abstract book - hkmo.org.tr · 2017-12-26 · 10:40 to: webcbs, semantİk web, artirilmiŞ...

ABSTRACT BOOK Publishing Date: 25.12.2017

UCTEA International Geographical Information Systems Congress 2017, 15-18 November 2017, Adana, Turkey.

i

SCIENTIFIC COMMITTEE Prof. Dr. Andre Skupin, San Diego State University, CA, USA.

Prof. Dr. Bashkim IDRIZI, State University of Tetova, Macedonia.

Prof. Dr. Cengizhan İPBÜKER, İstanbul Technical University, Turkey

Prof. Dr. Çetin CÖMERT, Karadeniz Technical University, Turkey

Prof. Dr. Danny Vandenbroucke, Spatial Applications Division Leuven (SADL), KU Leuven, Belgium.

Prof. Dr. Dursun Zafer ŞEKER, İstanbul Technical University, Turkey

Prof. Dr. Fatmagül KILIÇ GÜL, Yıldız Technical University, Turkey

Prof. Dr. Haluk ÖZENER, Boğaziçi University, Turkey

Prof. Dr. Hülya DEMİR, Yıldız Technical University, Turkey

Prof. Dr. İbrahim Öztuğ BİLDİRİCİ, Selçuk University, Turkey

Prof. Dr. Joep Crompvoets, Public Governance Institute, KU Leuven, Belgium.

Prof. Dr. Joaquin Huerta Guijarro, University of Jaume, Spain.

Prof. Dr. Lars Bernard, Technische Universität Dresden, Germany.

Prof. Dr. Mahmut Onur KARSLIOĞLU, Middle East Technical University, Turkey

Prof. Dr. Murat YAKAR, Mersin University, Turkey

Prof. Dr. Mustafa TÜRKER, Hacettepe University, Turkey

Prof. Dr. Necla ULUĞTEKİN, İstanbul Technical University, Turkey

Prof. Dr. Savaş Süleyman DURDURAN, Necmettin Erbakan University, Türkiye

Prof. Dr. Süha BERBEROĞLU, Çukurova University, Turkey

Prof. Dr. Türkay GÖKGÖZ, Yıldız Technical University, Turkey

Prof. Dr. Werner Kuhn, University of California Santa Barbara, USA.

Doç. Dr. Arzu ERENER, Kocaeli University, Turkey

Doç. Dr. Aslı DOĞRU, Boğaziçi University, Turkey

Doç. Dr. Derya ÖZTÜRK, Ondokuz Mayıs University, Türkiye

Doç. Dr. Halil AKINCI, Artvin Çoruh University, Turkey

Doç. Dr. İsmail Rakıp KARAŞ, Karabük University, Turkey

Doç. Dr. Melih BAŞARANER, Yıldız Technical University, Turkey

Doç. Dr. Tarık TÜRK, Cumhuriyet University, Turkey

Doç. Dr. Özgün AKÇAY, Çanakkale Onsekiz Mart University, Turkey

Doç. Dr. Sedat DOĞAN, Ondokuz Mayıs University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali YÜCEL, Çanakkale Onsekiz Mart University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Ahmet Özgür DOĞRU, İstanbul Technical University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. İsmail Ercüment AYAZLI, Cumhuriyet University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Ayşe YAVUZ ÖZALP, Artvin Çoruh University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Caner GÜNEY, İstanbul Technical University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Gülten KARA, Karadeniz Technical University, Turkey

Yrd. Doç. Dr. Hasan Tahsin BOSTANCI, Gümüşhane University, Turkey

Dr. Orhan ERCAN, Vice President FIG Council, Turkey

Dr. Deniztan ULUTAŞ, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Turkey


ii

ORGANIZING COMMITTEE

Prof. Dr. Çetin CÖMERT, Kongre Düzenleme Kurulu Başkanı, Karadeniz Teknik Üniversitesi

Öğr. Gör. Şafak FİDAN, Kongre Sekreteri, HKMO Adana Şubesi, Mersin Üniversitesi

Yeliz KARAARSLAN, Kongre Saymanı, HKMO Genel Merkez, TEDAŞ GM.

Doç. Dr. Halil AKINCI, HKMO Trabzon Şubesi, Artvin Çoruh Üniversitesi

Yrd. Doç. Dr. Hasan Tahsin BOSTANCI, HKMO Trabzon Şubesi, Gümüşhane Üniversitesi

Dr. Mahmut Olcay KORKMAZ, HKMO Ankara Şubesi, TPAO Genel Müdürlüğü

Arş. Gör. Ziya USTA, HKMO Trabzon Şubesi, Karadeniz Teknik Üniversitesi

Muhammet Emre Yıldırım, HKMO İzmir Şubesi, Mapisso Yazılım

Arş. Gör. Zeynep AKBULUT, HKMO Trabzon Şubesi, Gümüşhane Üniversitesi

Arş. Gör. Sebahat TEMUÇİN KILIÇER, HKMO Trabzon Şubesi, Artvin Çoruh Üniversitesi

Ali İPEK, HKMO Genel Merkez, TANAP Doğalgaz İletim A.Ş.

Altuğ AYDIN, HKMO Trabzon Şubesi, TEİAŞ Trabzon Grup Müdürlüğü

Hakan GÜNGÖR, HKMO Ankara Şubesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü

Levent ÖZMÜŞ, HKMO Genel Merkez, TKGM

Eray YILDIZ, HKMO Adana Şubesi, Özel Sektör

Yaşar TANRIVERDİ, HKMO Adana Şubesi, Özel Sektör

Dilek Bozkurt, HKMO Adana Şubesi, Milli Savunma Bakanlığı

Cavit ANT, HKMO Adana Şubesi, Adana Kadastro Müdürlüğü

Ali KUZU, HKMO Adana Şubesi, Özel Sektör

Hasan ZENGİN, HKMO Adana Şubesi, Seyhan Belediyesi

Şule Bahar ÜNNÜ, HKMO Adana Şubesi, Seyhan Belediyesi

Ahmet Burak MERSİN, HKMO Adana Şubesi, Çukurova Üniversitesi

Umut Çağrı Güllü, HKMO Adana Şubesi, Seyhan Belediyesi


iii

ADVISORY BOARD

Ali Fahri ÖZTEN, TMMOB

Ekrem POYRAZ, TMMOB

Bahattin ŞAHİN, TMMOB

Ali Rıza ATASOY, TMMOB

Hakan ÇAĞLAR, BMO

Ahmet Turan ALDIRMAZ, Çevre MO

İbrahim AKSÖZ, EMO

Melike Özlem BİLGİLİ, EMO

Sezgin ÇALIŞKAN, GMO

Necati ATICI, İMO

Erkan ATEŞ, Jeofizik MO

Can AYDAY, Jeoloji MO

Sinem ÇETİNKAYA, Jeoloji MO

Hafize Şebnem BAŞKAN, Maden MO

Haydar DİRİK, Makine MO

Ayşe Gülin BİLGİN ALTINÖZ, Mimarlar O

Prof. Dr. Emine Figen İLKE, Peyzaj MO

Halil Serhan SANER, ŞPO

Ertuğrul CANDAŞ, HKMO

Turgay ERKAN, HKMO

Ayhan ERDOĞAN, HKMO

Yeliz KARAARSLAN, HKMO

Ali İPEK, HKMO

Levent ÖZMÜŞ, HKMO

Mustafa ERDOĞAN, HKMO

Yaşar TANRIVERDİ, HKMO

Recep VADI, HKMO

Ufuk AYDIN, HKMO

Ali Faruk ÇOLAK, HKMO

Can Deniz AKDEMİR, HKMO

Alişan ÇALCALI, HKMO

Mustafa Kubilay YILDIRIM, HKMO

Fatih İŞCAN, HKMO

Aziz ŞİŞMAN, HKMO

Doç. Dr. Recep NİŞANCI, HKMO

Prof. Dr. Ahmet AKSOY, HKMO

Hüseyin ÜLKÜ, HKMO

Prof. Dr. Dursun Zafer ŞEKER, HKMO

Prof. Dr. Fatmagül KILIÇ, HKMO

Namık GAZİOĞLU, HKMO

Prof. Dr. Sebahattin BEKTAŞ, HKMO

Prof. Dr. Halil ERKAYA, HKMO

Prof. Dr. Haluk ÖZENER, HKMO

Prof. Dr. Rahmi Nurhan ÇELİK, HKMO

Prof. Dr. Çetin CÖMERT, HKMO

Prof. Dr. Nesibe Necla ULUĞTEKİN, HKMO

Hüseyin KOÇAK, HKMO

Prof. Dr. Hülya DEMİR, HKMO


iv

TMMOB ULUSLARARASI COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2017 KONGRE PROGRAMI

15 Kasım 2017 Çarşamba

08:00 KAYIT

09:30 SAYGI DURUŞU VE İSTİKLAL MARŞI, AÇILIŞ KONUŞMALARI

11:30 COĞRAFİ BİLGİ TEKNOLOJİLERİ YAZILIM FUARI AÇILIŞ TÖRENİ

12:00 ÖĞLE YEMEĞİ

13:00

PANEL 1: DÜNYADA MEKÂNSAL UYGULAMALAR VE CBS

Moderatör: Dr. Orhan Ercan, FIG Başkan Yrd.

Panelistler: Chryssy Potsiou (FIG Başkanı), James Kavanagh

15:00 ARA

15:30

PANEL 2: TAŞINMAZ DEĞERLEME VE CBS (Taşınmaz Değerlemede mevcut durum, konumsal veri altyapısı ihtiyacı, açık veri, yasal mevzuat, sorunlar, çözüm önerileri)

Moderatör: Ertuğrul Candaş (HKMO Genel Başkanı)

Panelistler: Dr. Hasan Şanlı (TRGM), Ümit Yıldız (TKGM), Doç. Dr. Volkan Çağdaş (YTÜ)

19:00 KOKTEYL

16 Kasım 2017 Perşembe

08:40 TO1: 3B CBS, 3B KENT MODELLERİ (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Doç. Dr. Sedat DOĞAN

Konumsal Veri Modellerinin 3B Bir Kadastro İçin Kullanılabilirliklerinin İncelenmesi Fatih Döner, Samet Şirin

Konut Edinmede Web Tabanlı Mekansal Karar Verme Yaklaşımı: “Emekli” Hakan Emekli, Caner Güney, Fatih Terzi, Ali Güneş

3 Boyutlu Kent Modellerinin Üretimi ve Arazi Yönetiminde Kullanımı Metin Soylu, Ekrem Ayyıldız, Hülya Tuna, Levent Özmüş, Sedat Bakıcı

3B Kent Modelleri İçin Yeni Bir Silüet Analizi Modülünün Geliştirilmesi Sebahat Temuçin Kılıçer, Çetin Cömert, Halil Akıncı


v

Generating 3D City Models at Condominium Level Ziya Usta, Çetin Cömert

08:40 TO2: TARIM, HAVZA YÖNETİMİ, RİSK HARİTALAMA (Mithat Özsan Amfisi B Salonu)

Oturum Başkanı: Doç. Dr. Derya ÖZTÜRK

Tarım Bilgi Sistemi Kapsamında Geliştirilen Coğrafi Bilgi Sistemleri Modülü Sebahattin Keskin

Doğu Akdeniz’de Web-tabanlı Turunçgil Bilgi Sistemi Oluşturulması Süha Berberoğlu, Merve Şahingöz, Ahmet Çilek

The Use of GIS For Watershed Management Rawaa Abdulfattah Abdulhussein, Ahmet Özgür Doğru

Ortadoğu Toz Kaynaklarının Tespiti ve Fırat-Dicle Nehri Havzası (Suriye-Irak) Tarım Alanlarına Etkisinin Değerlendirilmesi Ayhan Ateşoğlu, Metin Tunay, Talha Berk Arıkan, Saffet Yıldız

CBS ve AHP Yöntemiyle Taşkın Afetinin Analiz Edilmesi: Trabzon-Beşikdüzü Örneği Ceren Apaydın, Büşra Ün

10:40 TO3: WEBCBS, SEMANTİK WEB, ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK, GÖNÜLLÜ COĞRAFİ BİLGİ (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Doç. Dr. Halil AKINCI

NetCAD Birlikte Çalışabilirlik Platformu Dinçer Uygun

Turkish Topographic Vector Database (TOPOVT) Real Time Updating System Altan Yılmaz, Mustafa Canıberk, Bekir Yüksel

Potential of Spatial Semantics for Developing Multi-Representation Spatial Databases Abdulkadir Memduhoğlu, Melih Başaraner

Kentsel Sorunların Yönetimi İçin Bir Gönüllü Coğrafi Bilgi Mobil Uygulaması Geliştirilmesi Talha Taşkanat, Abdullah Karaağaç, Erkan Beşdok, Bülent Bostancı

10:40 TO4: ALTYAPI YÖNETİMİ (Mithat Özsan Amfisi B Salonu)

Oturum Başkanı: Yrd. Doç. Dr. Caner GÜNEY

Karayolları Genel Müdürlüğü Görüntü Tabanlı Bilgi Yönetim Sistemi Projesi Önder Çelik

Enerji Nakil Hatlarında Arızaların Önceden Tahmin Edilmesinde CBS Kullanımı: SÜPERGÖZ Projesi Tuba Yalçın


vi

Yatırım Planlama, Müşteri İlişkileri Şikayet Yönetimi ve Pazarlama Faaliyetlerinde Karar Destek Sistemi Olarak CBS Kullanımı Örnek Uygulaması Sultan Gökçen Bilgen, Ender Sunerli, Güzin İncedal, Şerife Sarı Gedik

Sensor Verilerinin Kent Otomasyonunda Bütünleşik Kullanımı Emin Bank


13:30 PANEL 3: ÜLKE VE KENT YÖNETİMİNDE CBS; TMMOB YAKLAŞIMLARI (Planlama, plan uygulama, yapı denetimi gibi, TMMOB ve bağlı odaların ilgi alanlarına giren işlerde CBS ve konumsal veri altyapılarının rolü: Mevcut durum, yasal mevzuat, mesleki arakesitler, sorunlar, öneriler)

Moderatör: A. Fahri Özten (TMMOB Yürütme Kurulu Üyesi)

Panelistler: Prof. Dr. İlhami Bayramin (Ziraat MO), Doç. Dr. Tolga Can (Jeoloji MO), Yrd. Doç. Dr. Semih Emür (Şehir Plancıları O), Nizamettin İnsel (Maden MO)

15:30 ARA

15:45 PANEL 2: ÖZGÜR VERİ, ÖZGÜN BİLGİ, UKVA (TUCBS) (Ulusal Konumsal Veri Altyapısı ve açık veri alanında mevcut durum, politikalar)

Moderatör: Prof. Dr. Çetin Cömert (HKMO CBS Kom. Bşk.)

