Şehirler tek hızda büyümüyor: Uydu verisi mahallelerin 'kentsel nabzını' ölçüyor

Kentleşme bazen yalnızca bir şehrin banliyölere ya da kırsal alanlara doğru genişlemesi olarak düşünülür ve önce-sonra biçiminde, durağan bir anlık görüntüyle canlandırılır. Peki ya bir şehrin yalnızca değiştikten sonra nasıl göründüğünü değil, değişim sürecinin kendisini görebilseydik? Ya yapılı çevrede gözlenen değişikliklere dayanarak bir şehrin sağlığını uzaydan "teşhis etmek" için kullanılabilecek bir yöntem olsaydı? Zhu ve arkadaşlarının 2026 tarihli çalışması bu değişiklikleri, insan bedeninde atan nabza benzer bir kentsel "nabız" olarak yeniden tanımlıyor.

Eski Landsat Bilim Ekibi üyesi ve şu anda NASA'nın HLS Bilim Grubu üyesi olan Zhe Zhu ile Yale Çevre Okulu'nda Frederick C. Hixon Profesörü Karen Seto'nun yönettiği araştırma ekibi, kentleşmenin zamana göre çözümlenmiş bir ölçüsünü geliştirmek için Uyumlaştırılmış Landsat ve Sentinel-2 (HLS) verisini kullandı ve inşaat faaliyetini zaman içinde ve mahalleler arasında izledi. Ekibin "Potansiyeli Olan Alanları Sınıflandır, Ardından Sabit Pikselleri Dışla" (CAPES) adlı yöntemi, inşaatla ilişkili arazi yüzeyi değişim örüntülerini belirlemek için derin öğrenmeyi zaman serisi çözümlemesiyle birleştiriyor.

Araştırmacılar bu süreci altı şehri incelemek için uyguladı: Dubai, Lagos, Mexico City, Mumbai, Seattle ve Shenzhen. HLS verisi/uydu görüntüleri ve derin öğrenme (DL) kullanarak şehir büyümesini mahalle düzeyinde izlediler ve değişimin kentsel nabzına dair tepeleri, çukurları ve döngüleriyle ayrıntılı bir resim elde ettiler.

İncelenen her şehirde araştırmacılar birbirine yakın beş mahalle seçti ve bunların değişim nabızlarını karşılaştırdı. Altı şehrin hepsinde, her mahalledeki inşaat değişikliklerinin döngüsel olduğunu ve değişim sıçramalarının eşzamanlı olmadığını buldular. Yani kentleşme sürekli değil, dönem dönem ilerliyor; şehirler genişleme, durulma ve gerileme evrelerinden geçiyor ve şehrin farklı bölümleri birbirinden bağımsız olarak değişiyor.

Dubai'deki Al Mamzar mahallesinin zaman serisini gösteren grafiğe bakıldığında mahallenin kentsel nabzı izlenebiliyor: Yoğun değişim dönemleri sıçramalar olarak görünürken daha sakin aralıklar bu değişiklikleri döngülere ayırıyor. Al Mamzar'ın zaman çizelgesini yakındaki mahallelerinkiyle karşılaştırmak, gelişmenin aynı adımla mı yoksa farklı zamanlarda mı gerçekleştiğini gösteriyor. Veriler, yakın mahallelerin değişim döngülerinin Al Mamzar'ınkiyle eşzamanlı olmadığını ortaya koyuyor. Bu da çalışmanın altı şehrin hepsinde varılan genel bulgusunu, yani kentsel değişimin dönemsel olduğunu ve aynı şehrin mahalleleri arasında çoğu zaman eşzamanlı ilerlemediğini örnekliyor.

Kentsel Nabız (UP) süreci, HLS'nin aynı bölgeyi her 2-3 günde bir yeniden gözlemlemesini sağlayan yüksek zamansal sıklıktan yararlanarak ara sıra alınan anlık görüntüleri karşılaştırmak yerine mahalle değişimlerini zaman içinde izliyor. UP çerçevesi; inşaat, altyapı iyileştirmeleri, onarımlar ve yıkımlar gibi fiziksel değişikliklerin zamanlamasını ve şiddetini çıkarmak için derin öğrenme ve zaman serisi yöntemlerini kullanıyor ve bunları mahalle düzeyinde "nabızlara" dönüştürüyor. Bu da değişimin ritmini incelemeyi mümkün kılıyor: ani faaliyet patlamaları, genişleme ile sükûnet arasındaki döngüler ve aynı şehrin mahallelerinde farklı zamanlarda olup bitenler.

Kentleşmeyi incelemek için kullanılan diğer yaklaşımlar çoğunlukla seyrek ve toplulaştırılmış ölçümlere dayanıyor ve yapılaşmış alan ya da nüfus değişimi gibi sonuçları öne çıkarıyor. UP sürecinin amacı ise değişimin ne zaman olduğunu (faaliyet) ve büyüklüğünün yerel olarak nasıl farklılaştığını (şiddet) ortaya koymak. Buna, incelenen bütün şehirlerde COVID kapanmaları çevresinde döngüsel bir değişim olarak görülen COVID-19 gibi "sisteme gelen şoklar" da dahil.

Bir insanın nabzı bedendeki değişiklikleri ortaya koyabildiği gibi, Kentsel Nabız da bir şehirdeki değişiklikleri teşhis etmek için kullanılabilir. İnşaatı ve diğer fiziksel değişiklikleri mahalle düzeyinde izleyerek planlamacıların altyapı zorlanmasının, ekonomik durgunluğun ya da çevresel kırılganlığın erken belirtilerini fark etmesine ve hızlı gelişmenin nerede hizmetlerin önüne geçtiğini ya da yeşil alanlara yayıldığını görmesine yardımcı olabilir. Şehir genelindeki bir ortalama, bir mahalleden ötekine keskin farkları gizleyebildiği için nabız, yetkililerin nereyi araştıracaklarını ve müdahaleleri nereye yönelteceklerini belirlemelerine yardımcı olabilir. Nabzın neye işaret ettiğini yorumlamaya yerel bağlam ve sahadan gelen kanıtlar yardımcı olacaktır.

Örneğin olağandışı yoğun inşaat patlamaları, planlamacıları yollar, toplu taşıma, su sistemleri, okullar ve acil durum hizmetleri üzerindeki baskıyı incelemeye, ardından talebin doğrulandığı yerlerde iyileştirmeleri planlamaya yöneltebilir. Çerçeve geriye dönük teşhisi de destekleyebilir: Araştırmacılar pandemi dönemi zaman serisinde COVID-19 çevresinde inşaat faaliyetinde eşzamanlı bir düşüş ve ardından şehirler arasında farklılaşan toparlanma örüntüleri buldu. Bu da tek bir "şehir toparlanması" anlatısının önemli yerel farkları gözden kaçırabileceğini düşündürüyor. Kentsel Nabız çerçevesi, planlamacılara ve politika yapıcılara mahalle değişiminin nabzını daha net tutma ve bir sonraki adımı nerede atacaklarına dair daha keskin bir fikir sunuyor.