Uydu verilerine ve yapay sinir ağlarına dayalı olarak bitki örtüsü tahmini ve analizi

Son yıllarda özellikle Türkiye'nin batı bölgelerinde şehirleşmenin etkisiyle yeşil alanlar hızla azalmaktadır. İnceleme bölgesi için NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) uzaktan algılama yöntemi kullanılarak bitki örtüsü indeksi elde edilmiştir. MODIS uydusu aracılığıyla Kandilli Bölgesi ve civarı için on yıl boyunca gözlenen günlük NDVI değerlerine dayalı olarak bitki örtüsü tahmini yapılmıştır. Bitki örtüsü tahmininde ANN (Artificial Neural Network, Yapay Sinir Ağı) yöntemlerinden olan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, Uyarlamalı Ağ Bulanık Çıkarım Sistemi) Modeli kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında, enlem değeri 41° 4' ve boylam değeri 29° 3' olan Kandilli Bölgesinin Eylül, 2005 ile Ekim, 2016 yılları arasındaki NDVI değerleri ile çalışılmıştır. Değerlerin saptanmasında MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, Orta Çözünürlük Spektrometre Görüntüleme) çeşitlerinden olan TERRA Uydusu kullanılmıştır. Ölçümler yaklaşık olarak 6.25 kilometrekarelik bir alan üzerinde yapılmıştır. TERRA Uydusu'ndan elde edilen NDVI değerleri ile ANN kullanılarak bitki örtüsü tahmini gerçekleştirilmiştir. MATLAB ortamında bir Neuro-Fuzzy Designer olarak tanımlanmış olan ANFIS klasik küme teorisi ve bulanık mantık teorisinin birleşimi şeklinde ele alınmıştır. Bu yöntemde hedef bir değerin o kümeye ait olup olmamasını saptamak ve bu işi yaparken üyelik fonksiyonlarını kullanmaktır. ANFIS içerisindeki üyelik fonksiyonlarının hata tolerans değerleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır. En başarılı üyelik fonksiyonu seçilerek tahmin gerçekleştirilmiştir.