Gece görüntüleri kullanılarak kentsel alanların belirlenmesi ve gelişmişlikle ilişkisinin incelenmesi

Abstract

Çalışmanın amacı; Türkiye'de bulunan tüm kentlerde, mekânsal yayılımın ve zamansal değişimin uzaktan algılama teknolojileri ile izlenmesi ve bu mekânsal yayılımın, kentin sosyo-ekonomik göstergeleriyle ilişkisinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile irdelenmesini içermektedir. Çalışmada 2000 ve 2010 yılı gece görüntüleri kullanılarak illerin kentsel alanları belirlenmiştir. Kentsel alan değeri yüksek çıkan illerin ülkenin batısında yer alan ve nüfus olarak en kalabalık iller olduğu tespit edilmiştir. 2000 yılı kentsel alan ve sosyo-ekonomik göstergeler arasında yapılan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (CAR) analizlerine göre kentsel alan üzerinde en yüksek pozitif etkiyi istihdam ve mali göstergelerin yaptığı tespit edilmiştir. 2010 yılı verilerinde ise kentsel alan üzerinde en yüksek pozitif etkiyi eğitim göstergesi olan okuma yazma bilen oranı göstermiştir. Çalışmada ÇDR ve CAR sonuçları karşılaştırılmıştır. CAR analizi sonuçları da ÇDR analizi sonuçlarından farklı olarak, il bazında değerler elde edilmiş olup, kentsel alanı açıklama oranının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Regresyon modellerinin doğrulaması için 2011 yılı verileri kullanılmıştır. Doğrulama sonucunda CAR analizinin doğruluğu daha yüksek çıkmıştır.İllerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sonuçları, kentsel alan sonuçlarına benzer sıralama değerleri ile elde edilmiştir. Kentsel alan ve sosyo-ekonomik gelişmişlik arasında korelasyon olduğu tespit edilmiştir. Hem gelişmişlik hem de kentsel alanın mekânsal dağılımında korelasyonlu olduğu Moran's I analizine göre belirlenmiştir. İllere ait saçaklanmanın belirlenmesi için kentsel alan ve nüfus verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Türkiye'deki illerin büyük kısmında saçaklanmanın olduğu yada saçaklanma ile kompaktlık arası geçiş formunda olduğu tespit edilmiştir.

The purpose of this thesis is to monitor the spatial expansion and temporal change in all the cities in Turkey by remote sensing technologies and to examine the relationship of spatial expansion with socio-economic indicators of city's with the use of Geographical Information Systems (GIS). In the study, the areas of urban regions were determined by using the 2000 and 2010 nighttime images. The provinces with high urban area value were found to be the most populated cities in the western part of the country. According to the Multiple Linear Regression (MLR) and Geographical Weighted Regression (GWR) analysis conducted between the urban areas and the socio-economic indicators in 2000, it was determined that the highest positive effect on the urban area was the employment and financial indicators. In 2010 data, the highest positive effect on the urban area is the literacy rate which is the indicator of education. In this study, the results of MLR and GWR were compared. Results of GWR analysis showed that the explanatory ratios were higher and provincial basis values have been obtained according to results of MLR analysis. For the verification of regression models, 2011 data were used. As a result of the verification, the accuracy of the GWR analysis was higher. The socio-economic development results of the provinces were obtained with similar ranking values as the urban area results. It was determined that there is a correlation between urban and socio-economic development. According to the Moran I analysis method, both socio-economic development and urban area showed spatial autocorrelation. Urban area and population data were used to determine urban sprawl of provinces. According to the results obtained, most of the provinces were seen as sprawl or in the form of transition between sprawl and compactness.