KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 18

Arazi kullanımı/arazi örtüsü (LULC) ve nüfus verilerinin entegrasyonu ile kentsel çevre kalitesi ve mekânsal dinamiklerin değerlendirilmesi: Eskişehir, Türkiye örneği

Assessment of urban environmental quality and spatial dynamics using integrated LULC and population data: Evidence from Eskişehir, Türkiye

Ceren Yağcı(OSMANİYE KORKUT ATA ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4429-7809
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-07-20
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

EI sonuçları, ortalama değerin 0.139’dan −0.014’e düşmesiyle çevresel kalitede genel bir azalma olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Eskişehir il merkezindeki kentsel çevresel kalite ve zamansal değişim, 2018 ve 2024 yıllarına ait arazi kullanım/arazi örtüsü (LULC) ve yüksek çözünürlüklü nüfus yoğunluğu verilerinin entegrasyonu ile analiz edilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:EI sonuçları, ortalama değerin 0.139’dan −0.014’e düşmesiyle çevresel kalitede genel bir azalma olduğunu göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca, sürdürülebilir kentsel gelişim açısından arazi kullanım politikalarının insan baskısı ve çevresel hassasiyetleri dikkate alan bütüncül ve mekânsal farklılıkları gözeten yaklaşımlarla ele alınmasının önemini ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Kentsel çevresel kalite · Çevre indeksi · Arazi kullanımı/arazi örtüsü (LULC)

Özet

Bu çalışmada, Eskişehir il merkezindeki kentsel çevresel kalite ve zamansal değişim, 2018 ve 2024 yıllarına ait arazi kullanım/arazi örtüsü (LULC) ve yüksek çözünürlüklü nüfus yoğunluğu verilerinin entegrasyonu ile analiz edilmiştir. Bu amaçla, arazi kullanım skorları ile normalize edilmiş nüfus yoğunluğunu birleştiren bileşik bir Çevre İndeksi (Environmental Index, EI) geliştirilmiştir. EI sonuçları, ortalama değerin 0.139’dan −0.014’e düşmesiyle çevresel kalitede genel bir azalma olduğunu göstermektedir. Mekânsal otokorelasyon analizi (Moran’s I = 0.052), çevresel değişimin zayıf ancak istatistiksel olarak anlamlı bir mekânsal bağımlılık sergilediğini ortaya koymuştur. Getis-Ord Gi* analizi ise çevresel değişimin yerel ölçekte sıcak nokta (hot spot) ve soğuk nokta (cold spot) kümelenmeleri gösterdiğini belirlemiştir. İlçe bazında, Odunpazarı’nda çevresel bozulmanın daha belirgin olduğu, Tepebaşı’nda ise çevresel kalitenin görece daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bulgular, çevresel değişimlerin mekânsal olarak heterojen bir yapıya sahip olduğunu ve güçlü bir küresel mekânsal bağımlılıktan ziyade yerel kümelenme örüntüleriyle karakterize edildiğini göstermektedir. Ayrıca, sürdürülebilir kentsel gelişim açısından arazi kullanım politikalarının insan baskısı ve çevresel hassasiyetleri dikkate alan bütüncül ve mekânsal farklılıkları gözeten yaklaşımlarla ele alınmasının önemini ortaya koymaktadır.

Abstract

This study integrates land-use/land-cover (LULC) and high-resolution population density data for 2018 and 2024 to analyze the spatiotemporal variations in urban environmental quality in the city center of Eskişehir. Land-use scores were integrated with normalized population density to develop a composite Environmental Index (EI). The EI results indicate a decline in environmental quality, with the mean value decreasing from 0.139 to −0.014. Spatial autocorrelation analysis (Moran’s I = 0.052) revealed weak but statistically significant spatial dependence, while Getis-Ord Gi* analysis identified localized hot spot and cold spot patterns of environmental change. At the district level, Odunpazarı exhibited more pronounced environmental degradation, whereas environmental quality remained relatively higher in Tepebaşı. Overall, the findings indicate that environmental change is spatially heterogeneous and characterized by localized clustering rather than strong global spatial dependence. Furthermore, the results highlight the importance of integrated land-use policies that account for spatial differences in human pressure and environmental sensitivities to support sustainable urban development.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yağcı, C. (2026). Arazi kullanımı/arazi örtüsü (LULC) ve nüfus verilerinin entegrasyonu ile kentsel çevre kalitesi ve mekânsal dinamiklerin değerlendirilmesi: Eskişehir, Türkiye örneği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 18. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1951048

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (29)

