ÇOK ZAMANLI LANDSAT 5 TM UYDU GÖRÜNTÜ VE RİLERİ KULLANILARAK ARAZİ ÖRTÜSÜ/KULLANIMI ARASINDAKİ
İLİŞKİLERİN NORMLAŞTIRILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ
Şinasi Kaya1, Dursun Z. Şeker1
1İTÜ, İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Müh. Bölümü, Maslak 34469 İstanbul, kayasina@itu.edu.tr, seker@itu.edu.tr
ÖZET
Bu çalışmada, 1987 ve 2007 yıllarına ait Landsat 5 TM uydu görüntü verileri kullanılarak İstanbul’da arazi örtüsü/kullanımı değişimi belirlenmiştir. Bu veriler kontrollü sınıflandırma yöntemi ile yirmi sınıfa ayrılarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflar aynı özellige sahip Bitki örtüsü, Su geçirmeyen alan, Toprak ve Su bileşenlerine birleştirilerek indirgenmiştir. Bitki örtüsü, Su geçirmeyen alan, toprak bileşenleri V-I-S model içinde 1987 ve 2007 yılları yüzde değerlerine göre yerleştirilerek İstanbul’daki arazi örtüsü/kullanımı değişim vektörü ve bu vektörün yönü bulunmuştur. Bitki örtüsü ve Toprak sınıfları azalırken Su Geçirmeyen yapay alanlar artmıştır. 1987 ve 2007 yıllarına ait sınıflandırma sonuçları (V/(V+I)), (V/(V+S)), (I/(I+V)), (I/(I+S)), (S/(S+V)), (S/(S+I)) şeklinde normlaştırılarak değerlendirilmiştir.
Anahtar Sözcükler: Uzaktan Algılama, Arazi kullanımı/örtüsü, Landsat 5 TM, VIS model, Sınıflandırma
ABSTRACT
EVALUTION OF RELATIONSHIPS BETWEEN LAND USE/COVER CLASS BY NORMALIZATION USING MULTI-TEMPORAL LANDSAT 5 TM SATELLITE SENSOR DATA
In this study, land use/cover change are determined for the Istanbul, using Landsat 5 TM satellite sensor data for the years 1987 and 2007. This data were classified into 20 classes using controlled classification method. These classes reduced to three classes which have the same functionality as vegetation, impervious surface and soil. These classes of the years 1987 and 2007 were placed into V-I-S model according to their percentage values and land use/cover change vector and direction of this vector were calculated for Istanbul. In the study period, it was concluded that impervious surfaces increased while vegetation and soil classes decreased.
Classification results of the years 1987 and 2007 were evaluated as (V / (V + I)), (V / (V + S)), (I / (I + V)), (I / (I + S)), (S / (S + V)), (S / (S + I)).
Keywords: Remote Sensing, Land use/cover, Landsat 5 TM, VIS model, Classification
1. GİRİŞ
İstanbul dünyanın kısa zamanda hızla gelişen en eski metropollerinden biridir. Özellikle 1980’li yıllardan sonra hem nüfus hem de buna paralel olarak arazi örtüsü/kullanımı değişimi hızla artmıştır. Yerleşim alanlarının büyümesi beraberinde bitki örtüsü ve toprak ana sınıflarının azalmasına neden olmuştur. Uydu görüntü verilerinin kullanımının en büyük avantajlarından biri çok zamanlı görüntü setlerine sahip verilerin kullanılarak arazi örtüsü/kullanımı değişimlerinin kısa zamanda bulunmasıdır. Uydu görüntü verilerinin kullanımının diğer avantajları; konumsal veri içeren geniş alanlarda çalışma kolaylığı, istenilen detaylara göre veri seçimi, yersel yöntemlere göre hızlı veri ve bilgi elde edilmesi, zamansal veri setlerinin oluşması vb. sıralanabilir. Günümüzde, uydu görüntü verileri yeryüzü arazi kullanımı/örtüsü sınıflandırmada önemli yere sahip veri türleridir. Çoğu uygulama ve çalışma, yeryüzü üzerinde bulunan arazi kullanımı/örtüsü yüzeylerinin miktarı ve hangi oranda bulunduğu, zamanla bu bilginin değişip değişmediği gibi bilgilere ihtiyaç duyar. Özellikle kentsel alanlarda dinamik bir değişim söz konusu olduğu için kısa sürede elde edilebilen ve değerlendirilebilen verilere ihtiyaç vardır. Birçok çalışmada kentsel morfoloji uydu görüntü verileri ile belirlenerek, değişik analizlerde kullanılmış ve zamansal olarak izlenmiştir (Hung, 2002; Muh Dimyati ve diğ., 1996; Pathan ve diğ., 1993; Pekin ve Kaya, 2010; Forster ve Jones, 1988; Boardman ve Kruse, 1995; Kaya ve Pekin, 2011, Pekin, 2010; Wu ve Murray, 2003).
