Uydu görüntülerinden yerleşim alanı değişimi tespitinde yeniden kullanılabilir kod üretiminde boyutların belirlenmesi

Bu çalışma, Sentinel-2 uydu görüntülerinden yerleşim alanı değişimlerinin yeniden kullanılabilir bir kod ile belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda veri ön işleme, mevsimsel bileşik üretimi, değişken seti optimizasyonu, mekansal sızıntıyı azaltan grid tabanlı eğitim-test ayrımı, Random Forest parametrelerinin otomatik seçimi ve veri temelli eşik belirleme adımlarını içeren bütünleşik bir analiz altyapısı geliştirilmiştir. Model performansı; spektral bantlar, türetilmiş indeksler ve doku özelliklerinden oluşturulan farklı değişken setleri üzerinden test edilmiş ve değişkenlerin katkısının bölgenin spektral özelliklerine bağlı olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar, model boyutunun her bölge için veri odaklı biçimde optimize edilmesi gerektiğini göstermiştir. Çalışmada rastgele örnekleme yerine mekânsal sızıntıyı kontrol eden grid tabanlı doğrulama kullanılmış ve bu yaklaşımın daha gerçekçi doğruluk değerleri ürettiği görülmüştür. Ayrıca Random Forest'ın ağaç sayısı ve karar eşiğinin otomatik seçimi, hem sınıflandırma performansını hem de model kararlılığını artırmıştır. Oluşturulan bina değişim haritaları, 2018–2024 döneminde Ömerli Havzası'nda yaklaşık 3.3 km², Çubuk-1 Havzası'nda ise 0.33 km² net yerleşim artışı olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, yöntemin havza yönetimi, arazi kullanım izlemesi ve kentsel büyüme analizleri için uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır. Genel olarak çalışma, farklı bölgelere minimum uyarlama ile uygulanabilen, parametreleri otomatik optimize eden ve mekânsal olarak güvenilir sonuçlar üreten yeniden kullanılabilir bir analiz iş akışı sunmaktadır.