Kıyı çizgisi değişiminin uydu görüntüleriyle belirlenmesi: Sinop ili örneği

Abstract

Bu çalışmada, Uzaktan Algılama değişim belirleme yöntemlerine Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yaklaşımını entegre ederek farklı zamanlarda alınan ve farklı çözünürlüklere sahip uydu görüntüleri, İnsansız Hava Aracı (İHA) ile elde edilen görüntüler ve halihazır haritadan alınan sayısal veriyi kullanarak, Sinop ili kıyı çizgisinde ve kıyı kullanımında meydana gelen değişikliklerin etkin bir biçimde belirlenmesi amaçlanmıştır. 2004 yılı yüksek çözünürlüklü Quickbird uydu görüntüsü, 2007 yılı Halihazır Harita ve 2014 yılı yüksek çözünürlüklü Pleiades uydu görüntüsü kullanılarak, CBS yaklaşımı ile sayısallaştırılan kıyı çizgileri karşılaştırılmıştır. Kıyıda meydana gelen değişimler belirlenmiş ve karanın denize doğru sürekli ilerlediği tespit edilmiştir. 2004 ve 2014 yıllarına ait yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak, aynı sınıflandırma kurallarıyla yapılan kontrollü sınıflandırma yöntemlerinden Maksimum Olabilirlik, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri karşılaştırılmıştır. Doğruluk analizleri sonucunda DVM yönteminin en doğru sınıflandırma yaptığı görülmüş ve arazi kullanımı ile değişim belirleme bu yöntemle yapılmıştır. İHA ile Ortofoto Üretimi ve CBS Entegrasyonuyla; 2004, 2007 ve 2014 yılları kıyı çizgileri, fotogrametrik değerlendirme sonucu 2017 yılı İHA ile elde edilen görüntü ve görüntü işleme sonucu 2017 yılı Landsat uydu görüntüsünden elde edilen kıyı çizgileri ile karşılaştırılarak, üç ayrı zaman aralığında meydana gelen değişimler belirlenmiştir. Bu değişim belirleme yalnızca 3 km uzunluğa sahip kıyıyı kapsamaktadır. Değişim belirleme sonucunda uydu görüntüsüyle İHA ile elde edilen görüntüye göre daha fazla karanın denize ilerlediği tespit edilmiştir.

In this study, by integrating Geographical Information Systems (GIS) approach to Remote Sensing change detection methods, it was aimed to determine effectively the changes that occurred in the shoreline and coastline of Sinop province by using satellite images with different resolutions, images obtained by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and numerical data obtained from the current map at different times. Using the 2004 high resolution Quickbird satellite imagery, the 2007 Current Map and the 2014 high resolution Pleiades satellite imagery, the digitized coastlines were compared with the GIS approach. Changes in the shoreline have been determined and It has been determined that the land has increased toward the sea.By using high resolution satellite imagery for 2004 and 2014, Maximum Likelihood, Neural Networks and Support Vector Machines were compared in the controlled classification methods with the same classification rules.As a result of the accuracy analysis, DVM method was found to be the most accurate classification and determination of change with land use was done with this method. Orthophoto production with unmanned aerial vehicle and GIS integration; by comparison with shoreline for 2004, 2007 and 2014, photogrammetric evaluation result the image obtained with the Unmanned Aerial Vehicle of 2017 and Image processing results obtained from the Landsat satellite image of the shoreline in 2017, has designated changes occurring in three separate time intervals. This change covers only 3 km long coast. Change the result of the determination, according to the image obtained with the satellite image UAV, it has been determined that the land more than towards the sea moves.