.TROİA Milli Parkı Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü Değişiminin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Yardımıyla Belirlenmesi

Öz

Anahtar Kelimeler

• -

TROİA Milli Parkı Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü Değişiminin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi Yardımıyla Belirlenmesi

Öz

Çanakkale ili sınırlarında yer alan TROİA Milli Parkı 13600 ha’lik bir alanda Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) dinamiğini belirlenmeye çalışıldı. Uzaktan algılama çalışmaları özelikle zamansal çözünürlük analizleri tarihi alanlardaki arazi değişimlerini belirlemede önemli bir kriterdir. Landsat TM verileri yardımıyla elde edilen Tasseled Kap indexleri ile Düzeltilmiş Farklılık Vejatasyon İndeksi kullanılarak 1987 ve 2006 yılları için yeni veriler oluşturuldu. Kontrollü sınıflama elde edilen yer bilgileri ve daha önce var olan kağıt format haritalar ve hava fotoğraflarından yararlanıldı. Yeniden oluşturulan verilerden elde edilen sınıflama sonucu arazi sınıfı zamansal olarak değişim gösteren ya da göstermeyen Aktif Tarım (AT), Mera (M), Orman (O) ve Su olarak dört farklı sınıfa ayrıldı. Sınıflama sonucu elde edilen doğruluk analizi sırasıyla 1987 yılı için %81 ve 2006 yılı için %87 olarak hesaplandı. Arazi Kullanım ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) değişimi arazi toplulaştırması nedeniyle değişken bir yapıdadır. Değişim M’dan AT’a %75 lik bir oranda olurken bu oran M’dan O mana % 5. çalışmada O alanlarından AT alanlarına olan değişim %46, M alanlarına olan değişim ise %9 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanları içinde ve etrafında yapılan arazi toplulaştırma çalışmalarının bu değişime etkisinin olduğu belirlendi.

Kaynakça

1. Arıcı İ. 1994. Arazi Toplulaştırması, U.Ü.Ziraat Fakültesi Ders Notları No :60, Bursa
2. Coppin, P, R., and M. E. Bauer, 1994. Processing of multi-temporal Landsat TM imagery to optimize extraction of forest cover change features. IEEE Transactions Geoscience and Remote Sensing, 32: 918–927.
3. Crist, E. P. ve R. C. Cicone,1984 Application of the Tasseled Cap Concept to Simulated Thematic Mapper Data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 50(3):343-352
4. Collins, J.B., ve C.E. Woodcock, 1996. An assessment of several linear change detection techniques for mapping forest mortality using multitemporal Landsat Environment, 56(1):66-77. Remote Sensing of
5. Congalton, R. G., ve K. Green, 1998. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices (New York: Lewis Publishers).
6. Demirel Z. 2005. Kırsal Toprak Düzenlemesi (Arazi Toplulaştırması) Yıldız teknik Üniversitesi İnşaat fakültesi yayınları İN. JFM-05-003 YTÜ Yayınları İstanbul
7. Erdas Inc., 2006. Erdas Field Guide, (Atlanta, Georgia: Erdas Inc.).
8. Genç, L. 2003. Comparison of Landsat MSS and TM Imagery for Long Term Forest Land Cover Change Assessment. Dissertation for Doctor of Philosophy. University of Florida Gainesville FL. (PhD thesis-Doktora tezi).

9. Jensen, J. R., K. Rutchey, M. S. Koch, ve S. Narumalani. 1995. Inland wetland change detection in the Everglades Water Conservation Area 2A using a time series of normalized remotely Engineering and Remote Sensing, 61: 199–209.
10. Jensen, J. R., 1996. Introductory digital image processing: (London: Prentice-Hall Inc. 2nd edition) sensing perspective Vegetation Using Shortwave
11. Loveland, T. R., J. W. Merchant, D. O. Ohlen, ve J. F. Brown. 1991. Development of a land-cover characteristics database for the conterminous U.S. Photogrammetric Sensing 57 (11): 1453-63 and Remote
12. Macleod,R. D., ve R. G., Congalton, 1998,A quantitative comparison of change-detection algorithms for monitoring eelgrass from remotely sensed data. Photogrammetric Engineering and Remote sensing, 64, 207–216.
13. Miller, A. B., E. S. Bryant, ve R. W. Birnie, 1996. A study of land cover and land cover changes in the Northern forest of New England using Landsat MSS data. In Proceedings 13th International Conference Applied Geologic Remote Sensing, 1–3March 1999 (Ann Arbor: ERIM), vol. II, pp. 299–300
14. MRS 1983. Manual of Remote Sensing. Published by American Society of Photogrammetry. 210 little Falls Street Falls Church, Virginia (Second edition).
15. Pax Lenney, M., Woodcock, C.E., Collins, J.C., ve H. Hamdi, 1996. The status of agriculutural lands in Egypt: The use of multitemporal NDVI features dervied from Landsat TM,Remote Sensing of Environment,56(1):8-20.
16. Richards, J. A., ve Y.Jia, 1999, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 3rd edn (Sydney: Springer Verlag).
17. Rouse, J. W. Haas, R. H. Schell, J. A. and Deering, 1973.: Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS, Third ERTS Symposium, NASA SP-351, vol. 1, pp. 309-317 .
18. Singh, A., 1989, Digital change detection techniques using remotely-sensed data. International Journal of Remote Sensing, 10, 989–1003.
19. Stadelman,M., J. Gonzalez, ve D., Wigel, 1994. Land use change analysis using thematic mapper (TM) imagery in an integrated raster-vector GIS environment. In Proceedings 10th International Conference Applied Geologic Remote Sensing, 9–12 May 1994 (Ann Arbor: ERIM) vol. II, pp. 295–000.
20. Takka, S. 1993. Arazi Toplulaştırması. Kültürteknik Derneği Yayınları No:1 Ankara
21. Troia Vakfı. 2006. http://www.troiavakfi.com/
22. Townshend, J. R. G. ve C. O. Justice, 1988. Selecting the Spatial Resolution of Satellite Sensors Required for Global Monitoring of Land Transformations: International Journal of Remote Sensing, Vol. 9, No. 2, pp. 187-236
23. Tucker, C. J., J. R. G. Townshend, ve T. E. Goff, 1985. African Land-Cover Classification Using Satellite Data: Science, Vol. 227, No. 4685, pp. 369-375
24. Yağanoğlu, V, M. Okuroğlu ve A. Hanay, 2000. Arazi Toplulaştırması fakültesi Ofset Tesisi Erzurum.