NDVI ve LST Faktörlerinin Kentsel Alanlarda Gayrimenkul Değeri Üzerindeki Etkisinin Araştırılması: Ankara, İstanbul, İzmir ve Mersin Örneği
Abstract
Bu çalışma, Ankara, İstanbul, İzmir ve Mersin kentlerinin merkezi ilçelerindeki ortalama konut satış fiyatları ile bu kentlerdeki Arazi Yüzey Sıcaklığı (LST) ve Normalleştirilmiş Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) arasındaki ilişkiyi bir regresyon analizi yöntemi ile incelemektedir. Temel amaç, farklı arazi kullanımı ve iklim koşullarına sahip kentler arasındaki NDVI ve LST değerlerindeki farklılıkları gözlemlemek ve bu değişkenlerin gayrimenkul fiyatlarına nasıl katkıda bulunduğunu anlamaktır. Mahallelere ait ortalama konut satış değerleri Endeksa.com sitesinden, NDVI ve LST değerleri ise Landsat 8 uydu görüntülerinden elde edilmiştir. Kentlere ait mahallelerin ortalama satış değeri ile NDVI ve LST arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını denetlemek için R2 skoru ve p-değer ölçütleri kullanılarak regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. NDVI ve LST'nin İstanbul’un Eyüp, Bahçelievler ve Çekmeköy ilçelerinde konut satış fiyatları üzerinde güçlü etkileri olduğu (R2> 0,7), Ankara'nın Çankaya ve İzmir'in Güzelbahçe ilçesinde ise daha hafif bir etkisi olduğu, Mersin Yenişehir ilçesinde ise diğer ilçelere göre daha yüksek etkisi olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın bulguları, kentlerdeki gayrimenkul piyasasına yeşil alan varlığının ve termal konforun nasıl etki ettiğini mahalle ölçeğinde tespit ederek, kentsel araştırmalara katkı sağlamaktadır.
Keywords
References
- Alkan, Y., & Uslu, C. (2016). Aktif yeşil alanların konut fiyatları üzerine etkisinin araştırılması: Mersin ili Yenişehir ilçesi örneği. İnönü Üniversitesi Sanat ve Tasarım Dergisi, 6(13),1-10.
- Celik, B., Kaya, S., Alganci, U., & Seker, D. Z. (2019). Assessment of the relationship between land use/cover changes and land surface temperatures: a case study of thermal remote sensing. Fresenius Environmental Bulletin, 28(2), 541-547.
- Diem, P. K., Nguyen, C. T., Diem, N. K., Diep, N. T. H., Thao, P. T. B., Hong, T. G., & Phan, T. N. (2023). Remote sensing for urban heat island research: Progress, current issues, and perspectives. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 33, Article 101081. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101081
- Doğan, Ö. S., & Özdemir, F. (2021). Mersin’de (Akdeniz, Mezitli, Toroslar ve Yenişehir) Yaşayan Suriyeliler: Sosyo-Kültürel Yapı ve Entegrasyon Süreci. Coğrafya Dergisi, 42, 33-47.
- Endeksa. (2022, Kasım). Evinizin kıymetini bilin. https://www.endeksa.com/tr/ adresinden alınmıştır.
- Erdem Okumus, D., & Terzi, F. (2021). Evaluating the role of urban fabric on surface urban heat island: The case of Istanbul. Sustainable Cities and Society, 73, Article 103128. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103128
- Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202, 18-27.
- Halder, B., Bandyopadhyay, J., & Banik, P. (2021). Evaluation of the climate change impact on urban heat island based on land surface temperature and geospatial indicators. International Journal of Environmental Research, 15, 819-835.
- Hidalgo García, D. H., Riza, M., & Díaz, J. A. (2023). Land Surface Temperature Relationship with the Land Use/Land Cover Indices Leading to Thermal Field Variation in the Turkish Republic of Northern Cyprus. Earth Systems and Environment, 7(2), 561-580.
- Holt, J. R., & Borsuk, M. E. (2020). Using Zillow data to value green space amenities at the neighborhood scale. Urban Forestry & Urban Greening, 56, Article 126794. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126794
