Aşağı Kelkit Havzası'nda arazi kullanımı haritalarının makine öğrenme algoritmalarıyla hazırlanması ve gelecek (2030-2050) arazi kullanım projeksiyonlarının oluşturulması

Doğal kaynakların sınırlı olduğu ve her geçen gün azaldığı Dünya'da, doğal kaynakları doğru bir şekilde kullanmak sürdürülebilir bir gelecek için önem arz etmektedir. Bu çalışmada doğal unsurları açısından çok fazla bir bozulmaya uğramamış olan Aşağı Kelkit Havzası'nın arazi örtüsü/kullanım haritalarının oluşturulması ve zamansal ve mekânsal değişimi ortaya çıkartılarak arazi kullanım projeksiyonlarının oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda arazi kullanımındaki değişim trendini bulmak için 1990 (Landsat 5), 2010 (Landsat 5) ve 2020 (Landsat 8) yıllarına ait uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışma alanındaki arazi örtüsü, CORİNE arazi örtüsü/kullanım sınıflandırmasından yararlanılarak ormanlık alan, kuru tarım alanları/nadas, sulu tarım alanları, sulak alan, çayır/mera alanları, yerleşme/yol alanları, bozulmuş alan, çıplak araziler ve çalı olmak üzere toplam 9 sınıfa ayrılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Uydu görüntülerinden yararlanılarak, makine öğrenme algoritmalarından en çok kullanılan Random Forest (Rastgele Orman), K-Nearest Neighbours (K-En Yakın Komşu) ve Support Vector Machine (Destek Vektör Makineleri) algoritmaları kullanılarak 1990, 2010 ve 2020 yıllarına ait arazi örtüsü/kullanımı haritaları oluşturulmuştur. Makine öğrenme algoritmalarının sağlamlığını ve doğruluk oranlarını öğrenmek için Kappa doğruluk analizi kullanılmıştır. 1990 yılına ait arazi örtüsü/kullanım sınıflandırılmasında makine öğrenme algoritmalarının doğruluk oranı çok düşük olduğu için 1990 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritası, kontrollü sınıflandırma yöntemi olan maximum likelihood classification ile oluşturulmuştur. 2010 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritalarında en yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenme algoritması random forest algoritması, 2020 yılına ait arazi örtüsü/kullanım haritalarında en yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenme algoritması K-nearest neighbours algoritması olmuştur. En yüksek doğruluk katsayısına sahip 1990 ve 2010 yıllarına ait mekânsal değişim sonuçları ile 2020 yılına ait projeksiyon oluşturulmuş, referans olarak üretilen 2020 yılı arazi örtüsü/kullanım haritası karşılaştırılarak projeksiyonun doğruluğu ve sağlamlığı için doğruluk oranı bulunmuştur. İyi bir sınıflandırma (0,81) değerine sahip uygulama ile 2030 ve 2050 yıllarına ait arazi kullanım projeksiyonları oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre çalışma alanında 2030 yılında orman, sulu tarım, bozulmuş alan ve çalı sınıfları azalırken, kuru tarım, sulak alan, çayır, yerleşme ve çıplak alan sınıfları artış gösterecektir. 2050 yılında ise orman, sulu tarım, sulak alan ve bozulmuş alan sınıfları azalırken, kuru tarım, çayır, yerleşme, çıplak alan ve çalı sınıfları artış gösterecektir.