Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği

Yıl: 2018 Cilt: 84 Sayı: 160 Sayfa Aralığı: 24 - 33 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 23-05-2019

Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği

Öz:
Gelişmekte olan ülkelerde büyük şehirler, nüfus artışı ve göçe bağlı olarak dinamik bir şehirleşme sürecine maruz kalmaktadır. Şehirleşme sürecinin ivmesine bağlı olarak sürekli inşa edilen yerleşim bileşenleri, arazi örtüsü ve kullanımında önemli değişikliklere neden olmaktadır. Bu değişimler genellikle doğal örtü ve ekosistem üzerinde negatif etki etmektedir. Dolayısı ile şehirleşmeye bağlı değişimlerin düzenli takibi ve güncel durumun tespiti önem arz etmektedir. İstanbul ili Avrupa ve Asya kıtalarını ekonomik ve kültürel anlamda birbirine bağlayan önemli konumu nedeni ile sürekli şehirleşmeye maruz kalan metropollerden birisidir. Yaklaşık 17 milyon nüfusu ile Avrupa’nın en kalabalık şehri olan İstanbul için şehirleşme süreci hızlı bir şekilde devam etmektedir. Bu çalışmada İstanbul il sınırları dahilinde şehirleşmenin hızla artış göstermesine bağlı olarak arazi örtüsünde meydana gelen değişimlerin belirlenmesi ve güncel durumunun ortaya konması amaçlanmıştır. Bu kapsamda 2013 - 2017 yılları arasında algılanmış çok zamanlı Landsat 8 uydu görüntülerinden elde edilen yerleşim indeksi verileri ile nesne tabanlı sınıflandırma analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz kapsamında uydu görüntüleri için veri kaynaştırma ve radyometrik kalibrasyon süreçlerini içeren ön işleme adımları tamamlandıktan sonra her yıl için yerleşim alan indeksi verisi üretilmiştir. Sonraki aşamada indeks veri setine segmentasyon işlemi uygulanarak nesneler oluşturulmuştur. Nesnelere ait spektral ve doku özellikleri için belirlenen eşik değerler kullanılarak tanımlanan sınıflar ile karar ağacı tabanlı sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Son aşamada ise sınıflandırma sonuçlarına doğruluk analizi uygulanmıştır. Çalışma sonuçları mevcut arazi örtüsünün ve yıllara bağlı değişiminin önerilen yöntem ile %90 civarında doğrulukla belirlenebileceğini ortaya koymuştur.
Anahtar Kelime:

Konular: Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi Coğrafya

Determination of Land Cover Changes with Multi-temporal Landsat 8 Satellite Images: A Case Study of Istanbul

Öz:
Metropolitan cities in developing countries face dynamic urbanization due to population expansion and migration. Continuous construction of urban components related to urbanization progress result with important changes in land cover and land use characteristics of the city. Such changes generally have negative effects on the natural habitat and ecosystem. Thus, urbanization related changes should be monitored and current situation should be determined in regular intervals. Istanbul is a metropolitan city that exposed to continuous urbanization with the prominent position that connects the European and Asian continents economically and culturally. Although, it is the most crowded city of Europe with a population of around 17 million, Istanbul faces a continuous and fast urbanization progress. Main scope of this study is to determine the changes occurring in land cover due to the rapid increase of urbanization within the provincial borders of Istanbul and to present the current situation. In this context, object based classification has been applied to built up index dataset produced from multitemporal Landsat 8 satellite images that were acquired between 2013 – 2017. Within the scope of the analysis, the built up index data were produced for each year after the preliminary processing steps including data fusion and radiometric calibration processes for satellite images were completed. In the next step, segmentation was applied to index dataset in order to produce the objects. As a further step, decision tree based classification was applied to dataset according to class labels that were defined as thresholds derived from the spectral and textural properties of objects. As a last step, accuracy assessment was applied to classification result. Results of the study indicates that current land cover situation and temporal changes can be determined with accuracy around 90% by the proposed method.
Anahtar Kelime:

