Land Cover/Land Use, Change, and Projection in the Kars Province according to the CORINE System

Year 2021, Issue: 43, 93 - 110, 06.01.2022

Mucip Demir

https://doi.org/10.26650/JGEOG2021-887753

Abstract

This study aims to determine the changes that occur periodically in the land cover/land use in the Kars province according to the coordination of information on the environment (CORINE) system, to determine the natural and human environmental factors that affect this change and help project future land use. In the study, a 1990 vector data set representing the first sampling year in the CORINE system and customized according to the administrative boundaries of the Kars province and a vector data set of 2018 representing the last sampling year of the same system were used. In the analysis made on these data sets, 23 land subclasses belonging to five mainland cover/land use class in the province were determined in both years that constitute the research sample. In the last stage of the research, the situation of land cover/land use in the province in 2040 was projected with a hybrid model combining multilayer perceptron, artificial neural network, and Markov chain (MC) approaches. Accordingly, in parallel with the situation in the years constituting the research sample, it was concluded that the land cover/land use in the province could significantly change in 2040.

Keywords

Kars, Land Cover, Land Use, CORINE

CORINE Sistemine Göre Kars İlinde Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı, Değişimi ve Projeksiyonu

Abstract

Bu çalışmada CORINE sistemine göre Kars ilinde arazi örtüsü/arazi kullanımında periyodik olarak meydana gelen değişimin tespit edilmesi, bu değişime etki eden doğal ve beşeri çevre faktörlerinin belirlenmesi ve gelecekteki arazi kullanımının projeksiyone edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada Kars ili idari sınırlarına göre özelleştirilmiş CORINE sistemindeki ilk örneklem yılını temsil eden 1990 yılı vektör verileri ile aynı sistemin son örneklem yılını temsil eden 2018 yılına ait vektör verileri kullanılmıştır. Bu veri setleri üzerinde yapılan analizlerde araştırma örneklemini oluşturan her iki yılda da İlde 5 ana arazi örtüsü/arazi kullanımı sınıfına ait 23 arazi alt sınıfı tespit edilmiştir. Örneklem yılları karşılaştırmasında İlde arazi örtüsü/arazi kullanımında anlamlı düzeyde değişimin meydana geldiği tespit edilmiş olup bu değişimin büyük oranda ildeki tarım ve hayvancılık faaliyetlerine bağlı olarak meydana geldiği anlaşılmıştır. Araştırmanın son aşamasında üzerinde Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Markov zinciri (MC) yaklaşımlarını birleştiren hibrit bir modelle İldeki arazi örtüsü/arazi kullanımının 2040 yılındaki durumu projeksiyone edilmiştir. Buna göre araştırma örneklemini oluşturan yıllardaki duruma paralel olarak 2040 yılında İldeki arazi örtüsü/arazi kullanımının anlamlı düzeyde değişiklik gösterebileceği sonucu ortaya çıkmıştır.

Keywords

Kars, Arazi Örtüsü, Arazi Kullanımı, CORINE

References

• Atalay, İ. (2008). Ekosistem Ekolojisi ve Coğrafyası. Çevre ve Orman Bakanlığı Yayınları. İzmir. google scholar
• Atalay, İ., & Mortan, K. (2003). Türkiye Bölgeler Coğrafyası (İkinci baskı). İnkılâp Kitabevi, İstanbul. google scholar
• Clark Labs, (2018). About Clark Labs. https://clarklabs.org/ adresinden 6 Mart 2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• Comber, A., Fisher, P., & Wadsworth, R. (2005). What is land cover?. Environment and Planning B: Planning and Design, 32(2), 199209. google scholar
• COPERNICUS, CORINE (1990). https://land.copernicus. eu/pan-european/CORINE-land-cover adresinden 18 Nisan 2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• COPERNICUS, CORINE (2018). https://land.copernicus. eu/pan-european/CORINE-land-cover, adresinden 15 Nisan 2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• Çivi, A., Akgündüz, E., Kalaycı, K., İnan, Ç., Sarıca, E., & Toru, E. (2009). CORINE (Coordination of Information on the Environment) projesi. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 200, 02-06. google scholar
• Demir, M., (2013). Kars Kent Coğrafyası. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Erzurum, google scholar
• Demir, M. (2016). Kars İlinde Büyük ve Küçükbaş Hayvancılık. Eastern Geographical Review, 20(35). google scholar
• Demir, M. (2015). Kars İlinin Nüfus Gelişimi Ve Başlıca Demografik Özellikleri. Doğu Coğrafya Dergisi, 20(34), 127-156. google scholar
• Demir, M. (2018). Doğal ve Beşeri Çevre Özellikleri Bakımından Kağızman İlçe Merkezi. Pegem Akademi. Ankara. google scholar
• DMİGM (2016). Ankara: Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü. google scholar
• Dzieszko, P. (2014). Land-cover modelling using corine land cover data and multi-layer perceptron. Quaestiones Geographicae, 33(1), 5-22. google scholar
• Eastman, J. R. (2009). IDRISI Guide to GIS and Image Processing Accessed in IDRISI Selva 17. Clark University, Worcester, 182185. google scholar
• Eastman J. R. (2012). IDRISI Guide to GIS and Image Processing Accessed in IDRISI Selva 17. Clark University, Worcester, 324 p. google scholar
• European Environment Agency. (2020). https://www.eea.europa.eu/ İnternet adresinden 10 Nisan 2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• Fisher, P. F., Comber, A. J., & Wadsworth, R. (2005). Land use and land cover: contradiction or complement. Re-presenting GIS, 85-98. google scholar
• HGK. (2014). www.hgk.msb.gov.tr/images/urun/il_ilce_alanlari.pdf, adresinden 10.Nisan.2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• MTA. (2008). Kars İli Genel Jeolojisi, Doğu Anadolu Bölge Müdürlüğü, Van Ott, L., Larson R. F., Mendenhall, W. (1983). Statistics: A Tool for the Social Sciences. Boston: Duxbury Press. google scholar
• Pontius, G. R. (2000). Quantification error versus location error in comparison of categorical maps. Photogrammetric Engineering, Remote Sensing, 66(8), 1011-1016. google scholar
• Pontius, G. R., & Malanson, J. (2005). Comparison of the structure and accuracy of two land change models. International Journal of Geographical Information Science, 19(2), 243-265. google scholar
• Rumelhart D., Hinton G., Williams R. (1986). Learning internal representations by error propagation. In: D.E. Rumelhart, J.L. McClelland (eds), Parallel distributed processing: explorations in the microstructures of cognition (Vol. 1; pp. 318-362). Cambridge: MIT Press google scholar
• Sang, L., Zhang, C., Yang, J., Zhu, D., & Yun, W. (2011). Simulation of land use spatial pattern of towns and villages based on CA-Markov model. Mathematical and Computer Modelling, 54(3-4), 938-943. google scholar
• Subedi, P., Subedi, K., & Thapa, B. (2013). Application of a hybrid cellular automaton-Markov (CA-Markov) model in land-use change prediction: a case study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida. Applied Ecology and Environmental Sciences, 1(6), 126132. google scholar
• TUİK. (2021). https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=Nufus-ve-Demografi-109 adresinden 10 Şubat 2017 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• Tarım ve Orman Bakanlığı. (2020). https://CORINE.tarimorman.gov.tr/ CORINEportal/amac.html adresinden 10 Nisan 2020 tarihinde edinilmiştir. google scholar
• Turner, B. L., & Meyer, W. B. (1994). Global land-use and land-cover change: an overview. Changes in land use and land cover: a global perspective, 4(3). google scholar