Kentleşmenin Tarım Alanları Üzerine Etkisinin Uzaktan Algılama ile İncelenmesi – Çanakkale Örneği

Abstract

Bu çalışmada, çok zamanlı uydudan uzaktan algılama ile kent alanlarındaki genişlemenin tarım alanları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma alanı Türkiye’nin batısında bulunan ve tarımsal zenginliği ile ünlü Çanakkale ilinin merkez ilçesi olarak seçilmiştir. Öncelikle Landsat uydu görüntüleri coğrafi nesne tabanlı görüntü analizi (GEOBIA) yöntemi ile sınıflandırılarak çalışma alanının güncel arazi örtüsü haritası oluşturulmuştur. Sonrasında yıllar içerisindeki kent ve tarım alanlarındaki değişim tespit edilmiştir. Sınıflandırma işleminde nesnelerin sınıf atanmasında uydu görüntülerinden elde edilen indis görüntüleri (normalize fark bitki örtüsü indisi (NDVI), normalize fark yapılaşma indisi (NDBI), nem stres indisi (MSI), modifiye normalize fark su indisi (MNDWI)) kullanılmıştır. Genel sınıflandırma doğruluğu %85 ve üzeri olarak belirlenmiştir. Elde edilen tarım alanları sınıfı, Çanakkale Tarım Gıda ve Hayvancılık İl Müdürlüğü’nde oluşturulmuş kadastro bilgileri ile doğrulanmıştır ve iyileştirilmiştir. Uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilen çok zamanlı alansal değişim verileri, nüfus, ürün miktarı ve verim değerleri ile regresyon analizi kullanarak ilişkilendirilmiştir. Kent alanlarındaki yayılmanın daha çok şehrin bitişiğindeki tarım arazileri üzerine yoğunlaştığı ve baskı yaptığı ve kentleşmedeki yayılma ile tarım alanları arasında yüksek bir negatif korelasyon (r=-0,985) olduğu belirlenmiştir.

In this study, the effect of the urban sprawl on agricultural areas was examined by multitemporal satellite remote sensing. The study area was selected as the Canakkale City Central District being famous with agricultural diversity located in the west of Turkey. Firstly, Landsat satellite images were classified by geographic object-based image analysis (GEOBIA) method and current land cover map of the study area was created. Subsequently, changes in urban and agricultural areas over the years were determined. In the classification process, indices images (normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference built-up index (NDBI), moisture stress index (MSI) and modified normalized difference water index (MNDWI)) obtained from satellite images were used in the class assignment of objects. The overall classification accuracy was found to be 85% and over. The generated agricultural areas were confirmed and improved by using the cadastral information established by Çanakkale Agricultural Food and Livestock Provincial Directorate. The multi-temporal spatial change data obtained by remote sensing methods are correlated with population, product quantity and yield values using regression analysis. It was revealed that a high negative correlation between urbanization and agricultural areas (r=-0.985) is available and the spread of urban areas concentrates and exerts pressure on agricultural areas close to the city.