Uzaktan algılama ve derin öğrenme yöntemleri ile İstanbul'un yerel iklim alanları ve yer yüzeyi sıcaklığı değişimleri arasındaki ilişkinin incelenmesi

Abstract

İnsan faaliyetleri sanayi devriminden bu yana, doğal dengeyi bozma eğitilimde ilerlemiştir. Hızla artan enerji tüketimi özellikle bunların içinde fosil yakıtların kullanılması, atmosfere büyük oranda karbondioksit ve sera gazlarının salınmasına yol açmaktadır. Bu gazlar atmosferde birikerek güneşten gelen enerjinin bir kısmının tutulmasına sebep olarak ortalama sıcaklıkları yükseltir. İşte bu ortalama sıcaklıkların artması ile küresel bir sorun haline gelen küresel ısınma ve iklim değişikliğinin başlıca sebep olarak karşımıza çıkmaktadır. Bunların yanı sıra ormanların ve yeşil alanların tahrip edilmesi, artan orman yangınları ve yeşillendirme çalışmalarının eksikliği de önemli faktörlerdir. Tarım ve hayvancılık faaliyerleri de sera gazlarının salınımına katkıda bulunur. Ayrıca endüstriyel atıklarda küresel ısınmayı tetikleyen sebepler arasında yer almaktadır. Tüm bunlar dikkate alındığında özetle küresel ısınmanın ve iklim değişikliğinin ana sebepleri olan fosil yakıt kullanımı, ormansızlaşma, tarım ve hayvancılık faaliyetleri ve endüstriyel üretim süreçleri doğal dengeyi bozarak ekosistemleri ve insan yerleşimlerini derinden etkilemektedir. Küresel ısınma ve iklim değişikliğinin ekosistem üzerindeki etkileri doğrudan ve dolaylı yoldan insana da çok net bir şekilde yansımaktadır ve olumsuz yönlerini hissetmektedir. Nüfus yoğunluğunun özellikle şehir alanlarında yaşadığını dikkate alırsak, bu etkiler son yıllarda hızlı kentsel nüfus artışı, kontsolsüz kentleşme, modern yaşam faaliyetlerle beraber kentsel alanların kaldıramayacağından fazla insan ve yapılaşmanın beraberinde getirdiği sorunlar artık öncesine göre gözle görülebilir ve hissedilebilir aşamalara gelmiştir. Şehir alanlarında ki bu yoğun enerji tüketimi, kontrolsüz betonlaşma, yeşil alanların yoksunluğu ve tahribi, küresel ısınmayı tetiklediği gibi kentsel ısı adası etkisiyle de mikrokilimatik farklılıkların ortaya çıkmasına sebep olmaktadır. Kentsel ısı adası kavramı şehir merkezlerindeki ısının çevresindeki kısal alanlara göre daha yüksek sıcaklıklara sahip olma eğilimini ifade etmektedir. Sebepleri arasında yine küresel ısınmayı da tetikleyen, insan faaliyetleri, yeşil alanların eksikliği ve tahribi, aşırı betonlaşma ve bina yoğunluğu, atmosferik kirlilik, sayılabilir. Bunlar özellikle şehir alanlarında kenstsel ısı adası etkisini fazlasıyla etkileyen ve son yıllarda derinlemesine hissettiğimiz sonuçlar doğurmaktadır. Bu sonuçlar arasında sıcaklıkların artmasıyla serinlemek için artan enerji kullanımı daha fazla sera gazının salınımına sebep olarak bir kısır döngüye sokmaktadır. Sıcaklığın getirdiği bazı sağlık sorunlarının sonuçları ağır olabilmektedir. Hava kalitesinin sıcaklıkla beraber daha da bozulması sağlık sorunları ve solunum yolu hastalıklarını beraberinde getirebilir. Yine sıcaklığın artması su kütlelerinde buharlaşmayı hızlandırarak su kütleleri üzerinde baskı oluşturmaktadır. Kentsel ısı adası oluşum sebepleri incelendiğinde şehirleşme yapısının farklılıklarının neticesinde tüm şehir alanının betonlarla kaplı olması, yeşil alanlarında yoksunluk ve insan faaliyetlerinin yoğunluğu açısından aynı olmayacağını anlayabiliriz. İşte bu farklılıklar kentsel mikto iklim çeşitliliği olarak değerlendirilmektedir. Bir ağaç gölgesinin bile sıcaklığı etkilediğini düşünürsek mikro iklim farklılıkları şehir alanlarında karşılaşacağımız bir durumdur. Kentsel mikro iklim, kentsel ısı adası oluşumunda saydığımız sebeplere ek olarak, kentsel formdan, bina geometrisinden, bina beton kalitesinden de etkilenen kentsel alanların alt atmosferindeki iklim koşullarıyla ilişkilidir. Genel olarak bu etkilerin çözüm yolu büyük oranda yeşilendirme, yeşil duvar ve çatılar, yalıtıcı malzeler, enerji tasarrufu ve verimliliği gibi kentsel ısı adası ve kentsel mikro iklimin olumsuz etkilerini azaltmada yardımcı olarak daha yaşabilir kentsel alanlar oluşturabilir. Kentsel ısı adası etkisi ölçmek ve bu alanda çalışmalar yaparken önceleri kentsel ve kırsal alanlardaki sıcaklık farklılıkları ölçülerek değerlendirme yapılmaktaydı fakat kentsel ve kırsal alanların sınırlarının belirsizleşmesi, kırsal alanların kentsel alanlara karışmasıyla beraber bu ölçümler çalışmalar için yetersiz bir teknik haline geldi. Buna bir çözüm olarak kentsel ve kırsal alanların standartlaştırılmış bir sınıflandırma sistemi