Detection and Modeling of Long-Term (1984–2020) Land-Use Change (2035) Analysis of Gölcük District

Öz

Land-use change analysis and future models were used to examine environmental degradation and control unplanned development. This study aimed to reveal the temporal changes in Gölcük district, identify improper land uses by analyzing the changes, develop future modeling, and predict future trends using the Modules for Land-Use Change Evaluation plug-in. Accordingly, land uses produced by the unsupervised classification method using Landsat satellite images were used for change analysis from 1984 to the present. The modeling for 2035 was obtained from this perspective. The results of land-use changes are illustrated using change maps, loss/gain graphs, and statistical data. Rapid urban growth in the Gölcük district has also affected other important land-use types such as agriculture. Based on modeling results, the settlement was expected to cover 9.77% (2025.90 ha) of the total area in 2020 and is expected to cover 13.53% (2808 ha) of the total area in 2035. It has been discovered this growth has opened up agricultural areas to settlement, and it has been modeled that cultivated areas will be lost in the future. These areas are remarkable because of their high earthquake risk.

Anahtar Kelimeler

• Gölcük
• Land-use modeling
• MOLUSCE

Uzun Dönemli (1984-2020) Arazi Kullanımı Değişiminin Tespiti ve Modellemesi (2035): Gölcük İlçesi’nin Analizi

Öz

Arazi kullanımı değişim analizi ve geleceğe yönelik modellemeler, çevresel bozulmayı incelemek ve plansız gelişmeyi kontrol etmek amacıyla kullanılmaktadır. Bu çalışma; açık kaynak kodlu QGIS yazılımı içerinde geliştirilmiş bir modül olan MOLUSCE uzantısı kullanılarak Gölcük ilçesinde zamansal olarak meydana gelen değişimleri ortaya koymak, değişimlerin analizini yaparak yanlış arazi kullanımlarını tespit etmek ve geleceğe yönelik modelleme üreterek gelecekte de nasıl bir eğilim olacağını belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda Landsat uydu görüntülerinden Unsupervised Classification sınıflama yöntemiyle üretilen arazi kullanım durumları, 1984’ten günümüze değişim analizi için kullanılmıştır. Buradan hareketle 2035 yılına ait modelleme elde edilmiştir. Arazi kullanımında meydana gelen değişimlerin sonuçları; değişim haritaları kayıp/kazanç grafikleri ve istatistiki veriler ile ortaya koyulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre; Gölcük ilçesindeki hızlı kentsel büyüme, tarım gibi diğer önemli arazi kullanımı sınıflarını da etkilemiştir. Modelleme sonuçlarına göre; yerleşme biriminin 2020 yılında 2025,90 hektar ile toplam alan içerisinde %9,77’lik bir alan kapladığı 2035 yılında ise 2808 hektar ile toplam alan içerisinde %13,53’lük alan kaplayacağı modellenmiştir. Alansal olarak bu genişleme ile tarım alanlarının yerleşmeye açıldığı tespit edilmiş, gelecekte de ekili alanlarda kayıplar yaşanacağı modellenmiştir. Yerleşmenin genişlediği bu alanlar ise deprem riski açısından yüksek olması nedeniyle dikkat çekicidir.

Anahtar Kelimeler

• Gölcük
• Arazi kullanımı modellemesi
• MOLUSCE

Kaynakça

1. Alrubkhi, A. (2017). Land Use Change Analysis and Modeling Using Open Source ( QGIS ) Case Study : Land Use Change Analysis and Modeling Using Open Source ( QGIS ) Case Study : Boasher Willayat. Sultan Qaboos University College Of Arts and Social Science Department Of Geography, June. google scholar
2. Altay, V., Serin, M., Yarci, C., & Severoglu, Z. (2012). Gölcük ( Kocaeli / Türkiye ) Bitki Örtüsünün Fitoekolojik ve Fitososyolojik Yönden Araştırılması. Ekoloji, 21 (84), 74-89. https://doi.org/10.5053/ ekoloji.2012.849 google scholar
3. Ataseven, B. (2013). Yapay sinir ağlari ile öngörü modellemesı. Öneri Dergisi, 10(39), 101-115. google scholar
4. Aydöner, C., & Akıncıtürk, N. (2013). Deprem Açısından Yerleşim Yeri Uygunluk Analizleri. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 6(1), 53-63. google scholar
5. Çağlıyan, A., & Dağlı, D. (2014). Arazi Kullanımında Simülasyon Modelleri ve Entegre Kullanımları (Integrated use and simulation models in the land use). TÜCAUM VIII. Coğrafya Sempozyumu, 233- 244. google scholar
6. El-tantawi, A. M., Bao, A., Chang, C., & Liu, Y. (2019). Monitoring and predicting land use / cover changes in the Aksu-Tarim River Basin, Xinjiang-China. 1-18. google scholar
7. Google Earth. (2021). Earth sürümleri, Google Earth Pro masaüstü uygulaması, Erişim adresi: https://www.google.com.tr/intl/tr/earth/ versions/ google scholar
8. Gölcük Belediyesi. (2021, Temmuz). Ulaşım. Erişim adresi https:// www.golcuk.bel.tr/idet/2/34/ulasim google scholar

