MONITORING LAND USE AND LAND COVER CHANGE USING REMOTE SENSING, MARKOV ANALYSIS, POPULATION AND LANDSCAPE METRICS ANALYSIS : A CASE STUDY FROM CANAKKALE (1987-2010)

Yıl 2013, Cilt: 28 Sayı: 1, 10 - 18, 09.01.2013

Levent Genç , Ünal Kızıl İsmet Arıcı Melis Pulat

https://doi.org/10.7161/anajas.2013.281.10

Cited By: 1

Öz

Population growth in cities along with migration from rural areas dramatically increases the Land Use and Land Cover (LULC) changes. This study was conducted in Çanakkale province consisting of central part and its vicinities where rapid population growth and development have been taken place. This study aimed to determine LULC changes using remotely sensed data and geographical information system (GIS) techniques between 1987 and 2010. The LULC maps covering 4 main groups (Forest, Settlement, Agriculture and Others) were developed using the Landsat TM/ETM+ images that were taken in 1987, 2000, and 2010. Markov and landscape analyses were applied to the maps. As a result of the analysis, transformation rates between the classes, transformation probabilities and area numbers, area densities, and the greatest area index values were calculated for 1987-2000 and 2000-2010 periods. This study showed that agricultural lands decreased as a result of their conversion into other LULC classes while the numbers and densities of the settlements continued being increased. It was also noticed that the number and availability of agricultural lands decrease as population increases. Therefore, some precautions should be taken to preserve agricultural lands when city expansion plans are prepared.

Anahtar Kelimeler

Canakkale, Landsat, landscape metrics analysis, land use and land cover, Markov analysis

ARAZİ KULLANIM VE BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA, MARKOV İŞLEMİ, NÜFUS VE ALAN GÖRÜNÜM ANALİZLERİ YARDIMIYLA BELİRLENMESİ: ÇANAKKALE ÖRNEĞİ (1987-2010)

Öz

Artan kent nüfusu yanında kırsal alandan olan göçler kentsel yerleşimler ve etrafındaki alanlarda Arazi Kullanımı ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) değişimlerini hızlandırmaktadır. Çalışma, bu büyüme sürecinin hızlı bir şekilde yaşandığı Çanakkale il merkezi ve çevresinde yürütülmüştür ve 1987-2010 yıllarında AKBÖ değişimlerinin uzaktan algılama verileri ve CBS teknikleri ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Farklı yıllarda (1987, 2000 ve 2010) alınan Landsat TM/ETM+ görüntüleri kullanılarak 4 ana grubu (Orman, Yerleşim, Tarım ve Diğer) içeren AKBÖ haritaları oluşturulmuştur. Sayısal haritalar yardımıyla Markov analizi ve alan görünüm analizleri yapılmıştır. Analizler sonucunda 1987-2000 ve 2000-2010 dönemleri için sınıfların birbirlerine dönüşümler, dönüşüm olasılıkları ile alan sayıları, alan yoğunlukları ve en büyük alan indeks değerleri hesaplanmıştır. Çalışma ile, yerleşim alanlarının yoğunluğunun artarken özellikle tarım alanlarının başka AKBÖ sınıflarına dönüşerek azaldığı görülmüştür. Bununla birlikte, çalışma alanında nufüsün artığı ve tarım alanlarının azaldığı gözlenmiştir. Çanakkale kent gelişim planlamaları yapılırken, tarım alanlarının korunmasına yönelik önlemlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

Alan görünüm analizi, arazi kullanım ve bitki örtüsü, Çanakkale, Landsat, Markov işlemi