Panelistler: Müh. Alb. Altan Yılmaz (HGK), Mert Yasin Öz (TKGM), Güleç Gencer Alır (CBS GM)

17:45 POSTER OTURUMU 1 (Poster Sunum Alanı)

Oturum Başkanları: Doç.Dr. Halil AKINCI, Doç.Dr. Sedat Doğan, Yrd.Doç.Dr. Hasan T. Bostancı

Taşınmazların İş Akış Süreçleri ve Coğrafi Bilgi Sistemlerine Entegre Olarak Yönetilmesi Taşkın Özkan, Egemen Arslan

Harita Destekli Asansör Denetimi Takip Projesi Yunus Emre Şen

QGIS ile Web Tabanlı Arkeolojik Alanlar Bilgi Sistemi Oluşturulması Mehmet Tok, Nusret Demir

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Web Teknolojisinin Kullanılması Kapsamında Örnek Geodata Uygulaması Murat Çalışkan

CORINE 2012 Türkiye Arazi Örtüsü Sınıflandırma Projesi Kamile Kalaycı

Acil Sağlık İstasyonları Yer Seçiminde Konumsal Analizlerin Kullanılabilirliği: Ordu İli Örneği Abdullah Özdemir, Aysun Gül, Arzu Özdemir

Üç Boyutlu, Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi Tasarımı ve Uygulaması (YTÜ İnşaat Fakültesi) Fatih Sazan, Ümit Gümüşay


vii

Automatic Design of Cartographic Projections Müge Şenel

Hidrometeorolojik Gözlem Ağının Havzayı Temsil Ediciliği Sorunu ve Havza Su Potansiyeli Hesaplamalarına Etkisi Ahmet Hamdi Sargın, Mehmet Ekmekçi

Mezarlık Bilgi Sistemi: Sivas İli Örneği Sefa Sarı, Gürkan Veysi Özçağlar, Atilla Altun, Esra Makara, İlhami Işık, Gökhan Polat, Adem Seller, Tarık Türk

Doğal Afetlerde Riskli Alanların Değerlendirilmesinde CBS Kullanımı: Adana İli Örneği Bülent Bostancı, Abdurrahman Geymen, Ahmet İlvan

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve AHP Yöntemi Kullanılarak Rüzgar Enerji Santrallerinin Kurulacağı Alanların Belirlenmesi Murat Çolakoğlu, Halil Akıncı, Sebahat Temuçin Kılıçer, Yalçın Yılmaz, Elif Beyza Çatalbaş

17 Kasım 2017 Cuma

08:40 TO5: YEREL YÖNETİMLERDE CBS (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Prof. Dr. Süleyman Savaş DURDURAN

Süreç Yönetimine CBS Penceresinden Bakmak; “OBB BSK Süreç Yönetim Sistemi” Abdullah Özdemir, Selin Ataman, Arzu Özdemir

Belediyelerde Bir Halkla İlişkiler Aracı Olarak CBS Abdullah Özdemir, Murat Aygün, Arzu Özdemir

İzmir Büyükşehir Belediyesi CBS Uygulamaları Zeynep Özege, Mehmet Erenoğlu, Ufuk Kansu, U. Burak Erdugan, Özcan Danışman

Bursa Büyükşehir Belediyesi AYKOME Bilgi Sistemi Cüneyt Taşkesen

Bütünleşik Bilgi Sistemleri: Silifke İlçesi Örneği Fikri Haşal, Serhat Kalkan, Anıl Bilici, Yusuf Doğan, Halime Yılmaz

08:40 TO6: KONUMSAL ANALİZ (Mithat Özsan Amfisi B Salonu)

Oturum Başkanı: Prof. Dr. Süha BERBEROĞLU

Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Kentsel Büyümenin Geleceğe Yönelik Modellenmesinde En Yaygın Kullanımlar

Ceren Yağcı, Fatih İşcan

Coğrafi Bilgi Sistemleri İle İklim Değişikliklerinin İzlenmesi: İzmir İli Örneği Anıl Can Birdal, Engin Korkmaz, Gökhan Erşen, Tarık Türk, Rutkay Atun


viii

Landslide Susceptibility Mapping of Ilkadım (Samsun) District Using Frequency Ratio Method Cem Kılıçoğlu, Sedat Doğan, Halil Akıncı

Ekosistem Temelli Havza Yönetimi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Değerlendirilmesi Şevki Danacıoğlu, Şermin Tağıl

Dinamik Çığ Tehlike Değerlendirmesi İçin Bayes Ağlarının CBS'ye Entegrasyonu: UKVA Perspektifi İpek Yılmaz, Derya ÖZTÜRK

10:40 TO7: ULUSAL KONUMSAL VERİ ALTYAPISI, SİSTEM TASARIMI (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Doç. Dr. Melih BAŞARANER

Değişen Mekansal Veri Altyapıları ve Yeni Nesil Mekansal Bilgi Sistemleri ile Modern Karar Verme Süreçleri Caner Güney, Rahmi Nurhan Çelik

CBS Projelerinde Çevik Yaklaşımlar: MERBIS Örneği Tuba Yalçın

Türkiye’de Standart Adres Kullanımına Yönelik Bir Araştırma Batuhan Kılıç, Fatih Gülgen

SPK Değerleme Rapor Formatının XML Şeması Birol Alas

NSDI or Open Data, Which Way to Go? Çetin Cömert, M. Emre Yıldırım

10:40 TO8: KONUMSAL ANALİZ, GEOTASARIM, VERİ ÜRETİMİ (Mithat Özsan Amfisi B Salonu)

Oturum Başkanı: Prof. Dr. Murat YAKAR

Peyzaj Görünürlüğünün Sayısal Analizi ve Haritalanması Hakan Alphan

İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Uçak Platformlarından Elde Edilen Görüntülerin Ortofoto Üretiminde Karşılaştırılması Ekrem Ayyıldız, Metin Soylu, Hülya Tuna, Levent Özmüş, Sedat Bakıcı

Bina Detaylarının Yüksek Çözünürlüklü Görüntülerden Aktif Kontur Yöntemi İle Otomatik Çıkarımı Zeynep Akbulut, Samed Özdemir, Hayrettin Acar, Mustafa Dihkan, Fevzi Karslı

Şehirleşme ve Şehirli Algısının Mülkiyet Kavramı Üzerinden Yenilenmesi Kapsamında “Kentsel Dönüşüm” Uygulamalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Geotasarım Teknolojilerinin Kullanımı Saffet Erdoğan, Recep Aslan


13:30 PANEL 5: CBS ÖZEL SEKTÖRÜ: MEVCUT DURUM, SORUNLAR VE ÇÖZÜM ÖNERİLERİ (CBS özel sektörünün projeleri ve sektörün büyümesi için önerileri, yasal mevzuat, açık veri, CBS eğitiminden beklentiler)


ix

Moderatör: Yrd. Doç. Dr. Hasan Tahsin Bostancı

Panelistler: Emin Bank (NetCAD), Abdullah Efe (Başarsoft)

15:30 ARA

15:45

PANEL 6: KENT BİLGİ SİSTEMLERİ: YEREL YÖNETİMLERDE CBS (Yerel yönetim bilgi sistemleri için işleyiş modeli ne olmalıdır? Mevcut durum, sorunlar, yasal mevzuat, açık veri)

Moderatör: Hasan Zengin

Panelistler: Fikri Haşal (Teracity Yazılım Tek.), Lütfi Doğan (Adana Büyükşehir Belediyesi), Abdullah Özdemir (Ordu Büyükşehir Belediyesi)

17:45 POSTER OTURUMU 2 (Poster Sunum Alanı)

Oturum Başkanları: Doç.Dr. Halil AKINCI, Doç.Dr. Sedat Doğan, Yrd.Doç.Dr. Hasan T. Bostancı

İstanbul Kara Surları'nın Somut ve Somut Olmayan Kültürel Niteliklerinin Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Modellenmesi Figen Kıvılcım Çorakbaş, Alper Çabuk

Kent ve Ülke Ölçeğinde Doğal Kaynakların Korunmasında Coğrafi Bilgi Sistemleri Teknolojilerinin Kullanımı Burak İpek

Rüzgâr Enerjisi Santrali Kurulabilecek Alanların CBS İle Belirlenmesi: Sivas İli Örneği Rutkay Atun, Önder Gürsoy, Anıl Can Birdal

Yerel Yönetimlerde Etkin Bir Denetim Aracı Olarak CBS Abdullah Özdemir, Haluk Gürsoy

Landslide Susceptibility Assessment of Hopa (Artvin) District Using GIS-based Frequency Ratio Method Halil Akıncı, Esra Tunç Görmüş, Ayşe Yavuz Özalp, Cem Kılıçoğlu

Türkiye’nin Kentiçi Ulaşım Veri Tabanının Oluşturulması İçin GIS Temelli Bir Yöntem Önerisi Candan Sağıroğlu, Ebru Vesile Öcalır Akünal

18 Kasım 2017 Cumartesi

09:00 TO9: EN İYİ BİLDİRİ OTURUMU (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Prof. Dr. Mahmut Onur KARSLIOĞLU

Kızılırmak Deltası ve Lagünlerinin Kıyı Paterninin Fraktal Analizi Azize Uyar, Derya Öztürk

Türkiye İçin Aylık Güneşlenme Süresinin Uydu Verileri ve Coğrafik Parametreler Kullanılarak Tahmin Edilmesi Kazım Kaba, M. Tülin Zateroğlu, H. Mustafa Kandırmaz

Appraising Generalized Additive Models (GAMs) in GIS Framework Bülent Tütmez


x

Hierarchical Blockchain Architecture for A Relaxed Hegemony on Cadastre Data Management and Update: A Case Study For Turkey Abdulvahit Torun

Gezgin Satıcı Problemi'ne Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden Bir Çözüm: TRIO (TRavel Itinerary Organizer) Serhat Yılmaztürk

11:00 KAPANIŞ OTURUMU (Mithat Özsan Amfisi A Salonu)

Oturum Başkanı: Prof. Dr. Çetin CÖMERT


CONTENTS

Presentation Title

TO1: 3b CBS, 3B Kent Modelleri

Konumsal Veri Modellerinin 3B Bir Kadastro İçin Kullanılabilirliklerinin İncelenmesi

Konut Edinmede Web Tabanlı Mekansal Karar Verme Yaklaşımı: “Emekli”

3 Boyutlu Kent Modellerinin Üretimi ve Arazi Yönetiminde Kullanımı

3B Kent Modelleri İçin Yeni Bir Silüet Analizi Modülünün Geliştirilmesi

Generating 3D City Models at Condominium Level

TO2: Tarım, Havza Yönetimi, Risk Haritalama

Tarım Bilgi Sistemi Kapsamında Geliştirilen Coğrafi Bilgi Sistemleri Modülü

Doğu Akdeniz’de Web-Tabanlı Turunçgil Bilgi Sistemi Oluşturulması

The Use of GIS for Watershed Management

Ortadoğu Toz Kaynaklarının Tespiti ve Fırat-Dicle Nehri Havzası (Suriye-Irak) Tarım Alanlarına Etkisinin Değerlendirilmesi

CBS ve AHP Yöntemiyle Taşkın Afetinin Analiz Edilmesi: Trabzon-Beşikdüzü Örneği

TO3: WebCBS, Semantik Web, Artırılmış Gerçeklik, Gönüllü Coğrafi Bilgi

NetCAD Birlikte Çalışabilirlik Platformu

Turkish Topographic Vector Database (TOPOVT) Real Time Updating System

Potential of Spatial Semantics for Developing Multi-Representation Spatial Databases

Kentsel Sorunların Yönetimi İçin Bir Gönüllü Coğrafi Bilgi Mobil Uygulaması Geliştirilmesi

TO4: Altyapı Yönetimi

Karayolları Genel Müdürlüğü Görüntü Tabanlı Bilgi Yönetim Sistemi Projesi

Enerji Nakil Hatlarında Arızaların Önceden Tahmin Edilmesinde CBS Kullanımı: SÜPERGÖZ Projesi

Yatırım Planlama, Müşteri İlişkileri Şikayet Yönetimi ve Pazarlama Faaliyetlerinde Karar Destek Sistemi Olarak CBS Kullanımı Örnek Uygulaması

Page No

1

3

5

6

9

10

11

12

14

16

18

19

20

24

26

28

29


Sensör Verilerinin Kent Otomasyonunda Bütünleşik Kullanımı

TO5: Yerel Yönetimlerde CBS

Süreç Yönetimine CBS Penceresinden Bakmak; “OBB BSK Süreç Yönetim Sistemi”

Belediyelerde Bir Halkla İlişkiler Aracı Olarak CBS

İzmir Büyükşehir Belediyesi CBS Uygulamaları

Bursa Büyükşehir Belediyesi AYKOME Bilgi Sistemi

Bütünleşik Bilgi Sistemleri: Silifke İlçesi Örneği

TO6: Konumsal Analiz

Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Kentsel Büyümenin Geleceğe Yönelik Modellenmesinde En Yaygın Kullanımlar

Coğrafi Bilgi Sistemleri İle İklim Değişikliklerinin İzlenmesi: İzmir İli Örneği

Landslide Susceptibility Mapping of Ilkadım (Samsun) District Using Frequency Ratio Method

Ekosistem Temelli Havza Yönetim Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Değerlendirilmesi

Dinamik Çığ Tehlike Değerlendirmesi İçin Bayes Ağlarının CBS'ye Entegrasyonu: UKVA Perspektifi

TO7: Ulusal Konumsal Veri Altyapısı (UKVA), Sistem Tasarımı

Değişen Mekansal Veri Altyapıları ve Yeni Nesil Mekansal Bilgi Sistemleri ile Modern Karar Verme Süreçleri

CBS Projelerinde Çevik Yaklaşımlar: MERBIS Örneği

Türkiye’de Standart Adres Kullanımına Yönelik Bir Araştırma

SPK Değerleme Rapor Formatının XML Şeması

NSDI or Open Data Which Way to Go?

