısı ile endüstriyel ve ticari birimlere geçiş bir arada modellenebilmiştir. Mantıksal regresyon metoduyla ortaya çıkarılan arazi kullanım modellerinin doğruluk analizi QGIS Molusce modülünde yapılmıştır. Molusce modülü, iki ayrı arazi modelinin bir modelde toplayabilme özelliğine sahiptir. Kappa ve ROC değerleri hem YSA’da hem de mantıksal regresyon modelleri için hesaplanmıştır. Bu tahmin modellerinin, karar vericilerin arazi yönetimi konusunda İstanbul’un sorunlarına kalıcı çözümler üretmelerinde yol göstermesi amaçlanmıştır. Son bölümde, 1997’den 2014 yılına kadar kademeli olarak artan tek sınıfın şehir yapısı sınıfı olduğu sonuçlandırılmıştır. Bu bölüm, üçüncü bölümde tartışılan sonuçların özetidir.

Tez No: 564116

İlginizi Çekebilir

Vessel Detection From Very High-Resolution Satellite Images With Deep Learning Methods

İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ Vessel Detection From Very …

CSCRS