oluşturuldu. Yerel iklim alanları sınıflandırma şeması Steward ve Oke tarafından 2012 yılında yayımlanarak bu standartlaşmış sınıflandırma sistemi tüm dünya tarafından kabul görmüştür. Yerel iklim alanları sınıflandırma için oluşturulmuş bu standart sistem, 17 farklı kategoriyi içerisinde bulundurmaktadır. Bunlardan bina yapılarını dikkate alarak oluşturulan; yakın yüksek kat, yakın orta kat, yakın alçak kat, açık yüksek kat, açık orta kat, açık alçak kat, alçak katlı düzensiz, alçak katlı geniş yapılı, seyrek yapılaşma, sanayi bölgeleri olmak üzere toplamda yükseklik, açıklık ve işlevsel olarak sınıflandırılan 10 kategori bulunmaktadır. Diğer 7 kategori arazi örtüsü tiplerini sınıflandıran; yağun ağaçlık, seyrek ağaçlık, çalılık, az bitkili, kayalık yada asfalt, çıplak toprak yada kum, su yüzeyleridir. Bu kategoriler birbirine geçmiş şekilde alt kategoride oluşturabilirler. Örneğin; yakın orta açık yüksek binalar, seyrek ağaçlık çıplak toprak gibi. Çok sayıda daha için yerel iklim alanları sınıflandırma sistemi kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Genellikle sınıflandırma için iki aşamalı bir yaklaşım kullanılmaktadır. Verilerin elde edilmesi ve görsel yorumlama. Özellikle uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri uygulamaları bu süreçlerdeki sınırlayıcıları ortadan kaldırmak için fazlaca tercih edilen veri ve uygulama yöntemleridir. Gelişen teknoloji ve sınıflandırma sistemlerindeki yetenekler attıkca komplike yöntemler de beraberinde gelmektedir. Son yıllarda bilgisayarlı görü teknolojilerinin artması ve derin öğrenme yapıları kullanılarak amaca yönelik çıkarılan modeller sayesinde milyonlarca görsel üzerinden hızlı ve doğruluğu yüksek sonuçlar almamızı sağlamaktadır. Bu çalışmada uzaktan algılama ve derin öğrenme yapılarından semantik öge bölütleme (instance segmentation) metodu ile İstanbul kenti Google Earth görüntüleri üzerinden World Urban Database and Access Portal Tools (WUDAPT) yayımladığı sınıflandırmada dikkat edilecek hususlar göz önüne alınarak, sınıflandırılmasını ve bazı bölgelerde yerel ikilm bölgelerinin zamansal değişiminin model ile tespit edilmesi yapılmıştır. Yapılan bu model sonrasında belirlenen bölgelerin 2002 Ağustos ve 2023 Ağustos arasındaki değişimi incelenmiştir. Yerel iklim alanları sınıflandırmasına ek olarak, yine İstanbul'a ait Landsat uygu görüntülerinin termal bant ile hesaplanan bir dizi işleme tabi tutulan değerler sonucunda arazi yüzey sıcaklığı hesaplanmıştır. Aynı şekilde 2002 temmuz ve 2023 temmuz arasındaki farkı görebilmek adına her iki yıla ait arazi yüzey sıcaklığı hesaplanmıştır. Sonuç olarak 2002 ve 2023 yılları arasındaki 11 yıllık değişim hem yerel iklim alanları sınıflandırma sistemi kullanarak hemde arazi yüzey sıcaklığı kullanarak şehir alanlarındaki mikro iklim değişiminin yerel iklim alanları sınıfları ile olan bağlantısı incelenmiştir. Yerel iklim alanı sınıflandırmada semantik öge bölütleme modeli Yolov8 kullanılmıştır. Yolov8 2023 yılında tanıtılan diğer YOLO modelllerinin geliştilmiş bir versiyonu olmaktadır. Yolov8 semantik öge bölütleme modeli görsel içerisindeki sınıfların piksellerin sınırlarını çizerek sınıflandırma çalışmaları için etkili bir model haline gelmektedir. Görsel içerisinde farklılıkları daha hızlı anlamakta ve ölçekleme problemi olmadığından farklı boyutlardaki nesnelerin tespitinde de etkili sonuçlar göstermektedir. Toplamda 47 görselin sınıf etiketlerinin görsel yorumlama ile etiketlenmesi, eğitim için görüntülerin ön hazırlığı ve veri arttırma işlemleri ile toplamda 121 görüntünün eğitimi sonrası modelin performansını ifade eden bazı değerler elde edilmştir. Eğitilen model artık bir görsel üzerinde yerel iklim alanları sınıflandırması yapabilmektedir. Landsat görüntüleri USGS Explorer üzerinden Landsat 4-5 ve Landsat 8-9 olmak üzere arazi yüzey sıcaklığı hesaplama için kırmızı bant, yakın kızılötesi ve termal bant indirilmiştir. Arazi yüzey sıcaklığı için toplamda 6 işlemden oluşan birbirine bağlı bir hesaplama yapılmıştır. Bu değerler radyans değeri hesaplama, kelvin- celsius dönüşümü, NDVI hesaplama, bitki örtüsü ve pv oranı hesaplama, emisyon yayılımı ve son olarak yer yüzeyi sıcaklığı hesaplaması sonucunda çıkan değerlerdir. Çalışmada, bu iki farklı method sonucunda İstanbul'un 2002 ve 2023 yıllları arasında değişen şehir yapısının yerel iklim alanları sınıflandırma sistemi ile incelenmesi ve yer yüzeyi sıcaklığı ile arasındaki ilişikiyi anlama açısından etkili sonuçlar içermektedir.