TO8: Konumsal Analiz, Geotasarım, Veri Üretimi

Peyzaj Görünürlüğünün Sayısal Analizi ve Haritalanması

İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Uçak Platformlarından Elde Edilen Görüntülerin Ortofoto Üretiminde Karşılaştırılması

Bina Detaylarının Yüksek Çözünürlüklü Görüntülerden Aktif Kontur Yöntemi İle Otomatik Çıkarımı

Page No

32

33

35

38

39

40

41

43

45

47

49

55

58

60

62

64

67

69

70


Şehirleşme ve Şehirli Algısının Mülkiyet Kavramı Üzerinden Yenilenmesi Kapsamında “Kentsel Dönüşüm” Uygulamalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Geotasarım Teknolojilerinin Kullanımı

TO9: En İyi Bildiri Oturumu

Kızılırmak Deltası ve Lagünlerinin Kıyı Paterninin Fraktal Analizi

Türkiye için Aylık Güneşlenme Süresinin Uydu Verileri ve Coğrafik Parametreler Kullanılarak Tahmin Edilmesi

Appraising Generalized Additive Models (GAMs) in GIS Framework

Hıerarchical Blockchain Architecture for A Relaxed Hegemony on Cadastre Data Management and Update: A Case Study for Turkey

Gezgin Satıcı Problemine Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden Bir Çözüm: TRIO (TRavel Itinerary Organizer)

Poster Oturumu 1

Taşınmazların İş Akış Süreçleri ve Coğrafi Bilgi Sistemlerine Entegre Olarak Yönetilmesi

Harita Destekli Asansör Denetimi Takip Projesi

QGIS ile WEB Tabanlı Arkeolojik Alanlar Bilgi Sistemi Oluşturulması

Acil Sağlık İstasyonları Yer Seçiminde Konumsal Analizlerin Kullanılabilirliği; Ordu İli Örneği

Üç Boyutlu, Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi Tasarımı ve Uygulaması (YTÜ İnşaat Fakültesi)

Automatic Design of Cartographic Projections

Hidrometeorolojik Gözlem Ağının Havzayı Temsil Ediciliği Sorunu Ve Havza Su Potansiyeli Hesaplamalarına Etkisi

Mezarlık Bilgi Sistemi: Sivas İli Örneği

Doğal Afetlerde Riskli Alanların Değerlendirilmesinde CBS Kullanımı: Adana İli Örneği

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve AHP Yöntemi Kullanılarak Rüzgâr Enerji Santrallerinin Kurulacağı Alanların Belirlenmesi

Poster Oturumu 2

İstanbul Kara Surları'nın Somut ve Somut Olmayan Kültürel Niteliklerinin Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Modellenmesi

Page No

72

75

80

82

83

87

89

90

91

92

94

95

96

97

99

101

103


Kent ve Ülke Ölçeğinde Doğal Kaynakların Korunmasında Coğrafi Bilgi Sistemleri Teknolojilerinin Kullanımı

Selecting Suitable Areas for Windpower Plant by GIS: A Case Study in Sivas in Turkey

Yerel Yönetimlerde Etkin Bir Denetim Aracı Olarak CBS

Landslide Susceptibility Assessment of Hopa (Artvin) District Using GIS-based Frequency Ratio Method

Türkiye’nin Kentiçi Ulaşım Veri Tabanının Oluşturulması için GIS Temelli Bir Yöntem Önerisi

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Web Teknolojisinin Kullanılması Kapsamında Örnek Geodata Uygulaması

CORINE 2012 Türkiye Arazi Örtüsü Sınıflandırma Projesi

Page No

105

106

107

108

110

111

112


1

Konumsal Veri Modellerinin 3B Bir Kadastro İçin Kullanılabilirliklerinin İncelenmesi

Fatih Döner1,*, Samet Şirin2

1 Gümüşhane Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Bağlarbaşı, Gümüşhane.

2 Muş Valiliği Çevre Ve Şehircilik İl Müdürlüğü, İmar ve Planlama Müdürlüğü, Muş.

Özet

Yapılaşma yoğunluğu ve altyapı tesislerinin giderek karmaşık hale gelmesi özellikle kentsel alanlarda

kamu ve özel kişilere ait taşınmazların yasal durumlarının daha etkin tescil ve temsilini gerektirmektedir.

Bu gereklilik son yıllarda kadastro sistemlerinin tescil için iki boyutlu yatay bir düzlem yerine düşey

boyutu da (üçüncü boyut) içeren bir mekânı referans almasını gündeme getirmiştir. Öte yandan, üç

boyutlu (3B) karmaşık kullanım durumlarının modellenmesini destekleyebilecek birçok konumsal veri

modeli geliştirilmiştir. Bunlardan bazıları CityGML (City Geography Markup Language), IFC (Industry

Foundation Classes), IndoorGML ve LADM (Land Administration Domain Model) olarak sıralanabilir.

CityGML uluslararası düzeyde kabul gören 3B kent nesnelerinin temsili için ortak bir bilgi modelidir.

CityGML kent nesnelerinin geometrik, topolojik, semantik ve görünüm özelliklerini dikkate alarak sınıf

ve ilişkilerini tanımlar. Diğer vektör formatların aksine CityGML, geometri ve grafiklere ilave olarak

genel amaçlı zengin bir bilgi modelini temel alır. Bu sayede farklı alanlardaki karmaşık analizler için

3B modellerin kullanılmasını olanaklı kılar. CityGML’in kullanım alanlarından bazıları kent planlama,

mimari tasarım, turizm, 3B kadastro, çevresel benzetim, afet yönetimi, yaya navigasyonu olarak

sayılabilir. Açık bir model olan CityGML, GML uygulama şeması ile gerçekleştirilir. GML konumsal

verinin değişimi için geliştirilebilir bir standart olup OGC (Open Geospatial Consortium) ve ISO TC

211 (International Organization for Standardization- Technical Committee- Geographic

information/Geomatics) tarafından yayınlanmıştır (Biljecki vd., 2015).

IFC standardı BIM (Building Information Modeling) modellerinin depolanması ve değişimi için açık ve

platform bağımsız bir veri modelidir. Bu standardın amacı BIM modellerinin farklı platformlar arasında

birlikte işlerliğini ve değiş-tokuşunu sağlamaktır. EXPRESS veri modelleme dili bu açık BIM modelinin

temlini oluşturur. IFC’de çok sayıda konumsal ve semantik kavramlar binaların modellenmesi için

kullanılır. IFC, arazi yüzerini temsil etmesi yanında coğrafi koordinatları, datum yüksekliklerini, binanın

adresi gibi bilgileri öznitelik olarak saklayabilir. IFC’de modeldeki fiziksel elementlerin sadece

geometrik ve topolojik yapıları değil bunlar arasındaki semantik bağlantı (duvarlar ve tavanlar gibi) da

tanımlanır. IFC, binaların hiyerarşik bölümlenmesi yanında bina elementlerinin birbiriyle hiyerarşik

olmayan bağlantısını da destekler. Bu yaklaşım özellikle çeşitli yasal haklar binanın farklı yerlerine

dağıldığında kullanışlıdır. Örmeğin bir özel mülkiyet hakkı bağımsız bölüm (daire), otopark ve depo

gibi binanın farklı yerlerindeki birimleri kapsıyorsa bu mülkiyet hakkını diğer birimlerle ilişkilendirerek

modellemek IFC ile mümkündür (Atazadeh vd., 2017a).

IndoorGML OGC (Open Geospatial Consortium) tarafından kapalı mekânlarda ağ analizi yapmak için

geliştirilen oldukça yeni bir 3B standarttır. Bu fiziksel veri modeli kapalı mekânlardaki navigasyon

faaliyetleri için temel topolojik ve semantik varlıkları içerir. İç mekânın bölümlenmesi ve bu bölümlerin

bağlantı, yakınlık ve ilişkileri IndoorGML’de tanımlanır. Bu fiziksel modelin sunduğu ilişkiler

sayesinde kapalı mekânlar ve bunların sınırları modellenebilir. Bu sayede yapı içerisindeki kullanım

durumlarının yasal sınırlarını temsil etmek mümkün olabilir (Atazadeh vd., 2017b).

LADM bir ISO (International Organization for Standardization) standardı olup arazi idaresinin bilgi

bileşenini kapsayan kavramsal bir model sunmaktadır. Bu model su yüzeylerini de kapsayacak şekilde

araziyi, arazi üstündeki ve altındaki mekânı içine almaktadır. LADM’nin temel amaçlarından biri arazi

idaresi sistemlerinin gelişimi için geliştirilebilir bir temel oluşturmaktır. LADM taraflar, konumsal

birimler, idari birimler ve konumsal kaynaklardan oluşur. Taraflar yasal işlemlerdeki kişi ve kurumları

temsil eder. Konumsal birimler arazi, binalar veya mülkiyetle ilişkili yasal menfaatlerin temsilini sağlar.

Temel konumsal birimler arazi parselleri, binalar veya altyapı tesisleri etrafındaki hacimsel yasal


2

mekânlardır. İdari birimler konumsal birimlerle ilişkili yasal haklar temel alınarak tanımlanır. Örneğin

bir binadaki özel mülkiyet bir bağımsız bölümün yasal mekânı, otopark ve depo gibi üç konumsal

birimden oluşan bir idari birim olarak dikkate alınır. Konumsal kaynaklar ise konumsal birimlerin

sınırlarını temsil etmek için kullanılan veri elde etme yöntemlerini içermektedir. En yaygın konumsal

kaynaklar yersel ölçmeler, fotogrametrik yöntem ve nokta bulutu verisi olarak sıralanabilir. LADM’de

konumsal birimlerin sınırlarını tanımlamak için iki yaklaşım bulunmaktadır. Birincisi 2B-alansal

konumsal birimlerinin ikincisi ise sınırlandırılmış hacimsel konumsal birimlerin tanımlanması içindir

(Lemmen vd., 2015).

Bir bina içerisindeki farklı bölümlerin yasal sınırlarını 3B olarak belirgin bir şekilde göstermek kolay

değildir. Bununla birlikte, son yıllarda bu sınırların kullanıcılara gösterilebilmesi ve kolayca

anlaşılabilmesi için 3B dijital ortamlar daha fazla imkân sunmaya başlamıştır. Kadastronun konusunu

oluşturan taşınmaz mallar söz konusu olduğunda fiziksel sınırlar ve yasal sınırlar arasındaki farkı

dikkate almak gerekmektedir. CityGML, IndoorGML, IFC gibi veri modelleri yapıların fiziksel

temsilini hedeflerken LADM gibi veri modelleri sadece fiziksel nesneleri değil taşınmazların yasal

sınırlarını da modellemeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada yukarıda söz edilen veri modellerinin

kadastronun kapsam ve içeriğini zenginleştirmeye yönelik olarak 3B bir yaklaşımda

kullanılabilirliklerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Örnek uygulamalar araştırılarak modellerin yasal ve

teknik açıdan uygulanabilirlikleri karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Konumsal Veri Modelleri, Bina Bilgi Modelleri, Kadastro, CityGML, LADM

Kaynaklar

Atazadeh B., Rajabifard A., Kalantari M., (2017), Assessing Performance of Three BIM-Based Views

of Buildings for Communication and Management of Vertically Stratified Legal Interests, International

Journal of Geo-Information, 198 (6), 2017a.

Atazadeh B., Kalantari M., Rajabifard A., Ho S., (2017), Modelling Building Ownership Boundaries

Within BIM Environment: A Case Study in Victoria, Computers, Environment and Urban Systems, 61,

2017b, Australia.

Biljecki F., Stoter J., Ledoux H., Zlatanova S., Çöltekin A., (2015), Applications of 3D City Models:

State of the Art Review, ISPRS International Journal of Geo-Information, 4, 2015.

Lemmen C., van Oosterom P., Bennett R., (2015), The Land Administration Domain Model, Land Use

Policy, 49.


3

Konut Edinmede Web Tabanlı Mekansal Karar Verme Yaklaşımı: “Emekli”

Hakan Emekli1,*, Caner Güney2, Fatih Terzi2, Ali Güneş1

1 İstanbul Aydın Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği, Küçükçekmece, İstanbul. 2 İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, Maslak, İstanbul.

Özet

İnternetin kullanıldığı diğer sektörlerde olduğu gibi taşınmaz sektöründe de web uygulamaları üzerinden

konut alımı ve satımı yaygın bir uygulama alanı olup birçok web sitesi bu hizmeti yurt içinde ve yurt

dışında etkin olarak vermektedir. Konut alanındaki arz ve talebin artması, sözü edilen web sitelerinin

yalnız konutun fiziksel özelliklerine ilişkin tanımlayıcı bilgileri sunması, konutun mekansal, çevresel ve

sosyal özelliklerini dikkate almaması vb. nedenlerle konut almak isteyenlerin bu siteleri kullanarak ne

kadar doğru ve güvenilir bir seçim yapabildiği sorusunu ortaya çıkarmaktadır. Bu soru özellikle konut

ederlerinin (para karşılığı değerlerinin) gerçek değerinden çok fazla olduğu İstanbul gibi bir mega

şehirde büyük önem kazanmaktadır. Ayrıca konut; sosyal olanaklara, sağlık hizmetlerine, eğitim

kurumlarına ve çalışma alanlarına açılan bir kapıdır. Konut alımı yapmak isteyenlerin öncelikleri kişiden

kişiye aileden aileye farklılık gösterebilmektedir. Örneğin küçük çocuğu olan aileler için parklar ile kreş,

anaokulu ve ilköğretim okulları gibi eğitim kurumlarına yakınlık önemliyken, yaşlı insanlar için sağlık

kurumlarına yakınlık daha önemli olabilmektedir. Bu derece önemli bir konuda karar verirken çok farklı

nitelikteki etkenleri göz önünde bulundurmak gerekmektedir.

Taşınmaz sektöründe sıklıkla sorulan sorulardan bazılarına aşağıdaki sorular örnek olarak gösterilebilir

(Simpson 1987, Waddell 1993):

İstediğim gibi bir evi/konutu NEREDE bulabilirim?

Satın alabileceğim EN İYİ konut hangisidir?

Birinci sorudaki NEREDE? sorusunun yanıtı olan ‘yer/konum (location)’ bilgisi fiziksel yeryüzündeki

konum bilgisi ile birlikte sosyal ortam bilgisini de içermektedir. İkinci soruda yer alan EN İYİ

HANGİSİ? sorusu istemcinin belirlemiş olduğu kişisel tercihlere göre ‘en uygun’ (optimum, affordable)

olan konutun hangisi olduğunu kestirebilmektir (Simpson 1987, Waddell 1993). Burada birinci sorunun

yanıtı Mekansal Bilgi Sistemi (Coğrafi Bilgi Sistemi, Geospatial Information System-GIS, Coğrafi Bilgi

Sistemi-CBS, ikinci sorunun yanıtı ise Karar Destek Sistemi (Decison Support System-DSS)

kullanılarak etkin olarak verilebilir.

Çalışmanın hedefi konut arayan kişilerin kendi gereksinimlerine ve önceliklerine göre “en uygun

(optimum) konut seçimi” konusunda “en iyileme (optimization)” modeline dayalı bir çatkının

(framework) geliştirilmesi ve mekansal karar verme (optimal spatial decision making) sürecinde

kullanılabilmesidir.

Çalışmanın amacı yukarıda ifade edilen çatkıya dayalı açık kaynak kodlu, web tabanlı, etkileşimli,

dinamik, gerçek zamanlı bir Mekansal Karar Destek Sistemi (Spatial Decision Support System-SDSS)

uygulaması/servisi geliştirmektir. Çalışma kapsamında geliştirilmekte olan EMEKLİ sistemi Çok

Ölçütlü Karar Vermenin (Multi Criteria Decision Making-MCDM) analiz özellikleri ile Mekansal Bilgi

Sisteminin (yakınlık, erişebilirlik, ağ analizi gibi) mekansal işlevselliklerini (GIS functions)

bütünleştirerek konut ediniminde en uygun konutu belirlemede kullanılacak web tabanlı mekansal karar

destek sistemi uygulamasıdır.