Konular: Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi Coğrafya
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Bibliyografik
  • Anderson, J.R., Hardy, E.E., Roach, J.T., Witmer. R.E. (1976). A land use and land cover classification system for use with remote sensor data, Government Printing Office, Washington, DC (1976) US Geological Survey, Professional Paper 964.
  • Baatz, M., Schape, A. (2000), Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. Angew. Geogr. Info. verarbeitung, Wichmann-Verlag, Heidelberg. 12-23.
  • Barnsley, M.J., Barr, S.L., (1996), Inferring urban land use from satellite sensor images using kernel based spatial reclassification. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62, 949–958.
  • Barsi, J.A., Lee, K., Kvaran, G., Markham, B.L., Pedelty, J.A., (2014). The Spectral Response of the Landsat-8 Operational Land Imager. Remote Sensing, 6, 10232-10251.
  • Benz, U.C., Hofmann, P., Willhauck, G., Lingenfelder, I., Heynen, M., (2004). Multi- resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS ready information, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58, 239–258.
  • Bhaskaran, S., Paramananda, S., Ramnarayan, M. (2010). Per-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban features using Ikonos satellite data, Applied Geography, 30, 650–665.
  • Blaschke, T., (2010). Object based image analysis for remote sensing, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66(1), 2–16.
  • Bruzzone, L., Persello, C., (2009). A novel context-sensitive semisupervised SVM classifier robust to mislabeled training samples. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.47, 2142–2154.
  • Canaz, S., Aliefendioglu, Y., Tanrivermis, H., (2017). Change detection using Landsat images and an analysis of the linkages between the change and property tax values in the Istanbul Province of Turkey. Journal of Environmental Management 200, 446-455.
  • Campbell, J.B., (2002). Introduction to Remote Sensing, 3rd edn (New York: Guiford Press).
  • Chaofan, W., Jinsong, D., Ke, W., Ligang, M., Tahmassebi, A.R.S.,(2016). Object-based classification approach for greenhouse mapping using Landsat-8 imagery. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 9(1), 79-88.
  • Chen, X.-L., Zhao, H.-M., Li, P.-X., Yin, Z.-Y. (2006). Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, 104 (2), 133-146
  • Cohen, J., (1960). A coefficient of agreement for nominal scales, Educational and Psychological Measurement, 20, 37–46.
  • Coskun, H.G., Alganci, U., Usta, G., (2008). Analysis of Land Use Change and Urbanization in the Kucukcekmece Water Basin (Istanbul, Turkey) with Temporal Satellite Data using Remote Sensing and GIS. Sensors 8 (11), 7213-7223.
  • Finkl, C.W., Charlier, R.H., (2003). Sustainability of subtropical coastal zones in southeastern Florida: Challenges for urbanized coastal environments threatened by development, pollution, water supply, and storm hazards. Journal of Coastal Research, 19, 934–943.
  • Foody, G.M., (2002). Status of land cover classification accuracy assessment, Remote Sensing of Environment, 80,185–201.
  • Frauman, E., Wolff, E., (2005). Segmentation of very high spatial resolution satellite images in urban areas for segments-based classification, Proceedings of the International Symposium Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas and 5th International Symposium Remote Sensing of Urban Areas, 14–16 March, Tempe, Arizona, unpaginated CD-ROM.
  • Goksel, C., Kaya, S., Musaoglu, N., (2001). Using satellite data for land use change detection: a case study for Terkos water basin, Istanbul. A.A. Balkema (Ed.), Proceedings of the 21st EARSeL Symposium, Rotterdam, Netherlands, 299-302.
  • He, C., Shi, P., Xie, D., Zhao, Y. (2010). Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach, Remote Sensing Letters, 1(4), 213-221.
  • Herold, M., Scepan, J., (2002). Object-oriented mapping and analysis of urban land use/cover using Ikonos data, Proceedings of the 22nd EARSEL Symposium Geoinformation for Europeanwide Integration, Prague, unpaginated CD-ROM.
  • Herold, M., Liu, X., Clarke, K.C., (2003). Spatial metrics and image texture for mapping urban land use. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69, 991– 1002.
  • Kaya, S., Curran, P., (2006). Monitoring urban growth on the European side of the Istanbul metropolitan area: A case study.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 8 (1), 18-25.
  • Kaya, S., (2007). Multitemporal analysis of rapid urban growth in Istanbul using remotely sensed data. Environmental Engineering Science 24 (2), 228–233.
  • Kim, M., Madden, M., Warner, T.A., (2009). Forest type mapping using object-specific texture measures from multispectral Ikonos Imagery: Segmentation quality and image classification issues, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 75(7), 819– 829.
  • Laben, C.A., Brower, B.W. (2000). Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery Using Pan- Sharpening, US Patent 6,011,875.
