SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi / 2021 / Cilt: 3 - Sayı: 1

Creating a Land Cover Change Simulation Model with SLEUTH, the Case of Istanbul Province

SLEUTH İle Arazi Örtüsü Değişimi Simülasyon Modelinin Oluşturulması, İstanbul İli Örneği

Ahmet Emir YAKUP
İsmail Ercüment AYAZLI
Pages
40–47
Publication Date
2021-05-28
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results showed that the province of Istanbul is under intense urbanization pressure.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Population growth leads to the growth of cities and the destruction of natural areas.
📊
Key Findings & Data:In this study, it is aimed to create a simulation model for the year 2040 in line with the ongoing urban growth trends of Istanbul by using CA-based SLEUTH model.
💡
Conclusion & Impact:The results showed that the province of Istanbul is under intense urbanization pressure.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2040 Verileri
⚙️Variables:CBS · Arazi Örtüsü Değişimi · Kentsel Büyüme

Abstract

Population growth leads to the growth of cities and the destruction of natural areas. Urban growth triggers changes in land cover. Determining the effects of change in land cover is necessary for sustainable urban management. For this reason, simulation applications are used extensively in planning studies. The cellular automata (CA) based simulation methods are often preferred to investigate land cover/use changes caused by urban growth. In this study, it is aimed to create a simulation model for the year 2040 in line with the ongoing urban growth trends of Istanbul by using CA-based SLEUTH model. The temporal data required by the model are generated from CORINE Land Cover data for the years 2000, 2006, 2012 and 2018. With the simulation model created, the effects of possible urban growth and land cover change in Istanbul were investigated. According to the simulation model produced, it was determined that 25% of Agricultural Land, 2% of wetlands and 14% of forests could be turned into residential areas. It is estimated that there may be 24% urban growth in Istanbul between 2018 and 2040. The results showed that the province of Istanbul is under intense urbanization pressure.

Özet

Nüfus artışı kentlerin büyümesine ve doğal yapıdaki alanların tahrip olmasına yol açmaktadır. Kentsel büyüme arazi örtüsündeki değişimleri tetiklemektedir. Arazi örtüsündeki değişim etkilerinin belirlenmesi sürdürülebilir politikalar için gereklidir. Bu nedenle benzetim uygulamaları planlama çalışmalarında yoğun olarak kullanılmaktadır. Kentsel büyümenin neden olduğu arazi örtüsü/kullanımı değişimlerini araştırmak için sıklıkla hücresel otomat (HO) yöntemi tercih edilmektedir. Bu çalışmada, HO tabanlı SLEUTH modeli kullanılarak İstanbul’un süregelen kentsel büyüme eğilimleri doğrultusunda 2040 yılı için benzetim modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Modelin ihtiyaç duyduğu zamansal veriler 2000, 2006, 2012 ve 2018 yıllarına ait CORINE verilerinden üretilmiştir. Oluşturulan benzetim modeli ile İstanbul’daki olası kentsel büyüme ve arazi örtüsü değişimine etkileri araştırılmıştır. Üretilen benzetim modeline göre; tarım arazilerinin %25’inin, sulak alanların %2’sinin ve ormanların %14’ünün yerleşim alanlarına dönüşebileceği belirlenmiştir. İstanbul’da 2018 ile 2040 yılları arasında %24 oranında kentsel büyümenin olabileceği kestirilmiştir. Elde edilen sonuçlar İstanbul ilinin yoğun bir kentleşme baskısı altında olduğunu göstermiştir.

🔖

Cite This Article

YAKUP, A. E., AYAZLI, İ. E. (2021). Creating a Land Cover Change Simulation Model with SLEUTH, the Case of Istanbul Province. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 40–47. https://ajindex.com/articles/812296

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. AÇA. (2016). Urban Sprawl in Europe: Joint EEA-FOEN. AÇA. (2020). CORINE Land Cover. Avrupa Çevre Ajansı. https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover
  2. Angel, S., Parent, J., Civco, D., & Blei, A. (2011). Making Room for a Planet of Cities Making Room for a Planet of Cities. Ayazli, I.E. (2011). Simulation Model of Urban Driven By Transportation Networks: 3rd Bosphorus Bridge Example. Yildiz Technical University. Ayazli, I.E., Batuk, F., & Kleinschmit, B. (2010). Simulating landuse changes driven by a 3rd bosphorus bridge. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives. Ayazli, I.E., Kilic, F., & Demir, H. (2014). A simulation model of urban growth driven by the bosphorus bridges. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. https://doi.org/10.1007/978-3-642-31833-7_15
  3. Ayazli, I. E., Kilic, F., Lauf, S., Demir, H., & Kleinschmit, B. (2015). Simulating urban growth driven by transportation networks: A case study of the Istanbul third bridge. Land Use Policy, 49, 332–340. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.08.016
  4. Batty, M. (2008).
  5. The Size, Scale, and Shape of Cities. Science (New York, N.Y.), 319, 769–771. https://doi.org/10.1126/science.1151419
  6. Batty, M. (2009). Urban Modeling. Içinde International Encyclopedia of Human Geography (ss. 51–58). https://doi.org/10.1016/B978-008044910-4.01092-0
  7. Benenson, I., & Torrens, P. (2004). Geosimulation: Automata-based modeling of urban phenomena. John Wiley & Sons. Bihamta, N., Soffianian, A., Fakheran, S., & Gholamalifard, M. (2015). Using the SLEUTH Urban Growth Model to Simulate Future Urban Expansion of the Isfahan Metropolitan Area, Iran. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 43(2), 407–414. https://doi.org/10.1007/s12524-014-0402-8
  8. BM. (2019). World Urbanization Prospects: The 2018 Revision. https://doi.org/10.18356/b9e995fe-en
  9. Candau, J., & Clarke, K. C. (2000). Probabilistic Land Cover Transition Modeling Using Deltatrons. 2000
  10. URISA Annual Conference, Orlando. Chaudhuri, G., & Clarke, K. C. (2013). The SLEUTH Land Use Change Model: A Review. The International Journal of Environmental Resources Research, 1(1), 88–104.
  11. Cheng, J. (2003). Modelling Spatial and Temporal Urban Growth. Clarke, K., & Gaydos, L. (1998). Loose-coupling a cellular automaton model and GIS: long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore. International Journal of Geographical Information Science, 1