Determination of Land Use And Land Cover Changes'in Canakkale Province Using Remote Sensing

Öz

The Landsat TM/ETM+ images obtained in 2000, 2006 and 2010 were used to generate and Use!and and Cover (LULC) maps of Canakkale province including “forest”, “grassland”, “agriculture”, “water” and “residential area bare  soil” classes. Areas of LULC classes were calculated; changes between 2006 2000, 2010 2006, and 2010 2000 were compared. Accuracy assessments and Kappa statistics were calculated for ach district. In Ayvacık, most of the areas were covered by agricultural lands in 2006 and 2010 with 40.13% and 42.70% respectively, while the least area were covered by water class. In Bayramiç, while most of the areas were covered by forests in each year, the residential areas and water surfaces were covered less than 1% of total area. In Main  Municipal district, Biga, Çan, Eceabat, Lapseki, and Yenice, the most of the areas were covered by orests, and water  surfaces were covered the least area. In Eceabat, the minimum coverage rate was seen in Residential area Bare soil
class for every year. In Ezine and Gelibolu,while agricultural areas were classified as the major and cover class, the  minor and cover class was classified as water. The maximum accuracy was found for LULC map of Main Municipal  district in 2000 (90.20%) while the minimum accuracy rate was found for Bayramiç LULC map in 2000 (80.39%).

Anahtar Kelimeler

• Çanakkale
• Remote!Sensing
• Landsat!TM/ETM+
• and Land!Use and Land!Cover!Change!(LULCC)

Çanakkale Ili Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü Değişiminin Uzaktan Algılama Yardımı ile Belirlenmesi

Öz

Çalışmada 2000, 2006 ve 2010 yıllarında alınan Landsat TM/ETM uydu görüntüleri kullanılarak Çanakkale ilinin “orman”, “mera”, “tarım”, “su”, “yerleşimQ çıplak alan” sınıflarını içeren Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) haritaları yapılmıştır. AKBÖ sınıflarının alanları hesaplanarak 2006Q2000, 2010Q2006 ve 2010Q2000 yılları arasında meydana gelen değişimler karşılaştırılmıştır. Doğruluk analizleri ve kappa istatistikleri her ilçe için hesaplanmıştır. Ayvacık İlçesi’nde 2006 ve 2010 yıllarında en büyük alanın sırasıyla, %40.13 ve %42.70’le tarım alanlarının kapladığı görülürken, en az alanın ise su sınıfında olduğu görülmüştür. Bayramiç ilçesinde 2000, 2006 ve 2010 yıllarında en  yüksek alanın orman sınıfına ait olduğu, su ve yerleşim çıplak alanların %1’in altında bir alana sahip olduğu belirlenmiştir. Merkez İlçe, Biga, Çan, Eceabat, Lapseki ve Yenice ilçelerinde orman alanları en büyük alanı kaplarken, su sınıfı en az alanı kaplamaktadır. Ece abat İlçesi’nde her üç yılda en az  oran yerleşim  çıplak alanlarda görülmüştür. Ezine ve Gelibolu ilçelerinde en büyük arazi grubu tarım alanlarıyken, en az alanın su sınıfında olduğu gözlenmiştir. En yüksek ortalama sınıflama doğruluğu 2000 yılı Merkez İlçe AKBÖ haritasında iken (% 90.20), en düşük ortalama sınıflama doğruluğu Bayramiç İlçe’si 2000 yılı haritasındadır (%!80.39).

Anahtar Kelimeler

• Çanakkale
• Uzaktan!Algılama
• Landsat!TM/ETM+
• Arazi!Kullanım!ve!Bitki!Örtüsü!Değişimi

Kaynakça

1. Akbari! M.,! Mamanpoush! A.! r.,! Gieske! A.,! Miranzadeh! M.,! Torabi!M.! ve! Salemi! H.! R.,! 2006.! Crop! and! Land! Cover! Classification! in! Iran! Using! Landsat! 7! Imager,! International!Journal!of!Remote!Sensing,!27:19,4117Q 4135.
2. Collins! J.B.!ve!C.E.!Woodcock.,!1996.!An!Assessment!of! Several! Linear! Change! Detection! Techniques! for! Mapping! Forest! Mortality! Using! Multitemporal! Landsat! TM! Data,! Remote! Sensing! of! Environment,! 56(1):66Q77.
3. Congalton! R.G.! ve! Green! K.,! 1999.! Assessing! the! Accuracy! of! Remotely! Sensed! Data:!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Principles! and! Practices.! Boca! Raton:! Lewis! Publishers.
4. Çanakkale! Gıda,! Tarım! ve! Hayvancılık! İl! Müdürlüğü 2012.!Statip!harita!verileri.
5. Dewidar!KH.M.,!2004.!Detection!of!Land!use/Land!cover! Changes! for! The! Northern! Part! of! The! Nile! Delta! (Burullus! region)! Egypt,! International! Journal! of! Remote!Sensing,!25:20,!4079Q4089.
6. Dowson!T.P.,!North!P.R.J.,!Plummer!S.E.!ve!Curran!P.J.,! 2003.! Forest! Ecosystem! Chlorophyll! Content:! Implications! for! Remotely! Sensed! Estimates! of! Net! Primary!Productivity.!International!Journal!of!Remote! Sensing,!24,!pp.!611Q617.!
7. Dwivedi!R.S.,!K.!Sreenivas!ve!Ramana!K.V.,!2005. Cover:! LandQuse/land! cover! Change! Analysis! in! Part! of! Ethiopia! Using! Landsat! Thematic! Mapper! Data,! International! Journal!of!Remote!Sensing,!26:7,!1285Q 1287.!!
8. Genç! L.! ve! Bostancı! Y.B.,! 2007.! TROİA!Milli! Parkı! Arazi! Kullanım! ve! Bitki! Örtüsü! Değişiminin! Uzaktan! Algılama! ve! Coğrafi! Bilgi! Sistemi! Yardımıyla! Belirlenmesi.

