LANDSAT VERİLERİ VE LİNEER SPEKTRAL AYRIŞTIRMA (UNMIXING) YÖNTEMİ KULLANILARAK İZMİT KÖRFEZİ ÇEVRESİNDE KENTSEL DEĞİŞİM ALANLARININ BELİRLENMESİ

Globalleşmenin en temel etkilerinden biri kentsel alanlardaki hızlı büyümedir. Bu büyüme eğilimi, kentlerin dinamik yapısından kaynaklanmaktadır. Kentsel büyümedeki bu artış bazen kontrol edilemez bir hale geldiğinde doğal kaynaklara zarar verebilmekte, arazi örtüsü ve arazi kullanımında değişikliklere yol açabilmektedir. Bu yüzden kentsel alanların periyodik olarak izlenmesi gerekir. Kentsel büyümeleri izlemede uzaktan algılama güvenilir bir araçtır. Bu çalışmada, Türkiye'nin en çok endüstriyelleşmiş bölgelerinden biri olan İzmit Körfezi çevresi çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışma alanındaki kentsel büyümeyi değerlendirmek için spektral karışım analizi (spectral mixture analysis (SMA)) yöntem olarak seçilmiştir. Uzaktan algılama görüntüleri, arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalarının oluşturulmasında temel araç oluşturmaktadır. Ancak, bu haritalarda mekansal detay kaybı söz konusudur, zira alana karşılık gelen her bir piksel sadece tek bir değerle temsil edilmektedir. Bu durum, özellikle de kentsel alan gibi heterojen yapıdaki alanlarda hatalı sınıflandırmalara yol açmaktadır. Bir piksel, kendisini oluşturan bileşenlerine ayrıştırılarak (unmixing) ilgili alana ait daha doğru sınıflandırma sonucu elde edilebilir. Spektral karışım analizinde, yeryüzeyi yansıtımının fiziksel temsilini sağlamak amacıyla lineer karışım modelleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada spektral karışım analizi, 1984, 1999 ve 2009 yıllarına ait LANDSAT görüntülerine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, arazi örtüsündeki değişimler ve özellikle de kentsel büyüme alanları, ilgili SMA yöntemi kullanılarak hassas biçimde saptanmıştır.

DETERMINATION OF URBAN CHANGE IN THE VICINITY OF THE GULF OF IZMIT USING LINEAR SPECTRAL UNMIXING METHOD AND LANDSAT DATA

One of the major impacts of globalization has been the rapid expansion of urban areas. Urban areas are dynamic, with the potential to continually increase in size. Sometimes urban growth cannot be controlled; in such cases, expanding urban areas may damage natural resources and instigate land-cover and land-use change. Therefore, urban areas should be monitored periodically. Remote sensing is a reliable tool to monitor urban growth. In this study, the vicinity of the Gulf of Izmit, one of the most industrialized areas of Turkey, was selected as the study area. As a method, the study area was valuated for urban growth using spectral mixture analysis (SMA) method. Remotely sensed images provide a fundamental tool of land-cover and land-use maps. However, this source lacks spatial detail because each pixel contains only one value for the denoted area. Heterogeneous areas, including urban areas, may therefore result in misclassifications. By unmixing a pixel into its components, it is possible to enable a more accurate classification of the area. SMA uses linear mixture models to provide physical representations of land surface reflectance. In this study, SMA was applied to LANDSAT images for three different dates (1984, 1999 and 2009). The results of the study show changes in land cover and urban growth areas, which were precisely determined using SMA.

___

  • http://www.un.org/, (25.06.2014).
  • www.tuik.gov.tr/, TUİK, (25.06.2014).
  • Al Rawashdeh, S., Saleh, B., "Satellite monitoring of urban spatial growth in the Amman Area, Jordan" Journal of Urban Planning and Development, 132, 211-216, 2006.
  • Maktav, D., Erbek, F.S., Jürgens, C., "Remote sensing of urban areas" International Journal of Remote Sensing Vol. 26, Iss. 4, 655-659, 2005.
  • Jensen, J.R., "Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective" Prentice Hall, New Jersey, 1996.
  • Shanmugama, P., Ahna, Y.H., Sanjeevib, S., "A comparison of the classification of wetland characteristics by linear spectral mixture modelling and traditional hard classifiers on multispectral remotely sensed imagery in southern India" Ecological Modelling, 194, 379-394, 2006.
  • Adams, J., Sabol, D., Kapos V., "Classification of multispectral images based on fraction endmembers, application to land cover change in the Brazilian Amazon" Remote Sensing of Env., 52, 137- 154, 1995.
  • Quarmby, N., Townshend J., et al. "Linear mixture modeling applied to AVHRR data for crop area estimation" International Journal of Remote Sensing, 13, 415-42, 1992.
  • Settle, J.J., Drake, N.A., "Linear mixing and the estimation of ground cover proportions" International Journal of Remote Sensing, 15, 2381- 239, 1993.
  • Adams, J. B., Smith, M. O., Gillespie, A. R., "Imaging Spectroscopy: Interpretation based on spectral mixture analysis" In C. M. Pieters, & P. Englert (Eds.), Remote geochemical analysis: elemental and mineralogical composition, Cambridge University Press, New York, 145-166, 1993.
  • Gillespie, A.R., Smith, M.O., Adams, J.B., Willis, S. C., Fischer, A.F., Sabol, D.E., "Interpretation of residual images: spectral mixture analysis of AVIRIS images, Owens Valley, California" Proceedings of the 2nd Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer Workshop, Pasadena, CA: NASA Jet Propulsion Laboratory, 243-270, 1990.
  • http://glovis.usgs.gov/, 2012.
  • Small, C., "Spectral dimensionality of urban radiance" In Proceedings of 10th JPL Airborne Earth Science Workshop, NASA Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA., 2001.
  • Small, C., "The LANDSAT ETM+ spectral mixing space" Remote Sensing of Environment, 93 1- 17, 2004.
  • Price, J.C., "Spectral band selection for visiblenear infrared remote sensing: Spectral-spatial resolution tradeoffs" IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35, 5, 1277 - 1285, 1997.
  • Aydöner C., "Analysis of Land cover/Land use with Integration of Satellite Data and Ground Data after Earthquake" PHD Thesis, Istanbul Technical University, 2005.
  • Scawthorn, C., Eidinger, J.M., Schiff, A.J., "Fire Following Earthquake" Reston, VA: ASCE, NFPA, 2005.