Kentsel büyümenin vektör hücresel otomat yaklaşımı ile yüksek çözünürlüklü modellenmesi

OpenAlex · Türkçe

Bu çalışma, coğrafi veri madenciliği (CVM) ile bütünleşik çalışan, vektör hücresel otomat (V-HO) tabanlı kentsel büyüme simülasyon modeli (KBSM) geliştirmeyi amaçlamaktadır. Coğrafi nesnelerin gerçek geometrilerini daha doğru şekilde temsil eden V-HO modelinin KBSM çalışmalarında kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Ancak raster tabanlı HO algoritmasına kıyasla, vektör veri yapısının karmaşıklığı ve düzensizliği, V-HO modellerinin uygulanmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle esnek komşuluk ve hücresel işlerliğin sağlanmasındaki kısıtlılıkları aşmak amacıyla büyüme vektörleri (BV) yöntemi önerilmiştir. Modelde, arazi örtüsü/kullanımı değişimlerini etkileyen mekânsal ve zamansal dinamikler Rastgele Orman (RO) algoritması ile analiz edilmiştir. Çalışma alanı olarak İstanbul’un Sancaktepe ilçesi seçilmiş, parsel seviyesinde arazi örtüsü/kullanımı değişimleri simüle edilerek %86 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bulgularımız, vektör veri yapısının esnekliğinden yararlanılarak daha verimli, dinamik, doğru ve yüksek çözünürlükte simülasyonlar oluşturulabileceğini göstermektedir. 2040 yılına ait simülasyon sonuçları, mevcut kentleşme eğilimlerinin devam etmesi durumunda tarım alanlarında %25, orman alanlarında %3 ve açık arazilerde %21 oranında kayıplar yaşanabileceğini ortaya koymaktadır.