Taşınmaz sektöründe bulunan sahibinden.com, zingat.com, hurriyetemlak.com vb. web tabanlı taşınmaz

uygulamaları her ne kadar harita ve konum bilgilerini kullansalar da birer GIS uygulaması değillerdir.

Sözü edilen bu siteler istemcinin konuta ilişkin klasik SQL sorgulaması üzerinde yalnız belirli (fiziksel)

özellikleri sorgulanmasına ve sorgulama sonucunda filtrelenen evleri harita üzerinde gösterilmesine


4

olanak vermektedir. Çalışma kapsamında geliştirilmekte olan EMEKLİ sistemi ise daha çok

belirsizliklerle (uncertainities) ilgilenmekte ve MCDM ile GIS uygulamasını bütünleştirerek en uygun

karar vermeyi gerçekleştirmeyi hedeflemektedir. Bu şekilde bir yaklaşım kullanıcı tarafından

tanımlanan seçim ölçütleri arasındaki ilişkilerin diğer bir ifadeyle belirsizliklerin yönetilmesi ve uzman

görüşlerine dayalı kuralların (rules) tanımlanması işlevlerini yerine getirerek karar-verme sürecini

gerçekleştirmektedir.

Önerilen sistem web tabanlı bir mekansal karar destek sistemi olduğundan oluşturulan mekasnal

modelin 2 boyuttan 3 boyuta (3B) taşınması ve görüş analizi gibi 3B mekansal analizlerin ve

etkileşimlerin web üzerinden gerçekleştirilerek analiz sonuçlarının mekansal karar destek sürecinde

kullanılabilmesidir. Bunu için de 3B kent modellerine, 3B arazi modellerine ve 3B bina bilgilerine

gereksinim bulunmaktadır. Sistem geliştirenlerin tüm bu veri kümelerini baştan üretmemeleri ya da

üretememe durumları için mekansal veri altyapıları tarafından ilgili servislerin yayınlanması gerektiği

vurgulanacaktır.

Web üzerinde 3B mekansal görselleştirmelerin ve analizlerin yapılması kolay bir çözüm değildir. Bu

konuda birçok farklı teknoloji farklı kurumlarca geliştirilmektedir. Mekansal verilerin 3B

görselleştirilmesinde mekansal bilişim alanında kabul görmüş bir standart henüz bulunmamaktadır. Bu

çalışmada pilot bölge olan İstanbul-Şişli ilçesine ait binalar 3B olarak web üzerinde 3B arazi modelinde

görselleştirilmiştir. Karşılaşılan zorluklar ve kazanılan deneyimler çalışma kapsamında paylaşılacaktır.

3 boyutlu web ve mobil CBS uygulamaları akıllı kentler (smart cities) için hazır ve yeterli midir?

sorusunun yanıtı da mekan bilgisinin akıllı kentler için temel bileşen olduğu gerçekliği üzerinden

tartışılmaya çalışılacaktır.

Anahtar Kelimeler: Taşınmaz Yönetimi, Konut Seçimi, Mekansal Karar Destek Sistemi, Karar

Modelleri, Web tabanlı Mekansal Bilgi Sistemi, 3B Mekansal Bilgi Sistemi

Kaynaklar

Simpson W., (1987), Workplace Location, Residential Location, and Urban Commuting, Urban Studies,

24, 119–128.

Waddell P., (1993), Exogenous Workplace Choice in Residential Location Models: Is The Assumption

Valid? Geographical Analysis, 25, 65–82.


5

3 Boyutlu Kent Modellerinin Üretimi ve Arazi Yönetiminde Kullanımı

Metin Soylu1,*, Ekrem Ayyıldız1, Hülya Tuna1, Levent Özmüş1, Sedat Bakıcı1

1 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Harita Dairesi Başkanlığı, Dikmen, Ankara.

Özet

Medeni Kanunun “Arazi üzerindeki mülkiyet, kullanılmasında yarar olduğu ölçüde, üstündeki hava ve

altındaki arz katmanlarını kapsar. Bu mülkiyetin kapsamına, yasal sınırlamalar saklı kalmak üzere

yapılar, bitkiler ve kaynaklar da girer” şeklindeki 718. maddesi ile 3402 sayılı Kadastro Kanunu üç

boyutlu (3D) kadastroyu öngörmektedir.

3D kadastronun gerçekleştirilebilmesi için 3D verilere ihtiyaç vardır. Bu ihtiyacın karşılanmasında, eğik

resim fotogrametrisi ana veri toplama yöntemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu yöntem ile elde edilen

veriler 3D Kadastro ve Emlak İdaresi faaliyetlerinde altlık olarak kullanılmaktadır.

Ülkemizde emlak idaresi faaliyetleri kapsamında ihtiyaç duyulan üç boyutlu kadastro, kentsel alanlarda

gayrimenkul değerleme ve pazarlama, kentsel planlama, kaçak yapı izleme ve şehir yönetimi, konuma

bağlanması gereken verilerin (ulusal adres verisi, vb.) akıllandırılması gibi hizmetlerde yüksek

çözünürlüklü havadan alınmış eğik resimlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ihtiyaçlar bildirinin konusunu

oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Medeni Kanun, Kadastro, 3D Kadastro, Gayrimenkul Değerleme, Eğik Resim

Fotogrametrisi


6

3B Kent Modelleri İçin Yeni Bir Silüet Analizi Modülünün Geliştirilmesi

Sebahat Temuçin Kılıçer1,*, Çetin Cömert2, Halil Akıncı1

1

Artvin Çoruh Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Seyitler, Artvin. 2 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Merkez, Trabzon.

Özet

Genel olarak, “konumsal veri tabanı yönetimi için tasarlanmış yazılım ve donanım elemanlarının bütünü

(Masry ve Lee, 1988)” şeklinde tanımlanan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), dünya üzerindeki karmaşık

sosyal, ekonomik ve çevresel sorunların çözümüne yönelik konuma dayalı karar verme süreçlerinde

yaygın olarak kullanılmaktadır. CBS, konumsal verilerin gösterimi ve sunumunun ötesinde, sahip

olduğu iki boyutlu (2B) ve üç boyutlu (3B) veri modelleme, sorgulama ve analiz fonksiyonları sayesinde

turizm, çevre, enerji, tarım, orman, ulaşım, afet ve acil durum yönetimi, araç takibi, kentsel planlama,

şehircilik ve arazi kullanım uygulamaları gibi farklı birçok alanda karar vericilerin doğru kararlar

almasına katkı sağlamaktadır.

Konumsal verilerin 2B düzlemde temsil edilmesiyle üretilen 2B haritalar, CBS’nin kullanıldığı birçok

çalışmada altlık olarak kullanılmaktadır. Ancak, gürültü tahmin modelleri (Kluijver ve Stoter, 2003),

hava kirliliği modelleri, taşkın modelleri, jeolojik modeller (Van Wees vd., 2002) ve emlak piyasası

(Stoter ve Zlatanova, 2003; Stoter ve Ploeger, 2003) ile ilgili uygulamalarda 2B konumsal verilerin ve

bu veriler üzerinde gerçekleştirilen analizlerin yetersiz kaldığı görülmektedir (Stoter ve Zlatanova,

2003). Donanım ve bilgisayar grafiklerindeki gelişmeye paralel olarak uygulamalarda 3B veriye olan

talebin artması, konumsal veri modellemesinde üçüncü boyuta odaklanılmasını sağlamıştır (Zlatanova

vd, 1998). Böylelikle yeryüzünde bulunan enerji nakil hatları, aydınlatma direkleri, yollar, ağaçlar ve

binalar gibi objeler bilgisayar ortamında 3B temsil edilerek “3B Kent Modelleri” üretilmiştir.

Gürültü analizi, hava kirliliği analizi, gölge analizi, görünürlük analizi ve silüet analizi (silhouette

analysis) gibi konumsal analizler, 3B Kent Modellerinde ve diğer 3B CBS uygulamalarında ihtiyaç

duyulan analizlere örnek olarak gösterilebilirler. Görünürlük analizleri, 1970’li yıllardan beri CBS

uygulamalarında kullanılan analizlerdir (Yang vd., 2007). Görünürlük analizleri; özellikle kentsel

planlama, çevre düzenlenmesi, peyzaj planlamaları ile baz istasyonları, rüzgâr türbinleri ve güneş

enerjisi sistemlerinin kurulacağı alanların belirlenmesi gibi uygulamalarda yaygın olarak

kullanılmaktadır.

Görünürlük analizleri içinde yer alan silüet analizi, kentsel planlamada kent mimarisini korumak ve imar

planlarının üretilmesinde doğru kararlar verebilmek açısından büyük öneme sahiptir. Kentsel silüet veya

şehir silüeti, kentsel alanlardaki binaların bir noktadan olan görüntüsü olarak tanımlanabilir (Güney vd.,

2012). Literatürde, kentsel alanlardaki binaların silüetlerini üreten çeşitli çalışmalar bulunmaktadır.

Örneğin, Nasar ve Terzano (2010) tarafından, dijital fotoğraflar kullanarak doğal ve kentsel alanların

silüetlerini kıyaslayan bir çalışma yapılmıştır. Yusoff vd. (2014) tarafından, 3B kent modeli kullanarak

Kuala Lumpur şehrinin silüetinin korunmasına yönelik çalışmalar yapılmıştır. Tafahomi vd. (2016)

tarafından yapılan çalışmada ise İran’ın ikinci büyük şehri olan Mashhad şehrindeki binalara ait silüet

çalışmaları yapılmıştır. Tavernor ve Grassner (2010) ise Londra’daki yüksek yapılı kulelerin, Waterloo

köprüsü ve St. Paul katedrali üzerindeki görsel etkisini incelemişlerdir. Akdag vd. (2010)

çalışmalarında, İstanbul’da Zincirlikuyu-Malak yolunda yer alan yüksek katlı binaların İstanbul

Boğazındaki silüetin değişimine olan etkilerini incelemişlerdir. Güney vd. (2012), İstanbul’un Levent

semti civarında pilot bir bölge belirleyerek çalışma alanının 3B kent modelini oluşturulmuşlar ve

Boğaziçi Köprüsü, Fatih Sultan Mehmet Köprüsü, Harem ve Çamlıca Tepesi gibi şehrin önemli

noktalarından çalışma alanının görünürlüğü incelenmiş ve çeşitli 3B analizler gerçekleştirmişlerdir.

Günümüzde yaygın olarak kullanılan ticari veya açık kaynak kodlu CBS yazılımları, sundukları 3B

analiz fonksiyonları ile çeşitli analizlerin yapılmasına olanak sağlamalarına rağmen silüet analizi


7

konusunda yetersiz kalmaktadırlar. Silüet analizinin yetersizliği, “hangi binaların silüeti bozduğu,

hangilerinin bozmadığı, silüetin bozulmaması için nereye ne kadar yükseklikte bina yapılması gerektiği,

farklı noktalardan bakıldığında silüetin nasıl değiştiği” gibi soruları yanıtsız bırakmaktadır. Kentsel

alanların planlanması ve imar planı uygulamaları sürecinde, kentsel silüet analizlerine olanak sağlayan

yazılımların bulunması, karar vericilerin benzer sorulara cevap bularak doğru karar vermelerine katkı

sağlayacaktır.

ESRI firması tarafından geliştirilen ArcGIS yazılımı, CBS’nin veri girişi, işleme, sorgulama, analiz ve

sunum gibi temel modülleri ile ilgili birçok fonksiyon sağlamakta ve tüm Dünya’da yaygın olarak

kullanılmaktadır. ArcGIS yazılımı, verileri 3B olarak temsil edebilmekte ve sunduğu “3D Analyst”

modülü ile çeşitli konumsal analizlere olanak sağlamaktadır. Bu modülün içerdiği analiz

fonksiyonlarının birçoğu, genel olarak, arazi yüzeyi, 3B bina modelleri veya diğer 3B objeleri dikkate

alarak bir noktadan görülebilen veya görülemeyen alanların belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Söz

konusu analiz fonksiyonları kullanılarak, 3B binaların silüet görüntüsü üretilememekte veya yeni

yapılacak binaların tarihi veya kültürel öneme sahip binaların silüetini bozmaması için sahip olması

gereken yükseklik veya kat adedi gibi özellikleri hesaplanamamaktadır. Bu çalışmada, Python

programlama dili kullanılarak ArcGIS CBS yazılımında silüet analizlerinin gerçekleştirilmesine olanak

sağlayan yeni bir modül tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: CBS, 3B Kent Modelleri, Kentsel Planlama, Silüet Analizi, ArcGIS, Python

Kaynaklar

Akdag S. G., Cagdas G., Guney, C., (2010), Analyzing the Changes of Bosphoru Silhouette, in

Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe (eCAADe), September,

Zürich, 28th Conference: Future Cities, 815-823.

Güney C., Girginkaya S.A., Cağdaş G., Yavuz S., (2012), Tailoring a Geomodel for Analyzing an Urban

Skyline, Landscape and Urban Planning, 105, 160-173.

Kluijver H. de., Stoter J., (2003), Noise Mapping and GIS: Optimising Quality and Efficiency of Noise

Effect Studies, Computers, Environment and Urban Systems, 27 (1), 85-102.

Masry S. E., Lee Y. C., (1988), An Introduction to Digital Mapping, Department of Surveying

Engineering publication, UNB, Canada.

Nasar J. L., Terzano K., (2010), The Desirability of Views of City Skylines After Dark, Journal of

Environmental Psychology, 30, 215-225.

Stoter J. E., Ploeger H. D., (2003), Registration of 3D Objects Crossing Parcel Boundaries, FIG

Working Week 2003, April, Paris.

Stoter J., Zlatanova S., (2003), 3D GIS Where are We Standing?, ISPRS Joint Workshop on Spatial,

Temporal and Multi-Dimensional Data Modelling and Analysis, October, Quebec, Canada.

Tafahomi R., Hosseini S. M. S. A., Lamit H., Burshri A., (2016), Application of GIS Method to Identify

Urban Silhouette Form Case Study: Mashhad City in Northeast of Iran, Planning Tech, 1-8.

Tavernor R., Gassner G., (2010), Visual Consequences of the Plan: Managing London’s Changing

Skyline, City, Culture and Society, 1, 99-108.


8

Van Wees J. D., Versseput R. W., Simmelink H. J., Allard R. R. L., Pagnier H. J. M, (2002), Shared

Earth System Models for The Dutch Subsurface, Netherlands Institute of Applied Geoscience TNO-

National Geological Survey.

Yang P. P., Putra S. Y., Li W., (2007), Viewsphere: a GIS Based 3D Visibility Analysis for Urban Design

Evaluation, Environment and Planning B: Planning and Design, 34, 971-992.

Yusoff N. A. H., Noor A. M. and Ghazali R., (2014), City Skyline Conservation: Sustaining The Premier

Image of Kuala Lumpur, 4th International Conference on Sustainable Future for Human Security,

Sustain, 583 – 592.

