Hücresel Otomat Tabanlı Sleuth Model Kullanılarak Kentsel Büyümenin Tarım Alanları Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi

Abstract

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.The population, which is constantly increasing worldwide, is an important factor that leads to the unplanned growth of urban areas. As a result, natural habitats are destroyed and socio-economic problems arise in cities. In order to prevent these problems, first of all, urban growth analyzes were carried out in order to keep agricultural activities under control. Today, models such as Cellular Automata, Artificial Neural Networks, Markov Chains have been developed. Since the last quarter of the 20'th century, in the light of the developments in technology, urban growth models have started to be produced on a more solid basis. In this study, it is aimed to determine the urban growth in the Selçuklu district of Konya, which is the study area with the SLEUTH model based on cellular automata, which is widely used in the modeling of urban growth and land use, and to examine the effect of urbanization on agricultural areas in the near future. In addition to the simulations carried out for the years 2030 and 2050 starting from 2015, which was determined as the last control year in the model, the simulation results of the year 2022 were compared with the terrain classes obtained from the Google Earth Engine (GEE) controlled classification of the 2022 Landsat satellite image. As a result of the creation of simulation models for the years 2030 and 2050, it was concluded that 10428.75-23747.49 hectares of agricultural land will be destroyed, respectively. The SLEUTH model has modeled a total of 56468.26 hectares of agricultural land for 2022. This corresponds to 95% of the classification result for 2022, which is an important factor in examining the accuracy of the model. As a result of this study, which is aimed to guide decision makers and planners, it is seen that the use of SLEUTH model has strong effects for the planned examination of future land use.