Arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişimleri, çevresel dinamiklerin önemli göstergeleri olarak hem doğal süreçlerin hem de insan faaliyetlerinin uzun vadeli etkilerini yansıtmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 1985–2020 yılları arasında Nil Nehri Deltası sağ sahilindeki arazi kullanımı ve değişim dinamiklerini Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama teknikleriyle analiz etmektir. Bu kapsamda, Zhang vd., (2024) tarafından geliştirilen, küresel ölçekte açık erişimli ve 30 m çözünürlüklü GLC_FCS30D veri seti kullanılarak, mekânsal ve zamansal değişimlerin detaylı bir şekilde izlenmesi sağlanmıştır. Yüksek çözünürlüklü Landsat verileri, CFmask ve Tmask algoritmaları ile kalite kontrolünden geçirilmiş; Sürekli Değişim Tespiti (CCD) yöntemiyle ani ve kademeli dönüşümler modellenmiştir. Ayrıca, Random Forest algoritmasına dayalı yerel adaptif sınıflandırma modelleri ve morfolojik erozyon teknikleriyle iyileştirilen eğitim verileri kullanılarak, kentsel genişlemenin (%268), tarım alanlarındaki daralmanın (%1,4) ve orman ile çayır alanlarındaki kritik kayıpların (sırasıyla %73,4 ve %85,6) niceliksel olarak belirlenmesi sağlanmıştır. Bölgedeki su yönetimi politikalarının olumlu etkilerini yansıtan su kütlelerindeki %34,2’lik iyileşme de önemli bir bulgudur. GLC_FCS30D veri seti ile elde edilen %80,88 genel doğruluk oranı, sonuçların güvenilirliğini desteklemektedir. Bu bulgular, Nil Deltası’nın sürdürülebilir arazi yönetimi, iklim değişikliği adaptasyonu ve doğal kaynak koruma stratejileri için bilimsel bir temel oluşturmaktadır. Sonuç olarak, Nil Nehri Deltası sağ sahil havzasında gerçekleştirilen 35 yıllık arazi kullanım analizi; hızlı nüfus artışının bir sonuç olan kentsel büyüme doğal alanların yok olmasına neden olmaktadır.

Land use and land cover changes are important indicators of environmental dynamics, reflecting the long-term effects of both natural processes and human activities. The aim of this study is to analyze land use and change dynamics on the right bank of the Nile Delta between 1985 and 2020 using Geographic Information Systems (GIS) and remote sensing techniques. In this context, the globally accessible GLC_FCS30D dataset, developed by Zhang et al. (2024) with a resolution of 30 meters, was employed to closely monitor spatial and temporal changes. High-resolution Landsat data were subjected to quality control using CFmask and Tmask algorithms, and abrupt and gradual transformations were modeled using the Continuous Change Detection (CCD) method. Additionally, local adaptive classification models based on the Random Forest algorithm and improved training data using morphological erosion techniques allowed for the quantitative assessment of urban expansion (268%), a decrease in agricultural areas (1.4%), and critical losses in forest and grassland areas (73.4% and 85.6%, respectively). A 34.2% improvement in water bodies also reflects the positive impacts of water management policies in the region. The overall accuracy rate of 80.88% obtained from the GLC_FCS30D dataset supports the reliability of the results. These findings provide a scientific basis for sustainable land management, climate change adaptation, and natural resource conservation strategies in the Nile Delta. In conclusion, the 35-year land use analysis conducted in the right bank basin of the Nile River Delta; urban growth, which is a result of rapid population growth, causes the destruction of natural areas.