Google Earth Engine platformu kullanılarak mevcut güneş tarlalarının belirlenmesi ve güneş tarlaları için yer seçimi

Yenilenebilir enerji kaynakları iklim değişikliğinin olumsuz etkilerinin azaltılması, sürdürülebilirlik ve çevresel değerlerin korunması açısından önemlidir. Bu çalışmada, yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisine yönelerek önce güneş tarlalarının mevcut konumlarının uzaktan algılama verileri ve makine öğrenme algoritmaları ile tespit edilmesi, sonrasında da yeni yapılabilecek kurulum alanları için uygun yer seçimi önerilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada başlıca üç aşama bulunmaktadır: (i) Mevcut güneş tarlalarının Makine Öğrenme Algoritmaları kullanılarak belirlenmesi, (ii) Güneş tarlaları için uygun alanların Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı Çok Kriterli Karar Analizi (Multi-Criteria Decision Analysis - MCDA) yöntemleri kullanılarak tespit edilmesi ve (iii) Mevcut güneş tarlaları ile potansiyel alanların karşılaştırılması ve değerlendirilmesi. İlk aşamada çalışma alanı olarak belirlenen Antalya ili için sahip olduğu mevcut güneş tarlası kurulu gücünün bulut tabanlı Google Earth Engine (GEE) Platformu kullanılarak Rastgele Orman (Random Forest - RF), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (Classification and Regression Trees - CART) Makine Öğrenme Algoritmaları aracılığıyla sınıflandırma yapılması ile güneş tarlalarının tespit edilmesi üzerine çalışılmıştır. Kullanılan uydu görüntülerine; Arazi Yüzey Sıcaklığı, Dijital Yükseklik Modeli (Digital Elevation Model - DEM) ve bitki örtüsü, su, toprak, nem ve kentsel alanlara ilişkin indeks görüntüleri, ek bant olarak eklenmiş ve hiper parametre ayarlaması yapılmıştır. Ek bantların doğruluk sonuçları üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının doğrulukları Hata Matrisi ve McNemar's Test yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Antalya ili için güncel güneş tarlası haritası oluşturulmuştur. İkinci aşamada MCDA yöntemleri ile güneş tarlaları için uygun alanların tespit edilmesi amacıyla yer seçimi yapılmıştır. Bu aşamada Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process, AHP) ve İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Sıralama Tekniği (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS) yöntemleri kullanılmıştır. Literatür taraması ve uzman görüşleri doğrultusunda iklim, lojistik ve coğrafyaya yönelik kriterler belirlenmiştir. Belirlenen kriter haritaları oluşturulduktan ve kriter ağırlıkları elde edildikten sonra AHP için Ağırlıklı Çakıştırma (Weighted Overlay) analizi, TOPSIS için Ters Mesafe Ağırlıklandırması (Inverse Distance Weighted, IDW) enterpolasyon yöntemi kullanılarak potansiyel açıdan uygun alan haritaları oluşturulmuştur. Son aşamada ise tespit edilen mevcut güneş tarlası alanları ile belirlenen uygun alanlar karşılaştırılmış ve sonuçları planlama açısından değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, mevcut güneş tarlalarının belirlenmesinde en doğru sonucu %89 genel doğruluk değeri ile SVM algoritması vermiştir. Genel doğruluk değeri RF algoritması sonucu için %86, CART algoritması sonucu için ise %72 olarak hesaplanmıştır. Hata Matrisi ile elde edilen bu değerler, McNemar's Test ile yapılan ikili karşılaştırma matrisi sonucunda tutarlı ve anlamlı çıkmıştır. Yer seçimi sonuçlarına göre AHP ile çalışma alanının %27,46'sı güneş tarlası yer seçimi için çok uygun çıkmıştır, TOPSIS sonuçlarında da bu oran %34,93'tür. AHP ile elde edilen sonuçlar daha detaylı iken; TOPSIS ile elde edilen sonuçlar enterpolasyonun etkisiyle daha genelleyici bir dağılım göstermiştir. AHP ve TOPSIS ile elde edilen çok uygun alanların kesişimi alındığında ise bu oranın %15,28 olduğu sonucuna ulaşılmıştır.