Zlatanova S., Painsil J., Tempfli K., (1998), 3D Object Reconstruction from Aerial Stereo Images, 6th

international conference in Central Europe on computer graphics and visualization '98, February 9-13,

Plzen-Bory, Czech Republic.


9

Generating 3D City Models at Condominium Level

Ziya Usta1,*, Cetin Comert1

1 Karadeniz Technical University, Department of Geomatics Engineering, Trabzon.

Abstract

3D City Models (3DCM) are digital models of urban areas that represent terrain surfaces, sites,

buildings, vegetation, infrastructure and landscape elements as well as related objects (e.g., city

furniture) belonging to urban areas. Their components are described and represented by corresponding

two-dimensional and three-dimensional spatial data and geo-referenced data. 3D city models support

presentation, exploration, analysis, and management tasks in a large number of different application

domains. In particular, 3D city models allow "for visually integrating heterogeneous geoinformation

within a single framework and, therefore, create and manage complex urban information spaces

(Döllner, Bauman and Buchholz, 2006). A lot of use cases for 3DCMs can be found in (Bijecki et all.,

2015).

Many applications require condominiums based query and analysis particularly in real estate sector. For

instance, selection and visualization of suitable condominium units for rent in buildings or computing

the number of hours that a condominium unit receive direct sunlight throughout a year.

Two options are widely used to obtain 3D data. One option is to generate 3D models from LIDAR data.

The other option is to generate 3D Models from 2D datasets such as basemaps. One such work is “3dfier”

(URL-1, 2017) that uses building footprints as input geometry and extrudes them using building height

values derived from LIDAR dataset.

In this work, a Python application which generates condominium units as 3D city objects has been

developed. The application takes condominium footprints as input geometries and use the related

semantic information such as the number of floors and floor heights. Condominium footprints can be

taken from condominium unit plans (CUP) which are required during building construction. CUPs are

drawn by Geomatic Engineers in a CAD environment. A floor would have a different CUP if its

geometry is different from the other floors. CUPs also contain semantic information like the number of

floors and floor heights. At the final stage of building permit process CUPs are sent to Land Registry

and Cadastre (LRC) offices for ownership registration. This transfer of CUP data is currently in a paper

form. Our proposal is that if LRC serves CUP data through Web services than 3DCM can be generated

at the condominium level through the software component developed in this work.

The future work will consantrate on integrating this application with the CUP web service data. It is

planned to be implemented in the Cesium (URL-2, 2017) environment.

Keywords: Condominium Units, 3D Modeling, 3D Spatial Data Management.

References

Biljecki F., Stoter J., Ledoux H., Zlatanova S., Çöltekin A., (2015), Applications of 3D City models:

State of the Art Review, ISPRS International Journal of Geo-Information, 4, 2842-2889.

Döllner J., Baumann K., Buchholz H., (2006), CORP 2006 and Geomultimedia06, Vienna, February

13-16, 2006.

URL 1, (2017), https://github.com/tudelft3d/3dfier

URL 2, (2017), https://cesiumjs.org/


10

Tarım Bilgi Sistemi Kapsamında Geliştirilen Coğrafi Bilgi Sistemleri Modülü

Sebahattin Keskin1

1 Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı, Tarım Reformu Genel Müdürlüğü, Ankara.

Özet

Bakanlığımızın çiftçilere yönelik gerçekleştirdiği destekleme ödemelerine altlık olmak üzere; 2013

yılında açık kaynak kodlu yazılımlar aracılığı ile web teknolojisi kullanılarak geliştirilen Coğrafi Bilgi

Sistemleri modülü; kadastro parsel sınırları içerisinde kalan ve salt tarım amaçlı kullanılan alanların

sayısallaştırılması çalışmasında üretilen tarım parsellerinin il ve ilçelerde aktif olarak kullanılması,

kontrolü ve güncellenmesi çalışması için geliştirilmiştir. Bu uygulamadaki temel amaçlar;

Tarım Bilgi Sistemi (TBS) içinde Tarımsal Üretim Kayıt Sistemi (TÜKAS) ve Çiftçi Kayıt

Sistemi (ÇKS)’nin uzaktan algılama yeteneklerinden de yararlanılabilen, Bakanlığımız mobil

uygulamaları ile arazi çalışmalarının da entegre edilebildiği bir uygulamanın, il ve ilçelere

açılarak tarım parseli düzenlemelerine imkân tanıyan web tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemleri alt

yapılı bir sistem oluşturmak,

Bu sayede ÇKS ödemelerinin doğru alanda doğru çiftçiye yapılması ve tarımsal istatistiki veriler

ile ülkemiz gıda, tarım ve hayvancılık politikalarının daha doğru yönetilmesini sağlamak.

Bu büyük coğrafyada milyonlarca coğrafi verinin sayısal olarak sunumu, güncellenmesi, performanslı

bir şekilde sorgulanmasındaki zorluklara rağmen geliştirilen uygulama ile kullanıcı yönetimi açısından

sistemin çalışma prensiplerini ve performansını belirleyen kurallara dayalı olarak geliştirilen bir yapıya

kavuşmuştur. 2013 yılında uygulamaya giren Coğrafi Bilgi Sistemleri ara yüzü internet erişimi bulunan

tüm noktalarda çalışma imkanı sunmakta olup, güncellenen bir verinin yetki dahilinde diğer kullanıcılar

tarafından görülebilmesini sağlarken, uygulamada yapılacak yenilikleri de aynı zamanda tüm yetkililere

ulaştırmaktadır.

2017 yılında, süreç içinde yönetim ve kullanıcılar düzeyinde oluşan tecrübe ve bilgi gelişimlerinin de

katkısı ile yeni ihtiyaçları da kapsayan fikirler çerçevesinde gelişen yeni teknolojiler kullanılarak CBS

sistemi ara yüzü, tasarım, yetenekler ve uygulamalar açısından daha kullanıcı dostu bir yapıya sahip

birçok uygulama yönetimini kullanıcının inisiyatifine bırakacak şekilde yenilenmiştir. Böylece yazılım

sadece uzaktan algılama yardımıyla tarım parsellerinin belirlendiği bir yazılım olmaktan çıkıp

Bakanlığımızın tüm coğrafi verilerini düzenleyen, analiz eden ve sunabilen genel bir web tabanlı coğrafi

veri yönetimi platformu haline getirilmiştir.

Türkçe olarak hazırlanan ara yüzde yapılan protokol sayesinde elde edilen çevrim içi kadastro verileri,

tarım alanları, sulama kanalları, toprak analiz verileri, toprak yapısına ait veriler, arazi kullanımına

ilişkin veriler, hazine arazileri, orman alanları, mera alanları, çay ve fındık projelerinden elde edilen

coğrafi veri katmanları ile ülke kapsamında elde edilen uydu görüntüleri, ortofotolar ve internet

ortamında mevcut altlık görüntüler (google earth, bing v.b) ile birlikte sunulabilmektedir. Bilgi ekranları

“hard coded” çalışma mantığından çıkarılarak, XML tabanlı yetkili bir kullanıcının tanımlayabileceği

bir biçimde hangi katmanda, hangi öznitelik verilerinin kullanıcıya gösterileceğini tasarlayabilir hale

getirilmiştir.

Aynı zamanda sisteme arazi ile ilgili fotoğrafların yüklenmesi ve görüntülenmesi yapılabilmekte ve

istenilen parsellerde fotoğraflar hızlıca görüntülenip, eklenebilen notlar ile bilgi alınabilmektedir. Yeni

uygulama ile harita görüntüleme teknolojisi yüksek hıza kavuşacak şekilde geliştirilmiştir. Bu sebeple

geçmişte CBS için uygulanan cahce yönetimi mantığı değiştirilerek OpenLayers3’ün ve tarayıcılarda

gelişen son teknolojilerin uygulanması sağlanmıştır.


11

Doğu Akdeniz’de Web-Tabanlı Turunçgil Bilgi Sistemi Oluşturulması

Süha Berberoğlu1,*, Merve Şahingöz1, Ahmet Çilek1

1 Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Peyzaj Mimarlığı Bölümü, Sarıçam, Adana.

Özet

Ülkemizde tarım ve tarıma dayalı sektörlerin daha etkin ve kârlı olabilmesi güncel tarımsal tekniklerin

dışında enformatik, konumsal bilgi sistemleri gibi bilişim teknolojileri yardımıyla planlanmasını ve

yönetimini gerektirmektedir. Özellikle turunçgil sektörü, sektörün sürdürülebilirliğini sağlamak için

teknolojik sistemleri kullanılarak kaynak yönetimini sağlayacak bir modele ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu çalışmada, UA verileri ve CBS yöntemleri kullanılarak, İçel ve Adana İl sınırları içerisinde turunçgil

üretim alanları haritasının üretilmesi, ağaç sayısı, türü, yaşı ve verimliliği gibi üretimsel bilgilerin yanı

sıra toprak, hidroloji ve iklim gibi çevresel koşulları içeren dinamik bir turunçgil yönetim modeli

oluşturulması amaçlanmıştır. Bu kapsamda yüksek yersel çözünüre sahip uydu görüntüleri kullanılarak,

turunçgil alanlarının sınıflaması gerçekleştirilmiştir. Bu süreçte turunçgil parselleri sayısallaştırılmış ve

parsellere ait bilgiler arazi çalışmaları ile elde edilerek CBS ortamına aktarılarak modele dahil edilmiştir.

Oluşturulan veri tabanı modüler Server üzerine kurulan ArcGIS Server Manager ortamında map

servisleri ve features servisleri olarak iki farklı temelde ele alınmıştır. Map servisleri veri tabanının

mevcut durumun ortaya konması aşamasında, feature servisler ise veri tabanına kullanıcılar tarafından

yeni bilgi girişi/güncellemesi aşamasında kullanılmıştır. ArcSDE servis yardımı ile kurumsal

Geodatabase, SQL Server ile de ArcGIS Server Manager kullanılarak veri tabanı yayınlanmaya

başlanmıştır. Bu veri tabanı her iki servisler ile ilişkilendirilerek ArcGIS API Silverlight teknolojisi ile

sorgulama, istatistik, veri girişi ve web arayüzü oluşturulmuştur.

Ayrıca, alana ait toprak, hidroloji ve iklim verilerinin de veri tabanına aktarılmasıyla, turunçgil

alanlarının konumsal olarak dağılımının, çeşitliliğinin ve verimliliğinin belirlenmesi, izlenmesi ve

bunların birbirleriyle ve çevresel diğer faktörlerle ilişkilerinin analiz edilmesi ve çevresel risk (don

olayları) planlarının oluşturulması mümkün olmuştur.

Anahtar Kelimeler: Web-Tabanlı Bilgi Sistemi, CBS, Tarımsal Uygulama,


12

The Use of GIS for Watershed Management

Rawaa Abdulfattah Abdulhussein1,*, Ahmet Özgür Doğru1

1 Istanbul Technical University, Geomatics Engineering Program, Maslak, Istanbul.

Abstract

Water is one of the most invaluable resources in the world. It affects living conditions, controls

population growth, and define biodiversity (Beheim 2012). Water is the most essential component in

the watershed structure. Generally, watershed is known as an area of the land that discharges all rain

and streams and direct them to a common outlet such as the mouth of a bay, outflow of a reservoir, or

any point along a stream channel (USGS 2016). Environmental experts indicate that the most important

factor that reflect the quality of the water is the health of our natural resources within the watershed.

Consequently, as the quantity and quality of the streams, lakes, rivers, and wetlands is improved, habitat

(including air, lands, wildlife and etc.) which use of these sources will also improve (Ehrenreich 2002).

Awareness to contributory watershed management is growing across the developing world as sediment

close to the reservoirs, soil erosion keeps to diminish agricultural land. The recognition of the

importance of watersheds is crucial for sustainable utilization in developing countries where economies

and rural livelihoods are highly dependent on natural resources (Reimold 1998). Therefore, there is

always a need for watershed management, which can be described as a study of the relevant

characteristics of a watershed projects, to preserve and promote watershed functions that affect the

human, animal, plant and all the communities within the watershed border (Woolley 2002). For several

decades, Sustainable and integrated watershed management has been proposed and tried in several

countries, addressing complex water challenges. Yet, its implementation has not been successful in most

cases, due to various restrictions such as lack of knowledge of the watershed components and the way

they interact together, for a particular watershed management project, and finally the shortage in some

required data will lead directly to mismanagement in any watershed project (Tesfaye 2011). Due to the

lack of information on the watershed management system, there is a need for a watershed management

system that can be used to manage the watershed. required data will directly lead to mismanagement in

any watershed project (Tesfaye 2011). Due to the lack of information on the watershed management

system, there is a need for a watershed management system that can be used to manage the watershed.

required data will directly lead to mismanagement in any watershed project (Tesfaye 2011).

Within any given watershed, water professionals always want to be able to manage the ground and

surface of the water over the entire watershed. Some public agencies offer the data from different

periods, at different scales, and often in different coordinate systems. However, this situation results in

a challenge to incorporate all of these data into form an integrated view of the watershed. The

geographical information system (GIS) is a geographical information system that can be accessed and

manipulated by geographic features and find temporal and spatial relationships and patterns. GIS for

watershed management (Jordan 2004). The ability to analyze, manage, and integrate large volumes of

data.

This paper aims to define the role of GIS for watershed management. Firstly, it will define all the main

components and sub-components of the watershed management in order to provide a fully understanding

of the social, ecological, and economic factors related to watershed sustainability. The result was four

main components: water quantity and quality management, land management, and biodiversity

management, each one of them subdivide to three minor components. Therefore, this paper further

extends to the types of data that GIS requires to manage each component.

Key Words: Watershed Management, Geographic Information Systems, Environmental Management.


13

References

Beheim E., Rajwar G.S., Haigh M., Krecek J., (2012). Integrated Watershed Management: Perspectives

and Problems. Springer Science & Business Media.

Ehrenreich T., (2002), Lehigh valley watershed: Academic standards for environment and ecology.

Whitehall High School.

Jordan D.L., (2004). An introduction to GIS applications in hydrology. Southwest Hydrology, 3, 14-16.

Reimold R.J., (1998). Watershed management: practice, policies and coordination. McGraw-Hill Book

Company Europe.

Tesfaye H., (2011). Assessment of sustainable watershed management approach: Case study lenche

dima, tsegur eyesus and dijjil Watershed. (Master thesis). Cornell University, Faculty of the Graduate

School, United States.

USGS (2016). What is a watershed?, Retrieved from https://water.usgs.gov/edu/watershed.html.

Woolley J.T., McGinnis M.V., Kellner J., (2002). The California watershed movement: science and the

politics of place. Natural Resources Journal, 133-183.


