SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi / 2020 / Cilt: 2 - Sayı: 1

Determination of land use and land cover change with time series images: Elmali Basin, Istanbul

Çok zamanlı uydu görüntüleri ile arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişiminin belirlenmesi: Elmalı Havzası, İstanbul

Zehranur KAŞIKÇI
Nagihan ÇELİK
Fulya Başak SARIYILMAZ
Pages
16–21
Publication Date
2020-06-15
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 changes in the basin area were examined and the results of the two methods were compared with each other.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, Elmali Basin, which is located within the boundaries of Uskudar and Kartal districts, is designated as the study area.
📊
Key Findings & Data:Elmali Basin is one of the 7 major basins providing drinking and potable water to Istanbul.
💡
Conclusion & Impact:The changes in the basin area were examined and the results of the two methods were compared with each other.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Elmalı Havzası · Kontrolsüz Sınıflandırma · BRBA

Abstract

In this study, Elmali Basin, which is located within the boundaries of Uskudar and Kartal districts, is designated as the study area. Elmali Basin is one of the 7 major basins providing drinking and potable water to Istanbul. Basin has a dynamic structure due to the influence of Fatih Sultan Mehmet Bridge connection roads, the Northern Marmara Motorway and the TEM Highway. This situation affects the land use and land cover (LULC) classes. In order to determine the time dependent variation of LULC classes in the Elmali Basin; 2000, 2008 and 2017 dated LANDSAT images were used. The LULC classes within the basin area were determined by the unsupervised classification method and the ISODATA algorithm. In order to determine the thematic class of artificial surfaces, BRBA band ratio method was applied to the same images. The changes in the basin area were examined and the results of the two methods were compared with each other.

Özet

Bu çalışmada, İstanbul’un Anadolu Yakası’nda ve Üsküdar ile Kartal İlçe sınırları içerisinde yer alan Elmalı Havzası çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Elmalı Havzası; İstanbul’a içme ve kullanma suyu sağlayan 7 önemli havzadan bir tanesidir. Havza; Fatih Sultan Mehmet Köprüsü bağlantı yolları, Kuzey Marmara Otoyolu ve TEM Otoyolu’nun etkisi sebebiyle dinamik bir yapıdadır ve bu durum arazi örtüsü ve arazi kullanımı (AÖAK) sınıflarını etkilemektedir. Elmalı Havzası’ndaki AÖAK sınıflarının zamana bağlı değişimini belirlemek amacıyla; 2000, 2008 ve 2018 yıllarına ait LANDSAT görüntüleri kullanılmıştır. Havza alanı içerisindeki AÖAK sınıfları kontrolsüz sınıflandırma yöntemi ve ISODATA algoritması ile belirlenmiş ve aynı görüntülere yapay yüzeyler tematik sınıfının belirlenmesine yönelik olarak geliştirilmiş BRBA bant oranlama yöntemi uygulanmıştır. Havza alanı içerisindeki değişim incelenmiş ve uygulaması yapılan iki yöntemin sonuçları birbirleri ile karşılaştırılmıştır.

🔖

Cite This Article

KAŞIKÇI, Z., ÇELİK, N., SARIYILMAZ, F. B. (2020). Determination of land use and land cover change with time series images: Elmali Basin, Istanbul. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 1, 16–21. https://ajindex.com/articles/813196

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Bahadır, M., 2011, Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri ile Acıgöl Havzası’nın sürdürülebilir kullanımı ve yönetimi, Doktora tezi, Afyonkarahisar. Bektaş, Balçık, F., 2010, Mapping and monitoring wetland environment by analysis of different satellite images and field spectroscopy, Doktora tezi, İstanbul.
  2. Campbell, J.B., 1996,
  3. Introduction to Remote Sensing, Second Edition, Virginia Polytechnic Institute and State University, The Guildford Press,
  4. NY. Congalton, R.G., Green, K. (2008). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices, CRC Press.
  5. Ding, J., Jiang, Y., Fu, L., Liu, Q., Peng, Q., Kang, M. (2015). Impacts of land use on surface water quality in a subtropical river basin: A case study of the Dongjiang River Basin, Southeastern China, Water, 7, 4427 - 4445. Fitzpatrick – Lins, K., 1981, Comparison of sampling procedures and data analysis for a land use and land Cover map, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 47, 343 – 351. Foody, G.M., 2002, Status of Land Cover Classification Accuracy Assessment, Remote Sensing and Environment, Vol: 80, pp: 185-201.Geymen, A. 2016. Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Su Havzalarındaki Doğal Kaynakların İzlenmesi: Elmalı Havzası Örneği, KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 19(2), 174-180.
  6. Gedik, İ. 2003. Van Gölü havzası arazi örtüsünün uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi teknolojilerinden yararlanarak belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı. Gezici, A. 2012. Uzaktan algılama ve CBS entegrasyonu ile arazi örtüsü/kullanımı değişiminin analizi, Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Uzay Bilimleri Anabilim Dalı, Mühendislik Bilimleri. Kaya, C. 2008. Elmalı Havzası kuzey kesiminin yüzey ve yeraltı su kirliliği açısından incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Anabilim Dalı. Kaya, A. Ve Kızıldere, M. 2013. İstanbul’daki Içme Ve Kullanma Suyu Havzalarında Arazi Kullanımı, http://www.cmo.org.tr/resimler/ekler/928865c0d389404_ek.pdf?tipi=67&turu=H&sube=2, Alındığı Tarih: 22.04.2019
  7. Kayman, Ö. 2015. Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi, Yüksek Lisans, İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Anabilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı. Kang, M. G. ve Park, S. W. 2015