  1. C. Yağcı, “Linking urban land use change and tropospheric ozone dynamics in a mid-sized city,” Land, 15 (3), 456, 2026. https://doi.org/10.3390/land15030456
  2. M. G. Gümüş, “Performance analysis of water extraction indices with geospatial and statistical techniques using Google Earth Engine platform: A case study of Ramsar wetlands in Türkiye,” Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 53 (8), 2697-2721, 2025. https://doi.org/10.1007/s12524-025-02180-5
  3. A. Barakat, R. Khellouk, A. El Jazouli, F. Touhami and S. Nadem, “Monitoring of urban sprawl and environmental quality using remote sensing and GIS: A case study,” Environmental Monitoring and Assessment, 190, 1-16, 2018. https://doi.org/10.1007/s41748-019-00088-y
  4. B. Liang and Q. Weng, “Assessing urban environmental quality change of Indianapolis, United States, by the remote sensing and GIS integration,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 4 (1),4355, 2011. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2010.2060316
  5. A. Li, A. Wang, S. Liang and W. Zhou, “Eco-environmental vulnerability evaluation in mountainous region using remote sensing and GIS—A case study in the upper reaches of Minjiang River, China,” Ecological Modelling, 192 (1-2), 175-187, 2006. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.07.005
  6. D. B. Kattel, T. Yao, K. Yang, L. Tian, G. Yang and D. Joswiak, “Temperature lapse rate in complex mountain terrain on the southern slope of the central Himalayas,” Sustainable Cities and Society, 8, 1-9, 2013. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0816-6
  7. I. E. Olorunfemi, J. T. Fasinmirin, A. A. Olufayo and A. A. Komolafe, “GIS and remote sensing-based analysis of the impacts of land use/land cover change (LULCC) on the environmental sustainability of Ekiti State, southwestern Nigeria,” Environment, Development and Sustainability, 22 (2), 661-692, 2020. https://doi.org/10.1007/s10668-018-0214-5
  8. M. G. Gümüş and K. Gümüş, “Assessment of the impact of impervious surface increase on urban heat island and vegetation by remote sensing and statistical analysis: The case of Türkiye/Niğde city center (2013-2024),” Turkish Journal of Remote Sensing, 7 (1), 69-90, 2025. https://doi.org/10.51489/tuzal.1663695.
  9. Z. Stossel, M. Kissinger, and A. Meir, “Assessing the state of environmental quality in cities: A multi-component urban performance (EMCUP) index,” Environmental Pollution, 206, 679-687, 2015. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2015.07.036
  10. Z. Wang, T. Chen, D. Zhu, K. Jia, and A. Plaza, “RSEIFE: A new remote sensing ecological index for simulating the land surface eco-environment,” Journal of Environmental Management, 326, 116851, 2023. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116851
  11. C. Gong, F. Lyu and Y. Wang, “Spatiotemporal change and drivers of ecosystem quality in the Loess Plateau based on RSEI: A case study of Shanxi, China,” Ecological Indicators, 155, 111060, 2023. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111060
  12. A. J. Tatem, “WorldPop, open data for spatial demography,” Scientific Data, 4, 170004, 2017. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.4
  13. S. Roy, A. Farid and S. Alam, “Assessing urban environmental quality using geospatial techniques,” PLOS ONE, 17 (8), e0271504, 2022. https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2153932
  14. L. Anselin, “Local indicators of spatial association—LISA,” Geographical Analysis, 27 (2), 93-115, 1995. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
  15. A. Getis and J. K. Ord, “The analysis of spatial association by use of distance statistics,” Geographical Analysis, 24 (3), 189-206, 1992. https://doi.org/10.1111/j.15384632.1992.tb00261.x
  16. Turkish Statistical Institute, Address-Based Population Registration System Results, 2023. TÜİK Data Portal, Accessed 11 May 2026.
  17. E. G. Tabak, “Eskişehir ili’nde tarım sektörünün sosyoekonomik yapısının analizi,” Master Thesis, Bursa Uludağ University, 2024.
  18. European Space Agency, Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for land monitoring. ESA Official Website, Accessed 30 December 2025.
  19. Esri, Living Atlas of the World. ArcGIS Online. ArcGIS Living Atlas Accessed 31 December 2025.
  20. F. R. Stevens, A. E. Gaughan, C. Linard and A. J. Tatem, “Disaggregating census data for population mapping using random forests with remotely sensed and ancillary data,” PLoS ONE, 10 (2), e0107042, 2015. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0107042
  21. G. Li and Q. Weng, “Measuring the quality of life in the city of Indianapolis by integration of remote sensing and census data,” International Journal of Remote Sensing, 28 (2), 249-267, 2007. https://doi.org/10.1080/01431160600735624
  22. J. E. Nichol and M. S. Wong, “Modeling urban environmental quality in a tropical city,” Landscape and Urban Planning, 73 (1), 49-58, 2005. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2004.08.004
  23. N. Munier, A strategy for using multicriteria analysis in decision-making: A guide for simple and complex environmental projects. Springer, Dordrecht, 2011. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1517-0
  24. J. Dovern, M. Quaas and W. Rickels, “The rich, the clean, and the kind: A comprehensive wealth index for cities applied to the case of Germany,” Kiel Working Paper, 1828, Kiel Institute for the World Economy, Kiel, Germany, 2013. https://hdl.handle.net/10419/69520
  25. L. Y. Shen, J. J. Ochoa, M. N. Shah, and X. Zhang, “The application of urban sustainability indicators: A comparison between various practices,” Habitat International, 35 (1), 17-29, 2011. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2010.03.006
  26. C. P. Lo and B. J. Faber, “Integration of Landsat Thematic Mapper and census data for quality-of-life assessment,” Remote Sensing of Environment, 62 (2), 143-157, 1997. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00088-5
  27. C. Weber and J. Hirsch, “Some urban measurements from SPOT data: Urban life quality indices,” International Journal of Remote Sensing, 13 (17), 3251-3261, 1992. https://doi.org/10.1080/01431169208904106
  28. D. Erkek, C. Yağci and F. İşcan, “Urban Growth Predictions: Optimization of Urbanization Strategy for Risk Mitigation in Medium-Sized Cities,” Growth and Change, 56(4), e70054, 2025. https://doi.org/10.1111/grow.70054
  29. E. Atıcı Tektaş, “Eskişehir kent belleğinde kamusal mekânın dönüşümü,” Mekânsal Çalışmalar Dergisi, 3 (1), 60-75, 2026. https://dergipark.org.tr/en/pub/jos/article/1898507