Adana kentsel gelişiminin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak modellenmesi

Bu çalışmanın amacı; (1) mevcut eğilimler, (2) ekolojik uygunluk gelişimi, (3) yönetim eğilimleri'ni dikkate alan üç farklı politika altında, Adana Kenti'nde büyüme politikalarının potansiyel etkilerini değerlendirebilmek için farklı alan kullanımı ve arazi yönetim kararlarını betimleyebilme yeteneğinde olan bir model önermektir.Cellular Automata (CA), şehir gelişiminin yersel örneklerini simule ve tahmin etmekte araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Bölgesel ölçekte modelleme başarısı nedeniyle, farklı alanlarda farklı koruma katmanlarını entegre edebilme özelliği olan CA tabanlı Markov Chain, yapay sinir ağları (YSA), SLEUTH (slope, land use, exclusion, urban extent, transportation, hillshade), lojistik regresyon ve regresyon ağacı modelleri çalışma kapsamında Adana Kenti gelişiminin 2023 yılı modellenmesinde tercih edilmiştir. Bu kapsamda, 1967-1977 CORONA hava fotoğrafları, 1987-1998 SPOT ve 2007 ALOS AVNIR-2 uydu verileri kullanılmıştır. Model, geçmiş zaman serilerine ait uzaktan algılanmış veri seti kullanılarak kalibre edilmiş ve kentsel gelişim 2023 yılı dikkate alınarak modellenmiştir.SLEUTH ve Markov Chain sırasıyla % 75 ve % 72 Kappa değerleri ile en doğru sonucu üreten modeller olmuştur. Lojistik regresyon ve YSA % 66 Kappa değeri ile en az doğrulukta sonuç üretmiştir. Faklı modellerin kendine özgü metrikleri ve avantajları vardır. Bununla birlikte SLEUTH yöntemi Adana Kenti kentsel gelişimdeki değişkenliği en doğru şekilde yakalayan model olarak tespit edilmiştir.