Hücresel otomat tabanlı sleuth model kullanılarak kentsel büyümenin tarım alanları üzerindeki etkisinin incelenmesi

Dünya genelinde sürekli artış eğiliminde olan nüfus, kent alanlarının plansız büyümesine yol açan önemli bir etkendir. Bunun sonucunda doğal yaşam alanları tahrip olmakla birlikte kentlerde sosyoekonomik sorunlar ortaya çıkmaktadır. Bu sorunların önüne geçebilmek için ilk olarak tarımsal faaliyetleri kontrol altında tutmak amacıyla kentsel büyüme analizleri yapılmıştır. Günümüzde ise Hücresel Otomat, Yapay Sinir Ağları, Markov Zincirleri şeklinde sıralanan modeller geliştirilmiştir. 20. yüzyılın son çeyreğinden itibaren, teknolojideki gelişmeler ışığında kentsel büyüme modelleri daha sağlam temellere dayandırılarak üretilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada, kentsel büyüme ve arazi kullanımının modellenmesinde yaygın olarak kullanılan hücresel otomat temeline dayanan SLEUTH model ile çalışma alanı olan Konya'nın Selçuklu ilçesinde kentsel büyümenin belirlenmesi ve kentleşmenin yakın gelecekte tarım alanlarına olan etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Modelde son kontrol yılı olarak belirlenen 2015 yılından başlayarak 2030 ve 2050 yılları için gerçekleştirilen simülasyonlara ek olarak 2022 yılı simülasyon sonuçları, 2022 yılı Landsat uydu görüntüsünün Google Earth Engine (GEE) kontrollü sınıflandırmasından elde edilen arazi sınıfları ile karşılaştırılmıştır. 2030 ve 2050 yılları için simülasyon modellerinin oluşturulması sonucunda sırasıyla 10428.75-23747.49 hektar tarım arazisinin tahrip olacağı sonucuna varılmıştır. SLEUTH model 2022 yılı için ise toplamda 56468.26 hektarlık tarımsal alanın olacağını modellemiştir. Bu da 2022 yılı sınıflandırma sonucunun %95'ine karşılık gelerek model doğruluğunun incelenmesinde önemli bir faktör oluşturmuştur. Karar vericilere ve planlamacılara yol gösterici olması hedeflenen bu çalışma sonucunda, gelecekteki arazi kullanımının planlı bir şekilde irdelenmesi için SLEUTH model kullanımının güçlü etkileri olduğu görülmektedir.