14

Ortadoğu Toz Kaynaklarının Tespiti ve Fırat-Dicle Nehri Havzası (Suriye-Irak) Tarım

Alanlarına Etkisinin Değerlendirilmesi

Ayhan Ateşoğlu1,*, Metin Tunay1, Talha Berk Arıkan1, Saffet Yıldız1

1 Bartın Üniversitesi, Orman Mühendisliği, Merkez, Bartın.

Özet

Kum ve toz fırtınaları (KTF); denetimsiz, güçlü ya da türbülanslı rüzgârlar, gevşek ve kuru toprak

yüzeyleri ile buluştuğunda oluşmaktadır. Bu koşullar; kurak ya da yarı kurak bölgelerde yaygın olarak

görülmektedir. KTF, insan sağlığı, tarım arazileri, altyapı ve ulaşım sistemleri üzerindeki zararlı

etkilerinden dolayı giderek daha ciddi bir sorun hâline gelmiştir. Bir kum ya da toz kaynağının

belirlenerek ne ölçüde aktif olduğu; ne ölçüde rüzgar erozyonuna neden olduğu önemlidir. Arazi

bozulması ve sürdürülebilir olmayan arazi kullanımı; özellikle de yarı kurak bölgelerde, rüzgâr

erozyonunu arttırabilmektedir. Bu durum doğrudan KTF’ye yol açmasa bile tarımsal verimliliği

olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Kuzey Yarımküre’de içlerinde Ortadoğu bölgesinin de yer aldığı

toz kuşağı bulunmaktadır. Toz kaynaklarının bulundukları bölgelerdeki olumsuz yerel etkileri oldukça

büyüktür (Gemma et. al., 2016).

Ortadoğu çöl toz kaynakları özellikle bulundukları ülkelerde ve yakın komşularda başta hava kirliliği

olmak üzere erozyona sebep vermeleri nedeniyle de tarım alanlarında önemli sorunlara neden

olmaktadır (Sivakumar 2005). Ortadoğu merkezli toz kaynaklarının rüzgar erozyonu ile birlikte neden

olduğu toprak ve bitki örtüsü tahribatları, arazi yönetimi bağlamında önemli bir sorun teşkil etmektedir

(Stefanski 2007). Ortadoğu bölgesi Suriye-Irak çölleri ve Arabistan çölleri gibi büyük toz kaynaklarını

barındırmaktadır. Fırat ve Dicle nehirlerinin içerisinden geçtiği ve sınırlı bölgede tarım faaliyeti yapan

Irak ve Suriye’de, toz kaynakları nedeniyle meydana gelen rüzgar erozyonu nedeniyle, başta tarım

alanlarının verimsizleşmesi, hayvancılık, toprak verimliliği, ulaşım, ekonomik ve çevresel diğer

kayıplar gözlenmektedir (Sissakian et. al., 2013).

Bu bağlamda başta Kum ve toz fırtınalarının maruz kaldıkları olumsuzluklara karşı toprağın sulanarak

toprak agregatlarının birleşme özelliklerinin sağlanması önemli koruma önlemleri arasında yer

almaktadır. Bu nedenle başta Fırat ve Dicle nehirleri olmak üzere bölgedeki su kaynaklarının önemi bir

kat daha önem kazanmaktadır. Ortadoğu’da ‘ki Suriye ve Irak için Fırat ve Dicle su kaynaklarını

hidropolitiğinin de önemini artmaktadır. Stratejik öneme haiz su kaynaklarının sınırlı boyutta oluşu da

suyun ekonomik ve etkin olarak kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. (Dursun 2006; Özdemir vd., 2008).

Bölgede gerek ekolojik gerekse siyasi kaynaklı sorunların bilimsel gerçeklerle ortaya konması sorunun

tanımlanması ve çözüm önerilerinin getirilmesi açısından oldukça önemlidir.

Bu çalışma, Ortadoğu coğrafyası özellikle Irak ve Suriye merkezli olmak üzere toz kaynaklarının tespit

edilmesi, toz kaynaklı tehdidin ve su varlıklarının belirlenmesi, toz kaynaklarının her iki ülke tarım

alanlarına olan muhtemel etkilerini değerlendirilebilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. FAO tarafından

uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri tabanlı yazılım olan Collect Earth metodolojisi kullanılarak,

2001-2015 yılları arasındaki vejetasyonun izlenmesi amaçlı hazırlanan raporda, içinde Suriye ve

Irak’ında yer aldığı toplam 15 ülkenin yer aldığı Ortadoğu bölgesi için, arazi bozunumu/çölleşme

eğiliminin arttığına dair sonuçlara ulaşmışlardır. FAO tarafından gerçekleştirilen çalışmada verimsiz

arazi sınıf olarak adlandırılan ve genelde çöl alanlarından oluşan arazi kullanım sınıfı Irak’ta toplam

alanın %66.04’ünü, Suriye’de ise toplam alanın %53.32’sini kapsamaktadır. Suriye ve Irak için, her iki

ülkede yeşillenme/iyileşme eğilimi alanları 388385,00 ha, arazi bozunumu/çölleşme eğilimi alanları

396243,00 ha olarak tespit edilmiştir. Aynı veri seti ve metodoloji kullanılarak tüm Ortadoğu bölgesi

için toz kaynakları bölgeleri risk seviye sınıfları haritası oluşturulmuştur. Araştırmanın odak noktasını

oluşturan Irak ve Suriye ülkeleri üçüncü derece riskli toz kaynakları bölgesinde yer almaktadır. Irak’ın

toplam alanın %66.04’ünü, Suriye’de ise toplam alanın %53.32’sini toz kaynak bölgeleri oluşturduğu

tespit edilmiştir. Ayrıca Irak ve Suriye’nin su varlığı alanlarının toz kaynakları bölgeleri risk seviye


15

sınıflarına göre dağılımları incelenmiş, Ortadoğu’ya ilişkin özellikle tarım alanı ve su varlığına ilişkin

yapılan sınıflandırma sonuçları değerlendirilmiş, özellikle Türkiye’ye komşu Irak ve Suriye ölçeğinde

değerlendirmeler yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Toz Kaynakları, Collect Earth, Ortadoğu, Fırat ve Dicle

Kaynaklar

Dursun A., (2006), Sınır Aşan Sular Fırat ve Dicle Nehirlerinin, Türkiye, Suriye ve Irak İlişkileri

Üzerine Etkileri, SDÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 198.

Özdemir Y., Öziş Ü., Baran T., Fıstıkoğlu O., Demirci N,. (2008), Sınır-Aşan Fırat Dicle Havzasının

Su Potansiyeli ve Yararlanılması, TMMOB Su Politikaları Kongresi, 506-516.

Gemma Shepherd, Terradellas Enric, Baklanov Alexander, Kang Utchang, Sprigg William, Nickovic

Slodoban, Boloorani Ali Darvishi, Al-Dousari Ali, Basart Sara, Benedetti Angela, Sealy Andrea, Tong

Daniel, Zhang Xiaoye, Shumake-Guillemot Joy, Zhang Kebin, Knippertz Peter, Mohammed

Abdulkareem A. A., Al-Dabbas Moutaz, Cheng Leilei, Otani Shinji, Wang Feng, Zhang Chengyi, Ryoo

Sang Boom, Joowan Cha, (2016), Global Assessment of Sand and Dust Storms,

https://uneplive.unep.org/media/docs/assessments/global_assessment_of_sand_and_dust_storms.pdf

Sivakumar M.V.K., (2005), Impacts of Sand Storms/Dust Storms on Agriculture, Natural Disasters and

Extreme Events in Agriculture: Impacts and Mitigation, 159-177.

Stefanski R., (2007), Impacts of Sand and Dust Storms on Agriculture and Potential Agricultural

Applications of a SDSWS, WMO/GEO SDSWS Meeting – Barcelona, November.

Sissakian Varoujan K., Nadhir Al-Ansari, Sven Knutsson, (2013), Sand and Dust Storm Events in Iraq,

Natural Science, 5(10), 1084-1094.


16

CBS ve AHP Yöntemiyle Taşkın Afetinin Analiz Edilmesi: Trabzon-Beşikdüzü Örneği

Ceren Apaydın1,*, Büşra Ün1

1

Aksaray Üniversitesi, Harita Mühendisliği, Merkez, Aksaray.

Özet

Akarsu yatak kesitinin suyu iletmede yetersiz olması nedeniyle akarsuyun yatağından taşarak çevresine

zarar vermesi taşkın olaylarına yol açmaktadır. Aşırı yağmur, ani kar erimesi, barajdan kontrolsüz su

bırakılması gibi olaylar taşkınların ana nedenleridir. Taşkınlar insanların ekonomik ve sosyal hayatını

olumsuz olarak etkileyen doğa olaylarıdır. Önemli bir doğal afet türü olan, sosyal, ekonomik ve ticari

hayatı olumsuz yönde etkileyen ve özellikle iklim değişikliğinin de etkisiyle sayıca artan ve verdiği

zararların boyutu daha da büyüyen taşkınlar konusunda, gerekli önlemleri almak, toplumsal duyarlılığı

arttırmak ve insanlarımızı bilinçlendirmek gerekmektedir. Taşkın riski olan yerlerde yapılaşma

olmasının taşkın zararlarını arttıracağı aşikârdır. Bu nedenle taşkınların insan sağlığına, çevreye, altyapı

ve yatırımlara olan zararların azaltılması esastır. Taşkın anında su altında kalabilecek yerlerin önceden

belirlenmesi ve buna göre tedbir alınması zararları en aza indirmektedir (Sargın 2013).

Özellikle Türkiye’de doğal afetler içinde en büyük ekonomik kayıplara neden olan afetlerin başında

taşkınlar gelmektedir. 21 Eylül 2016 tarihinde meydana gelen yağışla birlikte Trabzon’un Beşikdüzü

ilçesinde başta olmak üzere komşu ilçelerinde sel ve taşkınlar meydana gelmiştir. Beşikdüzü ilçe

merkezinde ev ve iş yerleri sular altında kalmıştır. Aşırı yağışın etkili olduğu ilçede derelerin taşması

ile ortaya çıkan taşkının nedenleri, afet sonrasında yapılacak arazi gözlemleriyle araştırılmıştır. Sahaya

ait mevcut sayısal verilerin de kullanıldığı çalışmada, ilçedeki taşkın afetinin meydana gelmesinde etkili

olan faktörler tespit edilmiştir.

Taşkın afetlerinin izlenmesi ve yönetilmesinde karar–destek mekanizmalarının daha etkin ve sağlıklı bir

biçimde kullanılmasının hedeflendiği bu çalışmada Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi

kullanılmıştır.

Analitik Hiyerarşi Proses Yöntemi (AHP), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri’nin en sık

kullanılanıdır. Çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanmaktaki amaç, alternatif ve kriter sayılarının

fazla olduğu durumlarda karar verme mekanizmasını kontrol altında tutabilmek ve karar sonucunu

mümkün olduğu kadar kolay ve çabuk elde etmektir (Öztürk 2009).

Diğer taraftan, sistematik bir süreç olan risk yönetimi; riskin tanımlanması, risk analizi ve risk miktarının

belirlenmesinden oluşur. Olası bir taşkında can ve mal kaybını en aza indirmek ve taşkının olumsuz

etkilerinin azaltılması için yapılması gereken çalışmalar taşkın alanlarındaki risk yönetimi ile

gerçekleştirilebilmektedir. Risk yönetimi çalışmalarında; tehlike ve riskler belirlenmekte, risk

senaryoları hazırlanmakta, koruma ve zarar azaltma önlemleri seçilmekte, sonuçlar güncel haritalar ve

grafiklerle ortaya konmakta, kullanılabilecek kaynak ve imkânlar belirlenmekte, afetten korunma ve afet

müdahalesi için en uygun seçenek ve öncelikler hakkında kararlar elenip uygulamaya geçilmektedir

(Özcan vd. 2009).

Bu çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) kullanılarak taşkın afet analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışma

alanı, Trabzon ili Beşikdüzü ilçesinin bir kısmını kapsamaktadır ve seçili bir alanda taşkın riski

açısından etkili faktörler (eğim, yerleşim alanları, akarsuya olan uzaklık, bakı, orman ve tarım alanları)

ele alınarak bölgede taşkına maruz kalacak riskli alanlar tespit edilmiştir. Çalışma alanı, risk

potansiyeline sahip bir alan olmakla birlikte, olası taşkınlar özellikle yağış ve eğimden

etkilenebilmektedir. Çalışmada DEM ve TIN verisi, yükseklik, eğim, bakı, eğrilik, akarsu kesitleri gibi

veriler kullanılmıştır. Yükseklik verileri kullanılarak arazinin 3 boyutlu modeli, ArcGIS ile

oluşturulmuştur. Bu modelden alınan tüm topoğrafik veriler (dere, yamaçlar, akım yolu ve kesitlere ait


17

topoğrafik veriler), ArcGIS üzerinde çalışan HEC-GeoRAS modülü yardımıyla hidrolik analiz

yapılabilen HEC-RAS’a aktarılmıştır.

İstatistiki yöntemlerle bulunan çeşitli tekerrürlere (100 ve 500 yıllık) sahip debi değerleri de hidrolik

modele girilerek su seviyeleri tespit edilmiştir. Elde edilen tüm veriler HEC-RAS programına girilerek

Trabzon ilinin Beşikdüzü ilçesine ait taşkın analizi yapılmıştır. Ortaya çıkan sonuçlar doğrultusunda

meydana gelen değişimlerinin boyutu ve önemine dikkat edilerek, bu konuda öneriler sunulmuştur.

Çalışmanın sonucunda, Beşikdüzü ilçe merkezinde; yapılaşmanın dere yatağının kenarlarında olması ve

mevcut köprülerin dar olan dere yatağını daha da küçültmesinden dolayı, olası maksimum taşkın

anlarında yapıların çok zarar göreceği tespit edilmiştir.

Beşikdüzü ilçe belediyesi bu konuda yaptığı çalışmada taşkınları önlemek amacıyla su kanalları koruma

kuşağı sınırı belirlemiş olup uygulama imar planında değişikliğe gitmiştir.

Sonuç olarak, ciddi seviyelerde can ve mal kaybına sebep olan taşkınlara yönelik risk çalışmalarının göz

ardı edilmemesi gerekmektedir. Bölgede taşkın anında olası riskler belirlenmeli ve tespit edilen riskleri

en aza indirmek için gerekli önlemler alınmalıdır. Hızlı bir şekilde taşkın risk analizlerinin yapılmasına

olanak sağlayan CBS yöntemi ve teknikleri, çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak etkili bir analiz

sonucu sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Taşkın, Beşikdüzü, AHP, CBS

Kaynaklar

Özcan Ö., Musaoğlu N., Şeker D. Z., (2009), Taşkın Alanlarının CBS ve Uzaktan Algılama Yardımıyla

Belirlenmesi ve Risk Yönetimi; Sakarya Havzası Örneği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri

Odası, 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 11-15 Mayıs 2009, Ankara.