  • Landsat Handbook (2016). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. LSDS-1574 Version 2.0, USGS –EROS, Sioux Falls, South Dakota, USA, 29 March 2016.
  • Mountrakis, G., Im, J., Ogole, C., (2011). Support vector machines in remote sensing: a review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 66 (3), 247-259.
  • Niemi, G., Wardrop, D., Brooks, R., Anderson, S., Brady, V., Paerl, H., Rakocinski, C., Brouwer, M., Levinson, B., McDonald, M., (2004). Rationale for a new generation of ecological indicators for coastal waters. Environmental Health Perspectives, 112, 979–986.
  • O’Hara, C.G., King, J.S., Cartwright, J.H., King, R.L., (2003). Multitemporal land use and land cover classification of urbanized areas within sensitive coastal environments. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, 2005–2014.
  • Ruiz-Luna, A., Berlanga-Robles, C.A., (2003). Land use, land cover changes and coastal lagoon surface reduction associated with urban growth in northwest Mexico. Landscape Ecology, 18, 159–171.
  • Schmidt, K.S., Skidmore, A.K., Kloosterman, E.H., Van Oosten, H., Kumar, L., Jannsen, J.A.M., (2004). Mapping coastal vegetation using an expert system and hyperspectral imagery. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 70, 703–715.
  • Shalaby, A., Aboel Ghar, M., Tateishi, R., (2004). Desertification impact assessment in Egypt using low resolution satellite data and GIS. International Journal of Environmental Studies, 61(4), 375–384.
  • Shao, Y., Lunetta, R.S., (2012). Comparison of support vector machine, neural network, and CART algorithms for the land-cover classification using limited training data points. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 70, 78-87.
  • Shi, H. Singh, A., (2003), Status and interconnections of selected environmental issues in the global coastal zones. Ambio, 32, 145–152.
  • Song, C., Woodcock, C.E., Seto, K. C., Lenney, M.P., Macomber, S.A., (2001) Classification and change detection using Landsat TM data: when and how to correct atmospheric effect? Remote Sensing of Environment, 75, 230–244.
  • Story, M., Congalton, R.G., (1986). Accuracy assessment: A user’s perspective, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,52(3), 397–399.
  • Tansey, K., Chambers, I., Anstee, A., Denniss, A., Lamb, A., (2009). Object-oriented classifi cation of very high resolution airborne imagery for the extraction of hedgerows and field margin cover in agricultural areas, Applied Geography, 29, 145–157.
  • Turkiye İstatistik Kurumu (TurkStat), (2018). www.turkstat.gov.tr/ Erişim Tarihi: 30.01.2018.
  • Van Deusen, P.C., (1996). Unbiased estimates of class proportions from thematic maps, Photogrammetric Engineering andRemote Sensing, 62(4), 409–412.
  • Wardell, D.A., Reenberg, A., Tøttrup, C., (2003). Historical footprints in contemporary land use systems: forest cover changes in savannah woodlands in the Sudano-Sahelian zone. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions 13, 235–254.
  • Wulder, M. A., Coops, N.C., Roy, D.P., White, J.C., Hermosilla, T., (2018). Land cover 2.0, International Journal of Remote Sensing, 39(12), 4254-4284.
  • Yuan, F., Sawaya, K.E., Loeffelholz, B.C., Bauer, M.E., (2005). Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multi-temporal Landsat remote sensing. Remote Sensing of Environment 98 (2–3), 317-328.
  • Zha, Y., Gao, J., Ni, S. (2003). Use of normalized difference built‐up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24, 583–594.
  • Zhou, Y., Yang, G., Wang, S., Wang, L., Wang, F., Liu, X. (2014). A new index for mapping built-up and bare land areas from Landsat-8 OLI data, Remote Sensing Letters, 5(10), 862-871.
APA ALGANCI U (2018). Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. , 24 - 33.
Chicago ALGANCI UĞUR Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. (2018): 24 - 33.
MLA ALGANCI UĞUR Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. , 2018, ss.24 - 33.
AMA ALGANCI U Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. . 2018; 24 - 33.
Vancouver ALGANCI U Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. . 2018; 24 - 33.
IEEE ALGANCI U "Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği." , ss.24 - 33, 2018.
ISNAD ALGANCI, UĞUR. "Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği". (2018), 24-33.
APA ALGANCI U (2018). Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Harita Dergisi, 84(160), 24 - 33.
Chicago ALGANCI UĞUR Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Harita Dergisi 84, no.160 (2018): 24 - 33.
MLA ALGANCI UĞUR Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Harita Dergisi, vol.84, no.160, 2018, ss.24 - 33.
AMA ALGANCI U Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Harita Dergisi. 2018; 84(160): 24 - 33.
Vancouver ALGANCI U Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Harita Dergisi. 2018; 84(160): 24 - 33.
IEEE ALGANCI U "Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği." Harita Dergisi, 84, ss.24 - 33, 2018.
ISNAD ALGANCI, UĞUR. "Arazi Örtüsü Değişimlerinin Çok Zamanlı Landsat 8 Uydu Görüntüleri ile Belirlenmesi: İstanbul Örneği". Harita Dergisi 84/160 (2018), 24-33.