Uzaktan algılama teknolojisi, özellikle çok spektrumlu dijital veri analizi sayesinde şehir ekolojisi hakkında gerçekçi ve doğrulanabilir yeni bilgiler sunmaktadır. Ancak zaman içinde bu yeni bilgilerin tamamı keşfedilmemiştir. Şehir arazi örtüsü/kullanımı üzerine bir çok çalışma olmasına rağmen ekolojik ve morfolojik değişimler üzerine daha az çalışmalar yapılmıştır. Doğal yada insan etkisi ile değişen arazi örtüsü/kullanımı değişimlerinin fonksiyonel ilişkilerinin anlaşılabilmesi için klasik yöntemlerle üretilen veriler dinamik verilerin kısa zamanda değerlendirilmesinde yetersiz kalmaktadır. Multi-spektral uzaktan algılama verileri, verilerin işlenmesi, yapısı ve bileşenleri yanısıra komleks kentsel ekolojinin nicelik yönünden anlaşılabilmesi için önemli ve anahtar bir rol oynamaktadır. Bu verilerin çok fazla biyofiziksel bilgi sunması nedeniyle şehir ekolojisinde kullanılması bir çok araştırıcı tarafından önerilmektedir.
Uzaktan algılamada bir pikselin değeri nicelik yönünden tanımlanan şehir sınıflarından birini temsil eder (Wu ve diğ.,
2005; Rashed ve diğ., 2005; Rashed ve diğ., 2003; Powel ve diğ., 2007; Phinn ve diğ., 2002; Lu and Weng, 2004; Lu and Weng, 2005; Lee and Lathrop, 2005).
Bu çalışmada, kentsel ekosistemleri ifade etmekte kullanılan biyofiziksel parametrelerin uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak nasıl elde edilebileceği ve hangi parametrelerle belirlenebileceği araştırılmıştır. Bu amaçla Ridd 1995 önerdiği bir kent’i üç bileşenle değerlendirdiği V (Vegetation, Bitki Örtüsü), I (Impervious, Su Geçirmeyen Yapay Alanlar), S (Soil, Toprak) V-I-S model çalışmada kullanılmıştır. Bu model bir kentin morfolojisi, ekolojisi, bitki örtüsü ve insan etkisi arasında yeni bilgiler sunmaktadır. Bir çok çalışmada, çok spektrumlu veriler kullanılarak yüzey örtüsünü birbirinden ayırmak için bir çok yaklaşım kullanılmıştır.
