Kentsel Büyümenin Modellenmesi ve Simülasyon Modelleri

Abstract

Kentsel büyüme bir kentin sahip olduğu unsurların zaman içerisinde pozitif anlamda artışıdır. Kentsel büyüme ve gelişim süreçleri belirli bir planlama çerçevesinde olmalıdır. Günümüzde gelişen teknolojiyle birlikte Uzaktan Algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve simülasyon modelleri, kentsel büyüme etkilerinin sonuçlarını görmek ve tahminler oluşturmak amacıyla kullanılmaktadır. Bu bulgular planlama, yönetim ve yatırım çalışmaları açısından yönlendirici bir rol üstlenmektedir. Bu kapsamda; Uzaktan Algılama ve CBS teknikleriyle elde edilen veriler çeşitli simülasyon modellerinin girdi verilerini oluşturmakta, simülasyon modelleri ise geçmiş ve mevcut zaman dilimine ait arazi kullanımı/örtüsü verilerini esas alarak geleceğe ait tahminlerde bulunulmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada karmaşık kent sistemlerinin modellenmesinde Uzaktan Algılama ile CBS'nin simülasyon modelleriyle entegrasyonu ele alınarak simülasyon modellerinden Von Thünen Modeli, Eş Merkezli Bölgeleme Teorisi, Merkez Alan Teorisi, Sektör Teorisi, Yapay Sinir Ağları, Markov Zincirleri, Hücresel Otomat ve SLEUTH modeli incelenmiştir. 

Keywords

• Uzaktan Algılama,Coğrafi Bilgi Sistemleri,Arazi Kullanımı/Örtüsü,Kentsel Büyüme,Simülasyon

Modeling of Urban Growth and Simulation Models

Abstract

Urban growth is a positive increase in the elements of a city over time. Urban growth and development processes should be within a specific planning framework. Today, with the developing technology, Remote Sensing, Geographic Information Systems (GIS) and simulation models are used to estimate the results of urban growth effects and to create predictions. These findings play a guiding role in planning, management, and investment studies. In this context; data obtained by Remote Sensing and GIS techniques generate input data for various simulation models, while simulation models provide future estimations based on land use/cover data for the past and current time. In this study, integration of Remote Sensing and GIS with simulation models in the modeling of complex urban systems is discussed and Von Thünen Model, Concentric Zone Theory, Central Place Theory, Sector Theory, Artificial Neural Network, Markov Chains, Cellular Automata and SLEUTH Simulation models are examined.

Keywords

• Remote Sensing,Geographical Information Systems,Land Use/Cover,Urban Growth,Simulation

References

1. [1] Anonim (2017). Arazi Kullanım Modelleri. https://cografyabilim.files.wordpress.com/2012/03/06-arazi-kullanc4b1m-modelleri.pdf
2. [2] Park R E, Burgess E W & McKenzie R D (1925). The City. The University of Chicago Press, 50, London.
3. [3] Ayazlı İ E (2011). Ulaşım Ağlarının Etkisiyle Kentsel Yayılmanın Simülasyon Modeli: 3. Boğaz Köprüsü Örneği, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 129 s, İstanbul.
4. [4] Pragya A & Janella D (Editor) (2001). Walter Christaller, Hierarchical Pattern of Urbanization. Centrel for Spatially Integrated Social Science. http://escholarship.org/uc/item/6188p69v.
5. [5] Tok E (2006). V-I-S Modeli ile Uzaktan Algılama Verileri Kullanılarak Kentleşmenin İzlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Anabilim Dalı, 81 s, İstanbul.
6. [6] Crawford R (2016). What Can Complexity Theory Tell Us About Urban Planning? New Zealand Productivity Commision Te Komihana Whai Hua o Aotearoa, Research Note 2016/2.
7. [7] Bowyer D (2015). Measuring Urban Growth, Urban Form and Accessibility as Indicators of Urban Sprawl in Hamilton, New Zealand, Master’s Thesis, Physical Geography and Ecosystem Science Centre for Geographical Information Systems Lund University, 133 p, Lund, Sweden.
8. [8] Arı H A (2009). İstatistiksel Bir Dalga Modeli Kurulumu ve Kıyı Boyu Katı Madde Taşınımının Modellenmesi, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 331 s, İstanbul.

9. [9] Mohammady S, Delavar M R & Pahlavani P (2014). Urban Growth Modeling Using An Artificial Neural Network A Case Study of Sanandaj City, Iran. The International Archives of The Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, The 1st ISPRS International Conference on Geospatial Information Research, 15–17 November 2014, Tehran, Iran.
10. [10] Daşdemir İ & Güngör E (2002). Çok Boyutlu Karar Verme Metotları ve Ormancılıkta Uygulama Alanları. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 4 (4) :1-19.
11. [11] Çağlayan A & Dağlı D (2014). Arazi Kullanımında Simülasyon Modelleri ve Entegre Kullanımları. Türkiye Coğrafyası Araştırma ve Uygulama Merkezi, TÜCAUM VIII. Coğrafya Sempozyumu, 23-24 Ekim, Bildiriler Kitabı, 233-245, Ankara, Türkiye.
12. [12] Bozkaya A G (2013). İğneada Koruma Alanının Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Zamansal Değerlendirilmesi ve Geleceğe Yönelik Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 164 s, İstanbul.
13. [13] Akman H (2012). Hücresel Otomat ve Tabu Arama Algoritması ile Mikroşerit Yama Anten Tasarımı, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı, 81 s, Isparta.
14. [14] King H (2001). Cellular Automata Modelling of Multilane Highway Traffic, Master’s Thesis, Boğaziçi University Gradute Program in Physis, 70 p, İstanbul.[15] Clarke K C, Dietzel C & Goldstein N (2007). A Decade of SLEUTHing: Lessons Learned from Applications of a Cellular Automaton Land Use Change Model. Classics in IJGIS: twenty years of the international journal of geographical information science and systems, 413-427.
15. [16] Bihamda N, Soffianian A & Fakheran S (2013). Using the SLEUTH Urban Growth Model to Simulate Future Urban Expansion of the Isfahan Metropolitan Area. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 43(2), 407-414.
16. [17] Sangawongse S, Sun C H & Tsai B W (2005). Urban Growth and Land Cover Change In Chiang Mai and Taipei: Results From The SLEUTH Model. MODSIM 2005 International Congress on Modelling and Simulation. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand, 2622-2628.
17. [18] Şevik Ö (2006). Application of SLEUTH Model In Antalya, Master’s Thesis, Middle East Technical University Geodetic and Geographic Information Technologies, 112 p, Ankara.