Öztürk D., (2009), CBS Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi Yöntemleri ile Sel ve Taşkın Duyarlılığının

Belirlenmesi: Güney Marmara Havzası Örneği, Doktora Tezi, Y.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Sargın A.H., (2013), Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Taşkın Riski Ön Değerlendirmesi, T.C. Orman ve Su

İşleri Bakanlığı Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü Teknoloji Dairesi Başkanlığı.


18

NetCAD Birlikte Çalışabilirlik Platformu

Dinçer Uygun1,*

1 NetCAD Yazılım A.Ş., Kozyatağı Mah. Şehit İlknur Keleş Sok. Dural Plaza No:5, 34742 Kadıköy, İstanbul.

Özet

NetCAD birlikte çalışabilirlik platformu ile verilerin mükerrerliğini engelleyerek doğruluğunu ve

kalitesi artırmak, uygulama geliştirme maliyetlerini azaltmak, kullanıcı deneyimini artırarak zamanın

etkili kullanılması hedeflenmektedir.

Kamu kurumlarındaki tüm yazılım firmaları, birbirinden bağımsız altyapı teknolojilerini

kullanmaktadır. NetCAD, farklı sistemler ile birlikte çalışarak mekânsal olmayan bir verinin harita

üzerinde analiz yapılmasına olanak sağlamaktadır. NetCAD, aynı zamanda üçüncü parti firmalara harita

altlığı sağlayarak sözel verilerin coğrafi konumlarını tespit etmeye, NetCAD ile üretilen numarataj,

kadastro, plan vb. verilere erişilmesine olanak sağlamaktadır.

NetCAD birlikte çalışabilirlik platformunun bir amacı da, farklı teknoloji ve altyapıya sahip olan

sistemler ile entegre olmaktır. İşletim sistemi, donanımı, veri tabanı türü, yazılım teknolojisi farklı olan

sistemlerle entegre olmanın en etkili yöntemi web servis teknolojilerini kullanmaktır. NetCAD

tarafından üretilen veriler, NetCAD NetGIS servisleri ile OGC standartlarında sunulmaktadır. Üçüncü

parti firmaların web servislerine erişmek için ise NetCAD Proxy servis kullanılmaktadır.

NetCAD birlikte çalışabilirlik platformu sayesinde sözel veri üreten üçüncü parti yazılımların kullanıcı

arayüzünde NetCAD haritası görüntülenebilmektedir. Aynı zamanda NetCAD haritası üzerinde de

üçüncü parti yazılımların ürettiği sözel (borç, beyan, tahakkuk) veriler listelenebilmekte ve tematik

analizler yapılabilmektedir. Bu sayede tek bir noktadan farklı niteliklere ve teknolojilere sahip verilere

hızlı şekilde erişilebilmekte, kontrolü sağlanabilmekte, gerektiğinde yeni sistemlere kolaylıkla entegre

olabilmektedir.

Anahtar Kelimeler: MIS – GIS Entegrasyonu, OGC, Web Servis


19

Turkish Topographic Vector Database (TOPOVT) Real Time Updating System

Altan Yılmaz1, Mustafa Canıberk1,*, Bekir Yüksel1

1 Harita Genel Komutanlığı, Fotogrametri Dairesi, 06590 Cebeci, Ankara.

Abstract

Turkish Topographic Vector Database (TOPOVT) is a 3D vector database comprising 1:25.000 scale or

higher resolution topographic features, contours representing the topography and geographic names.

TOPOVT is the basic geographic data source for our country mapping and base for GIS applications.

Feature collection stage of TOPOVT will soon be completed by covering whole Turkey. The updating

works have already begun and will go on with an acceleration in 2018. Real time or near real time

updating of continuously changing geographic features in our country as far as possible and avoiding

the duplicate geographic data production by governmental institutions are the main objectives of General

Command of Mapping which is the biggest geographic data producer in basic scales in Turkey.

TOPOVT Real Time Updating System was designed to provide all governmental institutions and

municipalities producing and using geographic information via internet to update and easily access to

TOPOVT. Most of the TOPOVT features are acquired by governmental institutions and municipalities

according to their needs. TOPOVT Real Time Updating System is realized to avoid duplicate geographic

data production countrywide and reflect the changes in topography to TOPOVT in real time or near real

time. The software component of the system consists of desktop and android (or tablets) applications.

The desktop application will enable governmental institutions and municipalities to update TOPOVT in

their service areas according to their job definition without needing another software thus providing the

TOPOVT users to make use of the up-to-date data. Android (tablet) application will provide the field

geographic data collectors to access TOPOVT directly and to update the data in real time or in near real

time unless 3G internet is available.

By this system, all the governmental institutions needing topographic database for their applications will

easily reach TOPOVT, make use of the data in their field works and present the data they produced to

country use. Also, by avoiding the duplicate geographic data production, national sources will be utilized

economically and effectively.

Keywords: TOPOVT, Real Time Updating, Topographic Feature, Vector Database


20

Potential of Spatial Semantics for Developing Multi-Representation Spatial Databases

Abdul Kadir Memduhoğlu1,*, Melih Başaraner2

1 Harran University, Department of Geomatics Engineering, Yenisehir, Şanlıurfa. 2 Yildiz Technical University, Department of Geomatics Engineering, Davutpasa, Istanbul.

Abstract

A multi-representation spatial database (MRSDB) integrates various spatial databases or datasets at

different levels of detail (heterogeneous in terms of scale/resolution and/or theme) in order to create a

more sophisticated environment for multi-purpose geographic data and map production as well as multi-

level spatial analysis and visualisation (Basaraner, 2012, 2013). Spatial semantics generally focus on

understanding the meaning of spatial entities as well as their counterparts in the cognitive and digital

world, and can facilitate the design of more sophisticated spatial databases and geographic information

systems by eliminating the existing heterogeneity problem, enhancing the interoperability of distributed

systems and developing intelligent interfaces for user interactions (Hu, 2017). In this context, semantic

interoperability, ontologies, spatial semantic web and linked data are hot topics for researchers. This

study focuses on potential use of the techniques and technologies in the field of (geo)spatial semantics

for developing MRSDBs.

With Web 2.0, the applications contributed by volunteers have started to provide a considerable amount

of geographical information (Hahmann & Burghardt, 2010). In this information, the same real world

entity may have been defined in different forms, semantically, geometrically and/or graphically, since

it comes from different/multiple sources (Friis-Christensen, Jensen, Nytun & Skogan, 2005; Basaraner,

2012). For instance, a building that is represented as a polygon feature or a map symbol on a large-scale

map can be represented as a point feature on a smaller scale map. Linking these heterogeneous data and

make them machine-understandable for automatic processing and reasoning has a great potential for

generating new knowledge from linked data sources (Hahmann & Burghardt, 2010). In this context,

when used in conjunction with semantic Web technologies, the MRSDB approach, which includes

geographic and cartographic databases as well as topographic and thematic databases as the more

specialized types, thus covering the concepts of semantic, geometric and graphical resolution, can be

used for analysis and visualization at different levels of detail and, if necessary, for automatic transfer

of updates to other levels of detail. Automatic updates between levels of detail is also important for

ensuring consistency between datasets of different resolution (Wang & Meng, 2009).

The integration of geographical information and the fusion of spatial data from multiple sources is still

a challenge due to semantic heterogeneity (Yi, 2013). In this context, one of the most important step to

ensure spatial semantic interoperability and the integration of data from various sources is to create

ontology (Kieler, 2008). Simply, ontology is the conceptualization and modelling of classes, entities,

and relations of a specific domain with the help of logic systems. The ontologies are generally divided

into three groups; high-level (global) ontologies, domain ontologies and application ontologies. Hart &

Dolbear (2013) have added micro-ontologies to this group which is at the bottom level. Recently,

Ontology Design Pattern approach, which is special design steps for various applications, is also used

as application ontologies (Carral et al., 2013; Hu, 2017). The ontology that provides the

conceptualization of the application domain and the knowledge representation provides a potential and

support for the integration of heterogeneous information coming from multiple sources and matching of

entities (Rodríguez & Egenhofer, 2003; Stoter, Lemmens, Kobben & Bakker, 2006).

The semantic Web concept, which is frequently used with ontologies today, was first introduced in 2001

by Tim Berners-Lee, founder of the Internet (Berners-Lee, Hendler & Lassila, 2001). Berners-Lee et al.

(2001) defined semantic Web as "The Semantic Web is an extension of the current web in which

information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in

cooperation". In this context, the semantic Web, initially prepared for human consumption, aims to make


21

the World Wide Web understandable not only for humans but also for machines (Lassila & Swick,

1999). Semantic technologies (like ontology) that basically contain logic systems (First Order Logic,

Description Logic etc.) emerge as a promising approach to allow reasoning from big data that have

recently entered our lives (Sikos, 2015).

The most basic technology for the semantic Web is the Resource Description Framework (RDF) concept

(Beckett & McBride, 2004). With RDF, data providers can deliver data with semantics as an

interoperable way to work with other semantic systems on the Web. RDFs become linked data when

they are presented over the Web in the context of certain rules and associated with other data (Hahmann

& Burghardt, 2010). The RDF structure is presented as subject-predicate-object in the form of triples.

For example, when saying “Besiktas is the district of Istanbul”, “Besiktas” is the subject, “Istanbul” is

the object, and “district” is the predicate expressing the relation between the subject and the object.

Similar RDF definitions can be made and dictionaries can be created in various levels and areas by

associating each RDF. With the definitions made in this way, machines can infer information from

meaningful data. For instance, with the example given above, if “Dolmabahce Palace is located in

Besiktas” is defined by using semantic technologies, then the inference that “Dolmabahce Palace is

located in Istanbul” can be done automatically by the machines. In the case that all data in the web,

which is generally as documents designed for understanding of humans, can be understood by the

machines, the semantic web can achieve its intended purpose. In this context, initiatives such as Linked

Open Data Cloud, which aim to provide a relation between all the linked data in the Web, serve Berners-

Lee's semantic Web vision (Hu & Janowicz, 2016). The LinkedGeoData initiative, which transforms

OpenStreetMap data to the RDF knowledge base within linked data rules and links this data to other

knowledge bases such as Linked Open Data, contributes to the geospatial part of the semantic Web

(“LinkedGeoData,” 2017). Based on RDF technology, Web Ontology Language (OWL), which

formally proposed by the World Wide Web Consortium (W3C) in 2004, is frequently used in the current

semantic Web environment (McGuinness & van Harmelen, 2004). Roughly, it is a form of language

that concepts such as classes, properties, and individuals are defined. OWL uses Description Logic and

with OWL it is possible to define more advanced class relations than RDF. The SPARQL standard,

which is also proposed by the W3C, is used to query and process the information contained in the

semantic Web (Prud’hommeaux & Seaborne, 2008). Since SPARQL does not directly support spatial

queries, GeoSPARQL standard, which has been developed as an extension to the SPARQL standard by

the Open Geospatial Consortium (OGC), support spatial queries and operations (Perry & Herring, 2012).

Multiple taxonomies for the same real world entities can be defined by considering the application

requirements and purpose to overcome the heterogeneity problems that originate from data sources

and/or feature representations at different levels of detail. Taxonomies are the first step in creating

ontologies, and ontologies are the basis of the semantic Web approach. With such an approach, a

MRSDB can be created by means of multiple ontologies; feature representations at different levels of

detail can be performed, the inconsistencies in the data between different levels of detail can be checked

and corrected, the semantic integration of various spatial data can be ensured and new knowledge

inferences can be made (Tanasescu, 2007; Varanka, 2009; Basaraner, 2013; Ulutaş, Kara & Cömert,

2016; Hu, 2017).

Keywords: Spatial Semantics, Multi-Representation Spatial Databases, Semantic Interoperability,

Spatial Ontologies, Linked Spatial Data, Spatial Semantic Web

References

Basaraner M., (2012), An Investigation of Semantic, Geometric and Graphic Heterogenities of Building

and Facility Objects in A Multi-Resolution Spatial Database, In Proceedings of 4th International

Conference on Cartography and GIS, Albena.

Basaraner M., (2013), Taxonomies of Building Objects towards Topographic and Thematic Geo-

Ontologies, In 26th International Cartographic Conference. Dresden.


22

Beckett D., McBride B., (2004), RDF/XML Syntax Specification (Revised), W3C Recommendation.

W3C Consortium.

Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O., (2001), The Semantic Web, Scientific American, 284(5), 28–37.

https://doi.org/10.1038/scientificamerican0501-34

Carral D., Scheider S., Janowicz K., Vardeman C., Krisnadhi A. A., Hitzler P., (2013), An Ontology

Design Pattern for Cartographic Map Scaling, Eds.: Cimiano P., Corcho O., Presutti V., Hollink L.,

Rudolph S., The Semantic Web: Semantics and Big Data: 10th International Conference Proceedings,

Berlin, Heidelberg: Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-642-38288-8_6.

Friis-Christensen A., Jensen C. S., Nytun J. P., Skogan D., (2005), A Conceptual Schema Language For

The Management of Multiple Representations of Geographic Entities, Transactions in GIS, 9 (3), 345-

380. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2005.00222.x

Hahmann S., Burghardt D., (2010), Linked Data - A Multiple Representation Database at Web Scale?,

In 13th Workshop of the ICA commission on Generalisation and Multiple Representation.

Hart G., Dolbear C., (2013), Building Geographic Ontologies, In Linked Data: A Geographic

Perspective. Boca Raton: CRC Press. https://doi.org/doi:10.1201/b13877-11.

Hu Y., (2017), Geospatial Semantics, Eds.: Huang B., Cova T. J., Tsou M-H., Bareth G., Song C., Song

Y., Silva E. A., Comprehensive Geographic Information Systems, Oxford, Elsevier,

https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-409548-9.09597-X.

Hu Y., Janowicz K., (2016), Enriching Top-Down Geo-Ontologies Using Bottom-Up Knowledge Mined

from Linked Data, Eds.: Onsrud H. and Kuhn W., Advancing Geographic Information Science: The Past

and Next Twenty Years, Needham, Massachusetts: GSDI Association Press.

Kieler B., (2008), Semantic Data Integration Across Different Scales: Automatic Learning

Generalization Rules, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial

Information Sciences, 37, 685-690.

Lassila O., Swick R. R., (1999), Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax

Specification, W3C Recommendation, W3C Consortium, https://doi.org/citeulike-article-id:122376.

LinkedGeoData, (2017), Retrieved August 17, from http://linkedgeodata.org/About.

McGuinness D.L., van Harmelen F., (2004), OWL Web Ontology Language, W3C Recommendation

10.2004-03, 1–12. https://doi.org/10.1145/1295289.1295290.

Perry M., Herring J., (2012), OGC GeoSPARQL-A Geographic Query Language for RDF Data, OGC

Implementation Standard.

Prud’hommeaux E., Seaborne A., (2008), SPARQL Query Language for RDF, W3C Recommendation,

W3C Consortium.

Rodríguez M.A., Egenhofer M. J., (2003), Determining Semantic Similarity Among Entity Classes From

Different Ontologies, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15 (2), 442-456.

https://doi.org/10.1109/TKDE.2003.1185844.

