Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Mustafa Kemal Üniversitesi Tayfur Ata Sökmen Yerleşkesinin Alan Kullanım/Arazi Örtülülüğünün Belirlenmesi

Öz

Ülkemizde gün geçtikçe sayısı artan üniversitelerin yerleşke sistemiyle yapılanmaları kaçınılmazdır. Dolayısıyla akademik ve idari tüm birimler, yerleşke çatısında toplanmaktadır. Bu nedenle büyük bütçeli yatırımlarla oluşturulan yerleşkelerin veri tabanının oluşturulması ve arazi kullanımlarının belirlenmesinin önemi her geçen gün artmaktadır. Bu bağlamda son teknolojilerin kullanımını gerektiren uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla doğal ve kültürel tüm alanlarda olduğu gibi yerleşkelerin alan kullanımları/arazi örtülülüğünün saptanması mümkündür. Bu çalışmada 50 cm yersel çözünürlüğe sahip olan Worldwiev uydu görüntüsü kullanılarak yerleşkenin alan kullanım/arazi örtüsünün saptanması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda çalışmada bu amacı gerçekleştirmek için 2 temel hedef belirlenmiştir; 1) “Maksimum benzerlik” yöntemiyle alanın alan kullanım/arazi örtüsünün sınıflamasının yapılması, 2) Sınıflandırılan görüntünün kappa istatistik yöntemiyle doğruluk analizinin yapılması. CBS ve görüntü işleme sistemi, sınıflama ve doğruluk analizi ERDAS Imagine 9,1 yazılımı yardımıyla gerçekleştirişmiştir. Uygulamada 2014 tarihli Worldview uzaktan algılama verisi ve topoğrafik haritalar kullanılmıştır. Sınıflama sonucunda bina, yol, havuz, spor alanı, amfi, yeşil alan ve açık alan olmak üzere yedi sınıf belirlenmiştir. Doğruluk sınıflamasında 146 piksel kullanılmıştır. Toplam sınıflama doğruluğu %93.84 ile Kappa istatistiği 0.9210 çıkmıştır

Anahtar Kelimeler

• Mustafa Kemal Üniversitesi, yerleşke, Worldwiev, sınıflama

Kaynakça

1. Foody, G. M. 2002. Status of land cover classification accuracy assessment. Elsevier Remote Sensing and Environment, 80 (2002) 185-201
2. Günek, H. S., M. T. Tonbul, ve Ö. Şengün, 2004. Uzaktan Algılama Destekli Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Fırat Üniversitesi Kampus Bilgi Sisteminin Oluşturulması. 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 6-9 Ekim 2004
3. Guzelmansur, A. and S. Kilic, 2013. Land-cover classification using advanced land observation satellite imagery: A case study of the peri-urban region of Antakya. Journal Of Food Agriculture & Environment, 11(2), 1178-1181
4. Lorup, J. E. 1996. Idrisi Modules, http://uhaweb.hartford.edu/gatetutor/idrisi/tuthome.html.
5. Mcharg, I. L. 1969. Processes as Values, In Design with Nature. Published for the American Museum of Natural History, 298 p. NewYork
6. Mersin, A. B. 2006. Çukurova Üniversitesi Yerleşkesi’nin Coğrafi Bilgi Sisteminin Oluşturulması, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Adana, Yüksek Lisans Tezi
7. Mitomi.,H. F. Yamazaki, and M. Matsuoka, 2001. Development of automated extraction method for building damage area based on maximum likelihood classifier. 8th International Conference on Structural Safety and Reliability, CD-ROM, 8 p
8. Pontus, O. G. M. Foody, S. V. Stehman, and C. E. Woodcock, 2013. Making better use of accuracy data in land change studies: Estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using stratified estimation. Elsevier Remote Sensing and Environment,129, 122-131

9. Susam, T. S. Ü. Yaprak, ve A. Yıldırım, 2007. Kampüs Coğrafi Bilgi Sistemi Gaziosmanpaşa Üniversitesi Örneği, Tokat, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 2-6 Nisan 2007, Ankara
10. Tiryakioğlu, İ. and S. Erdoğan, 2004. Afyon Kocatepe Üniversitesi Kampüs Bilgi Sistemi, 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 6-9 Ekim 2004
11. Usul, N. and A. Dabanlı, 1999. Kent-Altyapı Bilgi Sistemleri: ODTÜ Ankara Örnekleri, Yerel Yönetimlerde Kent Bilgi Sistemi Uygulamaları Sempozyumu, Trabzon
12. Yılmaz, K.T. 2001. Akdeniz Doğal Bitki Örtüsü. ÇÜ Ziraat Fakültesi Genel Yayın No: 141, Ders Kitapları Yayın No: B-13, Adana