Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma alanları içinde ve etrafında yapılan arazi toplulaştırma çalışmalarının bu değişime etkisinin olduğu belirlendi.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Çanakkale ili sınırlarında yer alan TROİA Milli Parkı 13600 ha'lik bir alanda Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) dinamiğini belirlenmeye çalışıldı. Uzaktan algılama çalışmaları özelikle zamansal çözünürlük analizleri tarihi alanlardaki arazi değişimlerini belirlemede önemli bir kriterdir. Landsat TM verileri yardımıyla elde edilen Tasseled Kap indexleri ile Düzeltilmiş Farklılık Vejatasyon İndeksi kullanılarak 1987 ve 2006 yılları için yeni veriler oluşturuldu. Kontrollü sınıflama elde edilen yer bilgileri ve daha önce var olan kağıt format haritalar ve hava fotoğraflarından yararlanıldı. Yeniden oluşturulan verilerden elde edilen sınıflama sonucu arazi sınıfı zamansal olarka değişim gösteren ya da göstermeyen Aktif Tarım (AT), Mera (M), Orman (O) ve Su olarak dört farklı sınıfa ayrıldı. Sınıflama sonucu elde edilen doğruluk analizi sırasıyla 1987 yılı için %81 ve 2006 yılı için %87 olarak hesaplandı. Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) değişimi arazi toplulaştırması nedeniyle değişken bir yapıdadır. Değişim M'dan AT'a %75 lik bir oranda olurken bu oran M'dan O mana % 5. çalışmada O alanlarından AT alanlarına olan değişim %46, M alanlarına olan değişim ise %9 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanları içinde ve etrafında yapılan arazi toplulaştırma çalışmalarının bu değişime etkisinin olduğu belirlendi.
Abstract
The area selected for land use land cover (LULC) dynamics, TROIA national park, is located in the city of Çanakkale, TURKEY. The national park covers an area of about 13600 ha. Remote sensing studies especially multi-temporal analysis of changes provides sufficient information about the dynamics of historic landscape. Tasseled Cap Indexes and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were used to create the new images from Landsat TM 1987 and Landsat TM 2006 images for classification. Supervised classification was applied with ground truth data and auxiliary data collected from different sources such as air photo, cadastral information and others. Four classes of changed and unchanged multi-temporal raster were discriminated from created new images as followed: Active Agriculture, Grassland, Forestry, and Water. Classification accuracy was determined for 1987 image and 2006 image as 81% and 87% respectively. It was found that LULC change was dynamic between classes because of the land consolidation in the region. Grassland was changed to active agriculture area by 75% and to forestry class by 5%. Forested area also converted to active agriculture by 46% and to grassland by 9%. It was concluded that land consolidation project in the study area was the main force to change land cover.