2. ÇALIŞMA ALANI
Dünyanın en kalabalık şehirlerinden biri olan İstanbul’un arazi örtüsü/kullanımı sürekli değişmektedir. 1950’lili yıllardan günümüze artarak devam eden nüfus, iş olanakları ile birlikte şehirleşme ihtiyacının artmasına neden olmuştur. Boğaziçi köprüsünün ve bağlantı yollarının 1973’de hizmete açılmasından sonra yol boyunca ve yola yakın semtler büyük bir hızla gelişerek ilçeler haline dönüşmüştür. 1988’de transit trafiğin daha kuzeye taşınması amacıyla Fatih Sultan Mehmet Köprüsü ve bağlantı yolları açılmıştır. Kent’in kuzeyinde yer alan orman alanları, su kaynakları, tarım alanları üzerindeki yapılaşma baskısı artmıştır. Bunun sonucu olarak bu yol etki alanında yer alan Gaziosmanpaşa ilçesinin nüfusu 360000 kişi, Ümraniye ilçesinin nüfusu 305000 kişi ve Sultanbeyli ilçesinin nüfusu yaklaşık 200000 kişi artmıştır. TEM yolu aks’ı boyunca yer alan Silivri, Esenyut, Bahçeşehir, Başakşehir, Eyüp, Arnavutköy, Sarıyer, Beykoz vb. gibi ilçelerin nüfusları önemli ölçüde artmıştır. 1970 yılında İstanbulda 3,5 milyon kişi yaşarken bugün 14 milyon’a yakın kişi yaşamaktadır. Şehirde son yıllarda arazi örtüsünü kısa zamanda değiştirecek bir çok proje devam etmekte veya başlama aşamasındadır. Özellikle şehrin boş alanlarına ve bitki örtüsünün olduğu bölgelere yoğun yerleşim baskısı devam etmektedir. Bu çalışmada İstanbul İl sınırları çalışma alanı olarak seçilmiştir (Şekil 1). Analiz, 1987 yılı ile 2007 yılları arasında geçen 20 yıllık peryotu içermektedir.
Şekil 1: Çalışma alanı olarak seçilen İstanbul İl Sınırları
3. V-I-S MODEL
V-I-S modeli ilk olarak Ridd (1995) tarafından Salt Lake City’de uygulanmış, sonrasında (Ward ve diğ., 2000;
Madhavan ve diğ., 2001; Kaya ve Diğ., 2004; Setiawan ve Mathieu, 2006) tarafından farklı şehirlerde uydu görüntü verileri kullanılarak test edilmiştir. Bu yöntem, şehirlerin arazi örtüsü/kullanımı değişimi üzerinde somut veriler elde edilmesini ve elde edilen sınıfların birbirilerine göre durumunun değerlendirilmesini sağlamıştır. V-I-S modeli (Vegetation, Bitki örtüsü; Impervious, Su geçirmeyen alan; Soil, Toprak) bir bölgedeki yeryüzü değişimlerini uydu görüntü verileri kullanılarak elde edilen üç bileşeni yüzde ağırlıkları ile ifade eder. Biofiziksel değişimlerin ortaya konması V-I-S bileşenleri ile mümkün olmuştur. Model, uydu görüntü verilerinden yararlanılarak kentsel morfolojinin bu üç ana bileşenine indirgenmesi ve basitleştirilmesi amacıyla önerilmiştir (Ridd, 1995). Şekil 2’de gösterilen modele
göre, her bir eksen üç bileşenden birini göstermektedir. Eksenler üzerindeki değerler ise ilgili bileşenlerden söz konusu veri içersinde hangi yüzdede bulunduğunu ifade eder. Bitkiler %100 iken su geçirmeyen alan % 0, su geçirmeyen alan
%100 iken toprak % 0, toprak %100 iken bitkiler % 0 olarak modelde tanımlanır. V-I-S modeli zamana bağlı olarak oluşan çevresel ve doğal değişikliklerin takibinin yapılabilmesi için de önemli veriler sağlar. Bu sayede sınıfların alanının gelişimini, gittiği noktayı ve yönünü analiz etmek mümkün olabilmektedir (Pekin ve Kaya, 2010).