9. Genç!L.,!Aşar!B.,!Sayı!Ö.,!Egesel!B.,!Gider!A.,!Uzunöz!U.,! Saçan! M.,! Yüksel! B.! ve! Uzbasan! E.,! 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:! 994Q998! ! K.S.Ü.! Kahramanmaraş.
10. Genç! L.,! Kızıl! Ü.,! Arıcı! İ.! ve! İnalpulat! M.,! 2013.! Arazi! kullanım!ve!bitki!örtüsü!değişiminin!uzaktan!algılama,! Markov! işlemi,! nüfus! ve! alan! görünüm! analizleri! yardımıyla! belirlenmesi:! Çanakkale! örneği! (1987Q 2010),!Anadolu!Tarım!Bilimleri!Dergisi,!28(1):!10Q18.
11. Güre! M.,! Özel! M.E.! ve! Özcan! H.,! 2009.! Corine! Arazi! Kullanımı!Sınıflandırma!Sistemine!Göre! Çanakkale!İli.! Harran!Üniversitesi Ziraat!Fakültesi,!13(3):!37Q48.
12. Huang!Z.,!Jia!X.!ve!Ge!L.,!2010.!Sampling!Approaches!for! OneQpass! LandQuse/LandQcover! Change! Mapping,! International! Journal!of!Remote!Sensing,!31:6,!1543Q 1554.
13. Jensen! J.! R.,! 1996.! Introductory! Digital! Image! Processing:! a! Remote! Sensing! Perspective! (London:! PrenticeQHall!Inc.!2nd!edition).
14. Larsson! H.,! 2002.! Analysis! of! Variations! in! Land! Cover! Between! 1972! and! 1990,! Kassala! Province,! Eastern! Sudan,!Using!Landsat!MSS!Data,!International!Journal! of!Remote!Sensing,!23:2,!325Q333.
15. Lillesand!T.!M.! ve! R.!W.! Kiefer.,! 1999.! Remote! Sensing! and! Image! Interpretation,! 3nd! edn! (New! York:! John! Wiley!&!Sons).
16. MunozQVillers! L.E.! ve! LopezQBlanco! J.,! 2008.! Land! use/cover!Changes!Using!Landsat!TM/ETM!Images!in! a! Tropical! and! Biodiverse! Mountainous! Area! of! CentralQEastern! Mexico,! International! Journal! of! Remote!Sensing,!29:1,!71Q93.
17. Musaoğlu! N.,! Tanik! A.! ve! Kocabas! V.,! 2005.! Identification! of! LandQcover! Changes! through!Image.! Processing! and! Associated! Impacts! on! Water! Reservoir! Conditions.! Environmental! Management! 35(2):!220Q230.
18. Redo! D.,! 2012.! Mapping! LandQuse! and! Land! cover! Change! along! Bolivia’s! Corredor! Bioceanico! with! CBERS! and! the! Landsat! series:! 1975Q2008,! International! Journal!of!Remote!Sensing,!33:6,!1881Q 1904.
19. TÜİK!(2011).!İstatistikler.!http://www.tuik.gov.tr/ USGS! Global! Visualization! Viewer! htpp://glovis.usgs.gov/
20. VeraQTores M.A.,! ProlQLedesma! R.M.,! GarciaQLopez! D., 2009.!Three!decades!of!land!use!variations!in!Mexico! City,! International Journal! of! Remote! Sensing,! 30:1,! 117Q138.
21. Xian!G.,!Homer!C.,!Bunde!B.,!Danielson!P.,!Dewitz!J.,!Fry! J.! ve! Pu! R.,! 2012.! Quantifying! urban! land! cover! change!between!2001!and!2006!in!the!Gulf!of!Mexico! region,!Geocarto!International,!27:6,!476Q497.