9. Gülersoy, A. E. (2013). Çorum Merkez İlçede Arazi Kullanımının Zamansal Değişimi (1987-2011) ve Çevresel Etkileri, Coğrafi Bilimler Dergisi, 11(2), 169-194. google scholar
10. Gülersoy, A. E. (2014). Seferihisar’da Arazi Kullanımının Zamansal Değişimi (1984-2010) ve İdeal Arazi Kullanımı İçin Öneriler. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 31, 155-180. google scholar
11. Kocaeli Belediyesi. (2021, Haziran). Donanma Kenti Gölcük. Erişim adresi https://www.kocaeli.bel.tr/tr/main/pages/golcuk/223 google scholar
12. Landry, M., Guidigan, G., Sanou, C. L., Saberma, D., & Cham, R. (2019). Assessing Land Use / Land Cover Dynamic and Its Impact in Benin Republic Using Land Change Model and CCI - LC Products. Earth Systems and Environment, 3(1), 127-137. https:// doi.org/10.1007/s41748-018-0083-5 google scholar
13. NextGIS, (2021), https://plugins.qgis.org/plugins/molusce/ google scholar
14. Nugroho, A. B., Hasyim, A. W., & Usman, F. (2018). Urban Growth Modelling of Malang City using Artificial Neural Network Based on Multi-temporal Remote Sensing, I(02), 52-61. google scholar
15. Özdemir, H. (2007). Taşkın alanlarının belirlenmesinde farklı tarihli ve farkı çözünürlüklü uydu görüntülerinin kullanımı: GÖRÜNTÜLER İ N İ N KULLANIMI : 2003 Mahanadi taşkınları örneği ( Orissa- Hindistan). İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Coğrafya Bölümü Coğrafya Dergisi, 13-23. google scholar
16. Perovic, V, Jaksic, D., Jaramaz, D., Kokovic, N., Çakmak, D., Mitrovic, M., & Pavlovic, P. (2018). Spatio-temporal analysis of land use/land cover change and its effects on soil erosion (Case study in the Oplenac wine-producing area, Serbia). Environ Monit Assess 190, 675. https://doi.org/10.1007/s10661-018-7025-4 google scholar
17. Rahman, M. T. U., Tabassum, F., Rasheduzzaman, M., Saba, H., Sarkar, L., Ferdous, J., Uddin, S. Z., & Islam, A. Z. M. Z. (2017). Temporal dynamics of land use / land cover change and its prediction using CA-ANN model for southwestern coastal Bangladesh. Environ Monit Assess. google scholar
18. Satya, B. A., Shashi, M., & Deva, P. (2020). Future land use land cover scenario simulation using open source GIS for the city of Warangal, Telangana, India. 281-290. google scholar
19. Südaş, İ. (2004). 17 Ağustos 1999 Marmara Depreminin Nüfus ve Yerleşme Üzerindeki Etkileri: Gölcük (Kocaeli) Örneği. Ege Coğrafya Dergisi, 13, 73-91. google scholar
20. TÜİK, (2021, Haziran). Genel Nüfus Sayımları [Veritabanları]. Erişim adresi https://biruni.tuik.gov.tr/nufusmenuapp/menu.zul google scholar
21. TÜİK, (2021, Haziran). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları [Veritabanları]. Erişim adresi https://biruni.tuik.gov.tr/ medas/?kn=95&locale=tr google scholar
22. Uzuner, E., & Akincitürk, N. (2020). Deprem Sonrası Kentsel Yayılma Sürecine Dair Bir Değerlendirme : Kocaeli / Gölcük Örneği. Dirençlilik Dergisi, 4(1), 65-75. https://doi.org/10.32569/resilience.617946 google scholar
23. Yener, H., Koç, A., & Çoban, H. O. (2006). Uzaktan Algılama Verilerinde Sınıflandırma Doğruluğunun Belirlenmesi Yöntemleri. İstanbul Universitesi Orman Fakültesi Dergisi, 56(2). google scholar
24. Yirsaw, E., Wu, W., Shi, X., Temesgen, H., & Bekele, B. (2017). Land Use / Land Cover Change Modeling and the Prediction of Subsequent Changes in Ecosystem Service Values in a Coastal Area of China , the Su-Xi-Chang Region. Sustainability, 9, 1-17. https:// doi.org/10.3390/su9071204 google scholar