Şekil 2: V-I-S Model (Kaya ve diğ., 2004)
4. SONUÇLAR
Bu çalışmada kullanılan 1987 ve 2007 yıllarına ait Landsat 5 TM uydu görüntü verileri kontrollü sınıflandırma yöntemi ile sınıfların ayırt edilebilirliğini arttırmak için 20 sınıfda sınıflandırılmıştır (Şekil 3). Bu sınıflar Bitki örtüsü, Su Geçirmeyen Yapay Alanlar, Toprak ve Su ana sınıflara birleştirilerek indirgenmiştir. Su sınıfı değerlendirme dışı tutulduğundan bu çalışmada değerlendirilmemiştir. Sınıflandırma sonuçlarına göre, 1987 yılında İstanbul İl sınırlarında Bitki Örtüsü 2867 km2 iken 2007 yılında 2714 km2, Toprak sınıfı 2090 km2 iken 1895 km2’ye düşerken, Su Geçirmeyen Yapay Alanlar 402 km2’den 714 km2’ye çıkmıştır(Tablo 1).
(a) (b)
Şekil 3: a) 1987 ve 2007 Landsat 5 TM uydu görüntüsü 7,4,2 bantlar b)1987 ve 2007 yıllarına ait sınıflandırılmış uydu görüntü verisi Koyu yeşil: Bitki Örtüsü, Kırmızı: Su Geçirmeyen Yapay Alanlar, Açık kahve rengi: Toprak, Mavi: Su
1987 1987
2007 2007
Tablo 1: Sınıflandırma Sonuçları
Sınıflar Alan(km2) 1987 Alan(km2) 2007 1987-2007 Değişim(km2)
Bitki Örtüsü 2867 2714 -153
Su Geçirmeyen Yapay Alanlar 402 714 +312
Toprak 2090 1895 -195
Tablo 2: Sınıflandırma sonucu elde edilen alanlar arasındaki ilişki
Normlar Oran
V/(V+I)1987 0.877 V/(V+I)2007 0.792 V/(V+S)1987 0.578 V/(V+S)2007 0.589 I/(I+V)1987 0.123 I/(I+V)2007 0.208 I/(I+S)1987 0.161 I/(I+S)2007 0.274 S/(S+V)1987 0.422 S/(S+V)2007 0.411 S/(S+I)1987 0.839 S/(S+I)2007 0.726 V/(I+S)1987 1.151 V/(I+S)2007 1.040 I/(V+S)1987 0.081 I/(V+S)2007 0.155 S/(V+I)1987 0.639 S/(V+I)2007 0.553
Tablo 2’de sınıflandırma sonucu elde edilen alanlar arasındaki ilişkilerin açıklanabilmesi için sınıflar birbirlerine göre normlaştırılarak verilmiştir. Bu verilere göre, 1987 yılında bitki örtüsü ile su geçirmeyen yapay alanlar arasındaki oran 0.877’den 0.792’ ye düşmüştür. Bu sınıflar birbirlerine göre değerlendirildiğinde bitki örtüsünün su geçirmeyen yapay alanlara göre azaldığını ve su geçirmeyen yapay alanlarında bitki örtüsüne göre arttığını söylemek mümkündür. Bitki örtüsü toprak sınıflarına bakıldığında oranın yaklaşık aynı kaldığı belirlenmiştir. Bu sınıflar için ikisininde aynı kaldığı, ikisininde azaldığı veya arttığı söylenebilir. Yapılan çalışmada iki sınıfında azaldığı belirlenmiştir. Su geçirmeyen yapay alanlar ile bitki örtüsü arasındaki oran 0.123’den 2007 yılında 0.208’ e çıkmıştır. Buda su geçirmeyen yapay alanların arttığını ve bitki örtüsünün azaldığını göstermektedir. Su geçirmeyen yapay alanları toprak bileşeni ile değerlendirdiğimizde aynı durumun olduğu 1987’de 0.161 olan oranın 0.274’e yükseldiği belirlenmiştir. Toprak bileşeni ile bitki örtüsü arasındaki ilişki 1987 ile 2007 yılları arasında yaklaşık aynı kalmıştır. Burada üç şey söylenebilir. Birincisi bu bileşenlerin ikiside artmıştır, ikincisi bu bileşenlerin ikiside azalmıştır, üçüncüsü bu bileşenler aynı kalmıştır. Toprak bileşeni ile