Kaynakça

• Balzter, H. 2000. Markov Chain Models for vegetation dynamics. Ecological Modelling, 126: 139-154.
• Chavez, P.S. Jr. 1988. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment, 24: 459-47
• Chen, X., Vierling, L., Deering, D. 2005. A simple and effective radyometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across tim. Remote Sensing of Environment, 98: 63-79.
• Congalton, R.G., Green, K. 1999. Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices. Lewis Publishers Boca Raton, FL.
• DeFries, R.S., Houghton, R.A., Hansen, M.C., Field, C.B., Skole, D., Townshend, J. 2002). Carbon emissions from tropical deforestation and regrowth based on satellite observations for the 1980’s and 1990’s, Proceedings of the National Academy of Sciences, 99: 14256-14261.
• Foody, G.M., Palubinskas, G., Lucas, R.M., Curan, P.J., Honzák, M. 1996. Identifying terrestrial carbon sinks: classification of successional stages in regenerating tropical forest from Landsat TM data. Remote Sensing of Environment, 55:205-216.
• Forman, R.T.T., Gordon, M. 1986. Landscape ecology, J. Wiley and Sons, New York.
• Genç, L, Bostancı, Y.B., 2007. TROİA milli parkı arazi kullanım ve bitki örtüsü değişiminin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi yardımıyla belirlenmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 4(1): 27-41.
• Genç, L., Aşar, B., Sayı, Ö., Egesel, B., Gider, A., Uzunöz, U., Saçan, M., Yüksel, B., Uzbasan, U. 2010. Landsat Uydu Görüntüsü Yardımıyla Çanakkale İli Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü Haritasının Belirlenmesi. 1. Ulusal sulama ve tarımsal yapılar sempozyumu, bildiriler kitapcığı, cilt 2, p: 994-998 K.S.Ü. Kahramanmaraş.
• Güre, M., Özel, M.E., Özcan, H. 2009. Corine arazi kullanımı sınıflandırma sistemine göre Çanakkale ili. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi, 13(3): 37-48.
• Geymen, A. ve Baz, İ. 2007. İstanbul Metropolitan Alanındaki Arazi Kullanım Değişimi ve Nüfus Artışının İzlenmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim –02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
• Hall, F., Townshend, J., Engman, T. 1995. Status of remote sensing algorithms for estimation of land surface state parameters. Remote Sensing of Environment, 51: 138 15
• Jensen, J.R. 1996. Introductory digital image processing: A remote sensing perspective. Prentice-Hall, UpperSaddle River, NJ.
• Jensen, J.R. 2005. Introductory digital image processing: A remote sensing perspective. John R. Jensen. 3rd ed., Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ.
• Joshi, P.K., Agarwal, S.S., Roy, P.S. 2001. Forest cover assessment in western Himalayas, Himachal Pradesh using IRS 1C/ 1D Wifs data, Indian Institute of Remote sensing (National Remote Sensing Agency) Current Science, 80(8): 941-947.
• Joshi, C., Leeuw, J. de, Andel, J. van, Skidmore, A.K., Lekhak, H.D., Norbu, D.I.C. van, Norbu, N. 2006. Indirect remote sensing of a cryptic forestunderstorey invasive species. Forest Ecology and Management, 225: 245-25
• Kara, F. ve Karatepe, A. 2012. Uzaktan Algılama Teknolojileri İle Beykoz İlçesi (1986-2011) Arazi Kullanımı Değişim Analizi Marmara Coğrafya Dergisi Sayı: 25, Temmuz - 2012, s. 378-389
• Lambin, E.F., Geist, H.J., 2006. Land use land cover change local processes and global impacts. Springer, Berlin.
• Lele, N.V., Joshi, P.K., Agarwal, S.P., 2005. Remote sensing for forest cover dynamics in North-East India. Indian Journal of Forestry, 28: 217-224.
• Logofet, D.O., Lesnaya, E.V. 2000. The mathematics of Markov models: What Markov Chains can really predict in forest succession. Ecological Modelling, 126: 285-29
• Lu, D., Mausel, P., Brondizios, E., Moran, E., 2004. Change detection techniques. International Journal of Remote Sensing, 25: 2365-2407
• Munsi, M., Malavia, S., Oinarn, G., Joshi, P.K.A. 2010. Landscape approach for quantifying land-use and land cover change (1976-2006) in middle Himalaya. Regional Environmental Change, 10: 145-155.
• Özyavuz, M. 2011. Tekirdağ Kent Merkezinin Zamansal Değişiminin Uzaktan Algılama İle İncelenmesi 8(1) Tekirdağ Ziraat Fakültesi
• Puyravuad, J. 2003. Standardizing the calculation of the annual rate of deforestation. Foresty Ecology Managment, 177: 593-596.
• Ressy, C.S., Rao, K.R.M., Pattanaik, C., Joshi, P.K. 2008. Assessment of large scale deforestation of Nawarangpur distiric, Orissa, India: A remote sensing based study. Environmental Monitoring Assessment DOI: 1007/s10661-008-0400-9. 17
• Rogan, J., Chen, D.M. 2004. Remote Sensing technology for mapping and monitoring land-cover and land-use change. Progress in Planning, 61: 301-325.
• Singh, A. 1989. Digital change detection techniques using remotely sensed data. International Journal of Remote Sensing, 10: 989-1003.
• 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 effects? Remote Sensing of Environment, 75: 230-244.
• Turner, B.L.II., Skole, D., Sanderson, S., Fisher, G., Fresco, L., Leemans, R. 1995. Landuse and land-cover change: Science and research plan. Stockhdm and Geneva: International Geosphere-Bioshere Program and the Human Dimensions of GlobalEnvironmental Change Programme IGBP Report No. 35 and HDP Report No. 7. TÜİK, 2011. www.tuik.gov.tr
• Weng, Q. 2002. Land use change analysis in Zhujıang Delta of Chaina using satellite remote sensing, GIS and stochastic modeling. Journal of Environmental Management, 64: 273-284
• Yeh, A.G.O., Li, X. 1999. Economic development and agricultural land loss in the pearl River Delta, China. Habitat International, 23: 373-390.
• Yuan, D., Elvidge, C. 1998. NALC land cover change detection pilot study: Washington DC area experiments. Remote sensing of Environment, 66:166-178. 18