su geçirmeyen yapay alanlar arasındaki oran 0.839’dan 0.726’ya düşmüştür. Son yirmi yıldaki peryod’da toprak bileşeninin su geçirmeyen alanlara göre azaldığı tersine su geçirmeyen alanların arttığı söylenebilir. Bitki örtüsünün diğer bileşenler toprak ve su geçirmeyen yapay alanlar arasındaki ilişkiye bakıldığında 1987’de 1.151 olan oran 2007 yılında 1.040’e gerilemiştir. Burada bitki örtüsünün diğer bileşenlere göre azaldığı söylenebilir. Su geçirmeyen yapay alanların bitki örtüsü ve toprak bileşenleri ile ilişkisine bakıldığında 0.081’den 0.155’e arttığı belirlenmiştir. Burada su geçirmeyen yapay alanların diğer bileşenlere göre arttığı söylenebilir. Toprak bileşeni ile diğer bileşenler kıyaslandığında su geçirmeyen yapay alanlar artmasına rağmen 1987 ile 2007 yılları arasında belirgin bir azalma olduğu tespit edilmiştir (Tablo 2).
5. ÖNERİLER
V-I-S modeli kentleşmenin büyüklüğü ve yönü hakkında bilgi temini için kullanılabilinir. Ayrıca daha az bileşen ile kentin biofiziksel özellikleri hakkında önemli bilgiler elde edilebilir. V-I-S model üç bileşen üzerine kurulduğu için de bu bileşenlerin 20 yıllık değişimleri alansal olarak ve yüzde değişim olarak belirlenebilir. Bu çalışmada 1987 ve 2007 yıllarına ait Landsat 5 TM uydu görüntü verileri sınıflandırılarak bulunan bitki örtüsü, su geçirmeyen yapay alanlar ve toprak bileşenleri arasındaki ilişkiler veriler normlaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu tür çalışma sonuçları çoklu karar destek sistemlerinde sınıfların katsayılarının belirlenmesinde kullanılabilir. Burada üç sınıf için yapılan çalışma, çok sınıflı çalışmalarda sınıflar arasındaki ilişkilerin açıklanması bakımından önemli sonuçlar içerebilir. V-I-S modeli kısa
zamanda daha az bileşenle kent morfolojileri hakkında bilgi vermesi ve bileşenlerin birbirlerine göre değerlendirilebilmesi bakımından kullanılabilirdir.
KAYNAKLAR
Boardman, J.W., Kruse, F.A., 1995: Mapping target signature via partial unmixing ofAVIRIS data. Summaries of the Fifth JPL Airborne Earth Science Workshop; JPL Publication 95–1, NASA Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, Calif., 1995; pp. 23–26.
Forster, B. C., Jones, C., 1988. Urban Density Monitoring using High Resolution Space Borne System, Com. VII (Kyoto: ISPRS), 189-195.
Hung, M. C., 2002. Urban Land Cover Analysis From Satellite Images, Pecora15/Land Satellite Information IV/ISPRS Commission I/FIEOS 2002 Conference Proceedings p 1.
Kaya, Ş,,Pekin, F., 2011. Lojik Filtrelerin Uzaktan Algılamada Kullanımı: V-I-S Model Üzerinde Bir Uygulama Örneği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan, Ankara, CD.
Kaya, Ş., Llewellyn, G., Curran, P.J., 2004. Displaying Earthquake damage an Urban Area Using a Vegetation- Impervious-Soil Model and Remotely Sensed Data, XXth Congress of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), 2004, 12-25 July, Istanbul, Turkey.
Lee, S., Lathrop, R.G. Jr., 2005. Sub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery, International Journal of Remote Sensing, 26(22), 4885-4905.
Lu, D., Weng, Q., 2004. Spectral mixture analysis of the urban landscapes in Indianapolis with Landsat ETM+
imagery, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 70, 1053-1062.
Lu, D., Weng, Q., 2006. Use of impervious surface in urban land use classification, Remote Sensing of Environment, 102(1-2), 146-160.
Madhavan, B.B., Kubo, S., Kurisaki, N.T., Sivakumar, V.L.N, 2001. Appraising the anatomy and spatial growth of the Bangkok Metropolitan area using a vegetation-impervious-soil model through remote sensing, International Journal of Remote Sensing, 22, 789-806.
Muh Dimyati, Kei Mizuno, Shintaro Kobayashi, Teitaro Kitamur, 1996. An analysis of Land use/cover change using the combination of MSS Landsat and land use map - a case study in Yogyakarta, Indonesia, International Journal of Remote Sensing, 17, 931-944.
Pathan, S. K., Sastry, S. V. C, Dhinwa, P. S., Rao, M., Mujumdar, K. L., Kumar, D. S., Patkar, V. N., Phatak, V.
N., 1993. Urban growth trend analysis using GIS techniques - a case study of the Bombay Metropolitan Region, International Journal of Remote Sensing, 14, 3169-3179.
Pekin, F.H., 2010. Matlab&Simulink Kullanılarak Bitki Örtüsü, Su Geçirmez Alan, Toprak Modelinin Otomasyonu, Yüksek Lisans Tezi, İTÜ Bilişim Enstitüsü, Maslak-İstanbul.
Pekin, F.H., Kaya, Ş., 2010. Matlab&Simulink Kullanılarak Bitki Örtüsü, Su Geçirmez Alan, Toprak Modelinin Otomasyonu, III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11-13 Ekim 2010, Gebze-Kocaeli, sayfa:
428-435.
Phinn, S., Stanford, M., Scarth, P., Murray, A.T., Shyy, P.T., 2002. Monitoring the composition of urban environments based on the vegetation-impervious surface-soil (VIS) model by subpixel analysis techniques, International Journal of Remote Sensing, 23, 4131-4153.
Powell, R.L., Roberts, D.A., Dennison, P. E., Hess. L.L., 2007. Sub-pixel mapping of urban land cover using multiple end-member spectral mixture analysis: Manaus, Brazi,. Remote Sensing of Environment, 106(2), 253-267.
Rashed, T., Weeks, J.R., Roberts, D.A., Rogan, J., Powell. R., 2003. Measuring the physical composition of urban morphology using multiple end-member spectral mixture models, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69, 1011-1020.
Rashed, T., Weeks, J.R., Stow, D., Fugate, D., 2005. Measuring temporal compositions of urban morphology through spectral mixture analysis: toward a soft approach to change analysis in crowded cities, International Journal of Remote Sensing, 26(4), 699-718.
Ridd, M. K., 1995. Exploring a V-I-S model for urban ecosystem analysis through remote sensing: comparative anatomy for cities, International Journal Of Remote Sensing, 16, 2165-2185.
Setiawan, E., Mathieu, R., 2006. Assessing the applicability of the V-I-S model to map urban land use in the developing world: Case study of Yogyakarta, Indonesia, Computers, Environment and Urban Systems, 30(4), 503-522.
Ward, D., Phinn, S. R., Murray. A.T., 2000. Monitoring growth in rapidly urbanizing areas using remotely sensed data, The Professional Geographer, 53, sayfa:371-386.
Wu, C., Murray, A.T., 2003. Estimating impervious surface distribution by spectral mixture analysis, Remote Sensing of Environment, 84, 93-505.
Wu, J.W., Xu, J.H., Yue, W.Z., 2005. V-I-S model for cities that are experiencing rapid urbanization and development, Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS'05. Proceedings, 3, 1503–1506.