Sikos L.F., (2015), Introduction to the Semantic Web, In Mastering Structured Data on the Semantic

Web, New York: Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-1049-9_1.


23

Stoter J., Lemmens R., Kobben B., Bakker N. J., (2006), Semantic Data Integration in a Multiple

Representation Environment, In ISPRS - Workshop on Multiple Representation and Interoperability of

Spatial Data, 22–29, Hannover.

Tanasescu V., (2007), Spatial Semantics in Difference Spaces, Eds.: S. Winter, M. Duckham, L. Kulik,

& B. Kuipers (Eds.), proceedings of the International Conference on Spatial Information Theory:

Foundations of Geographic Information Science (COSIT), Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin

Heidelberg, https://doi.org/10.1007/978-3-540-74788-8_7

Ulutaş D., Kara G., Cömert Ç., (2016), Semantic Definition and Matching for Implementing National

Spatial Data Infrastructures. Journal of Spatial Science, 61(2), 441–459.

https://doi.org/10.1080/14498596.2016.1142397

Varanka D.E., (2009), A Topographic Feature Taxonomy for a U.S. National Topographic Mapping

Ontology, In Proceedings of the 24th International Cartographic Conference - ICC 2009, Santiago.

Wang Y.H., Meng H., (2009), Hierarchical ontology on multi-scale road model for cartographical

application, In Proceedings - 2009 International Conference on Environmental Science and Information

Application Technology, ESIAT 2009 (pp. 330–333). https://doi.org/10.1109/ESIAT.2009.247

Yi S., (2013), Learning Ontologies for Geographic Entity Matching and Multi-Sources Data Fusion,

International Conference on Geoinformatics, 1-5.

https://doi.org/10.1109/Geoinformatics.2013.6626029.


24

Kentsel Sorunların Yönetimi İçin Bir Gönüllü Coğrafi Bilgi Mobil Uygulaması

Geliştirilmesi

Talha Taşkanat1,*, Abdullah Karaağaç1, Erkan Beşdok1, Bülent Bostancı1

1 Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Talas, Kayseri.

Özet

Gönüllü Coğrafi Bilgi ifadesi ilk kez (Goodchild, 2007) tarafından ortaya atılmıştır ve kısa zamanda

dünya çapında kullanılmaya başlanmıştır. Gönüllü Coğrafi Bilgi (GCB), sivil bilimin konuma dayalı bir

türüdür ve son zamanlarda bilgi toplama alanında hızla gelişen bir alandır. Genel olarak GCB’nin

anlamı, (Goodchild, 2007), (Elwood, 2012), (See, 2016) ve diğerleri tarafından “veri üreticileri

tarafından toplanıp düzenlenmeyen, ancak uzman olmayan fakat uzamsal bilgi ve gözlemlerini yaymak

isteyen bireyler tarafından özel bir davetiye olmaksızın toplanan ve düzenlenen dijital mekansal veriler”

olarak özetlenmektedir. 2004 yılından itibaren, gelişen teknoloji sayesinde bireyler kendi sayısal coğrafi

bilgilerini, çevrimiçi haritalar kullanarak yüksek kaliteli ve ücretsiz olarak oluşturabilmektedirler

(Goodchild, 2012). Böylelikle son zamanlarda çeşitli bilimsel alanlarda ve uygulamalarda GCB

kullanılmaktadır. OpenStreetMap, Wikimapia, Tagzania, the People’s Map ve Platial or The People’s

Atlas gibi uygulamalar gönüllü coğrafi bilgi uygulamalarının en bilinenlerindendir. Wikimapia örneğine

bakacak olursak, internet bağlantısı olan bir birey dünya üzerinde bir alan seçebilir ve diğer kaynaklara

bağlantılar da içeren bir açıklama sağlayabilir. Ardından, herkes sağlanan bu açıklamayı düzenleyebilir

ve gönüllü incelemeciler tarafından sonuçlar izlenir, doğruluğu ve önemi kontrol edilir.

21’inci yüzyılın yönelim yaklaşımları arasında ortaklaşa paylaşılan olgulardan biri sosyal medyadır

(Banger, 2014). Sosyal Medya; en genel anlatımla yeni nesil web teknolojilerinin getirdiği kullanıcı

kolaylığı ve iletişim hızıyla yakalanan eş zamanlı bilgi paylaşımının takip edildiği dijital platformdur.

Sosyal medya örnekleri arasında; Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, LinkedIn, Panoramio, Flickr,

Jive, Telligent, Chatter ve wiki’lerin yanında internet güncesi olarak adlandırabileceğimiz blog’lar

benzeri uygulamalar gösterilebilir. Bahsedilen bu platformlar dikkate alındığında, sosyal medyanın

günümüzdeki önemini sadece sohbet veya eğlence ile sınırlamamak gerekir. Bu platformlar, bireylerin

konuma dayalı bilgiler paylaşmasına olanak sağlamaktadır. Bu özellik sayesinde sosyal medya

platformları konuma dayalı veri toplama açısından dünya çapında oldukça çok kullanılan bir araç haline

gelmiştir.

Türkiye’deki mobil kullanıcı sayısı 71 milyonken, sosyal medyaya mobilden bağlanan kullanıcı sayısı

ise 42 milyondur. Aynı zamanda Türkiye’deki cihaz kullanıcılarının %95′i cep telefonu sahibi ve %75′i

akıllı telefon kullanıyor (URL 1, 2017). Dünya çapında 2017 yılının birinci çeyreğinde en çok kullanılan

mobil işletim sistemleri Android (%85.0) ve iOS (%14.7) işletim sistemleridir (URL 2, 2017). Bu

platformlarda bir sosyal medya uygulaması geliştirmek için ise çeşitli masaüstü ve web servislerinin bir

arada kullanılması gerekmektedir.

Gönüllü Coğrafi Bilgi, Türkiye’de çok yeni bir araştırma alanıdır ve uygulamaları henüz sınırlıdır.

Bununla birlikte gelişmiş ülkelerin birçoğunda güncel ve gelişmekte olan bir araştırma alanıdır ve birçok

başarılı çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu bildiri kapsamında, Gönüllü Coğrafi Bilgi alanında günümüze

kadar yapılmış çalışmalar özetlenecek ve Türkiye’deki çalışmaları değerlendirilecek olup, Gönüllü

Coğrafi Bilgi üretmeye dayalı kullanıcı-yetkili kurum arasındaki iletişimi arttıracak bir sosyal

sorumluluk mobil uygulamasının geliştirilme aşamaları anlatılacaktır.

Bu mobil uygulamada kullanıcılar tüm vatandaşlardır. Yetkili kurum ise belediyeler, emniyet

müdürlükleri vs. gibi kurumlardır. Uygulama sayesinde kullanıcılar; örneğin toplanmayan çöplerin,

yanlış park etmiş bir aracın veya yol kenarında oluşmuş araçlara zarar verebilecek bir çukurun

fotoğrafını, konumunu ve açıklamasını ekleyerek sisteme yükler. İlgili kurum ise bu problemi görerek

çözmeye yönelik hareketlerde bulunarak ve bu hareketin sonunda kullanıcıyı bilgilendirecek açıklama,


25

fotoğraf gibi verileri kullanıcıyla paylaşır. Bu uygulama aynı zamanda herkese açık bir sosyal uygulama

olduğundan, tüm kullanıcılar yapılan paylaşımları ve geri dönüşleri görecek böylelikle toplumdaki

mütekabiliyet bilinci arttırılması hedeflenecektir.

Anahtar Sözcükler: Gönüllü Coğrafi Bilgi, Mobil Uygulama, Sosyal Medya, Sivil Bilim

Kaynaklar

Banger G., Çalışır G., (2014), Sosyal Medyanın Kurumsal İnovasyon İçin Kitle Kaynak Olarak

Kullanımı, Uluslararası Yeni Medya Yeni Yaklaşımlar Konferansı, Çanakkale Onsekiz Mart

Üniversitesi.

Elwood S., Goodchild M. F., Sui D. Z., (2012), Researching Volunteered Geographic Information:

Spatial Data, Geographic Research, and New Social Practice, Annals of the Association of American

Geographers, 102:3, 571-590, 2012.

Goodchild M. F., (2007), Citizens as Sensors: The World of Volunteered Geography, GeoJournal,

69:211-221.

Goodchild M. F., Li L., (2012), Assuring The Quality of Volunteered Geographic İnformation, Spatial

Statistics, 110-120, 2012.

See L., Mooney P., Foody G. and et al. (2016), Crowdsourcing, Citizen Science or Volunteered

Geographic Information?, The Current State of Crowdsourced Geographic Information, ISPRS

International Journal of Geo-Information, 5, 55.

URL 1, (2017), We are Social 2017 Global Report, https://wearesocial.com/special-reports/digital-in-

2017-global-overview.

URL 2, (2017), Smartphone OS Market Share, 2017 Q1, http://www.idc.com/promo/smartphone-

market-share/os.


26

Karayolları Genel Müdürlüğü Görüntü Tabanlı Bilgi Yönetim Sistemi Projesi

Önder Çelik1

1 Karayolları Genel Müdürlüğü, Yücetepe, Ankara.

Özet

Bu projenin amacı, 66.437 km yol ağında envanter bilgilerinin kurumun ihtiyaçlarını karşılayacak

seviyede daha hızlı, güvenilir, etkin, doğruluk oranı yüksek ve dinamik bir şekilde toplanması,

sunulması ve görüntü tabanlı bilgi yönetim sisteminin kurulmasıdır.

Proje kapsamında Ankara il sınırları dahilinde 500 km’lik yol için Yersel Mobil Lidar Teknolojisi ve

Stereo Görüntüleme Teknolojisi kullanılarak 1000 km’lik örnek çalışma yapılmıştır. Ayrıca, yurtdışında

yapılmış benzer uygulamalar ve bu uygulamalarda kullanılan teknolojiler düzenlenen teknik inceleme

programı ile yerinde gözlemlenmiştir. Yol envanter verilerinin daha hızlı, güvenilir, etkin, doğru ve

dinamik bir şekilde toplanması, bilgi akışının sağlanması, kurum içerisindeki birimler arasında ve

kurumlar arasında iletişimin ve koordinasyonun sağlanması ve veri paylaşımının en üst düzeye

çıkarılmasında teknolojik olanaklardan yararlanılması büyük önem taşımaktadır. Bu amaçla, proje

kapsamında mevcut durumun analizi yapılmış, farklı teknolojik sistemler ile yol envanter bilgileri

toplanarak veri üretimi gerçekleştirilmiştir.

İncelenen teknoloji ve yöntemlerden elde edilen bulgular ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Sonuçlar birbiri

ile kıyaslanmış, ülkemiz karayollarında yol envanterlerinin sağlıklı ve güvenilir bir şekilde toplanması

ve sunulması için uygun teknolojiler belirlenmiştir. Ayrıca, proje maliyetleri, projenin ekonomik ve

sosyal faydaları raporda belirlenmiştir. Projenin kamu BİT projeleri içerisinde başarı ile tamamlanarak

örnek bir proje olması amaçlanmaktadır.

Karayolları Genel Müdürlüğü’nün sorumluluğu altında bulunan karayolu uzunluğu 01.01.2016 tarihi

itibariyle toplam 66.437 km yol eksenine ve toplam 89.421 km kaplama eksenine sahiptir. Bundan

dolayı proje ile ilgili yapılan bütün analiz ve hesaplamalarda (ekonomik analiz, fayda maliyet analizi

vb.) toplam yol uzunluğu 89.421 km olarak alınmıştır. Envanter toplanması ve Görüntü Tabanlı Bilgi

Yönetim Sistemi kurulmasına yönelik çalışmalarda da çekim uzunluğunun 89.421 km olduğu

varsayılmaktadır.

Yapılan incelemeler neticesinde Mobil Lidar ve Stereo Görüntüleme teknolojileri ön plana çıkmıştır.

Pilot proje de bu iki teknoloji ile gerçekleştirilmiştir. Her iki teknolojinin hem projeden amaçlanan

çıktıları sağlayıp sağlayamadığı noktalar belirlenmiş hem de birbirine göre avantaj ve dezavantajları

saptanmıştır.

Projenin ekonomik ömrünün 5 yıl olacağı öngörülmektedir. Bu süre zarfında projenin gerçekleştirilmesi

neticesinde kurumun sağlayacağı öngörülen tasarruf kalemleri belirlenmiştir.

Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi kurma çalışmaları 2003 yılında Başbakanlık tarafından yayınlanan

2003/48 sayılı Genelge [1] ile yürütülmeye başlanan e-Dönüşüm Türkiye Projesi Kısa Dönem Eylem

Planı kapsamında başlatılmıştır. Eylem Planında yer alan “Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi

Oluşturulabilmesi İçin Bir Ön Çalışma Yapılması” konulu 47 numaralı eylem Tapu ve Kadastro Genel

Müdürlüğü’nün (TKGM) sorumluluğuna verilmiştir. TKGM, eylem kapsamında 32 kamu kurum ve

kuruluşundan, 9 belediyeden ve 3 üniversiteden sağlanan temsilciler ile bir çalışma grubu oluşturmuştur

ve yapılan çalışmalara ilişkin Ön Çalışma Raporunu (EYLEM-47 Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi

Oluşturabilmesi İçin Ön Çalışma Raporu [2]) Devlet Planlama Teşkilatı’na sunulmuştur. Bu eylem

planının 5.3.4.1 maddesi ile Karayolları Genel Müdürlüğü 1:1000 ölçekte Otoyol Envanterinin Sayısal

Ortamda oluşturulması işi ile görevlendirilmiştir.


27

Projenin amacına yönelik, yurtdışında yapılmış benzer uygulamalar ve bu uygulamalarda kullanılan

teknolojiler düzenlenen teknik inceleme programı ile yerinde gözlemlenmiştir. Teknolojileri analiz

etmek için Pilot Proje kapsamında sistemler kullanılarak veri toplanmış ve sistemlerin ihtiyaçları

karşılama kabiliyetleri dikkate alınarak uygun teknolojiler belirlenmiştir. Belirlenen sistemlerin sosyal,

ekonomik analizi ve risk değerlendirmesi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Mobil lidar, stereo görüntüleme, envanter, karayolu

Kaynaklar

[1] http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2003/12/20031204.htm#3 (Çevrimiçi: 01/12/2016)

[2] http://www.bilgitoplumu.gov.tr/wp-pontent/uploads/2014/04/Eylem_47_Turkiye_Ulusal_Cografi_

Bilgi_Sistemi.pdf (Çevrimiçi: 01/12/2016)


28

Enerji Nakil Hatlarında Arızaların Önceden Tahmin Edilmesinde CBS Kullanımı:

SÜPERGÖZ Projesi

Tuba Yalçın1

1 NetCAD Yazılım A.Ş, Kadıköy, İstanbul.

Özet

Sanayi devrimi ile başlayıp son yıllarda teknolojide yaşanan büyük gelişmelere paralel olarak enerji

ihtiyacı her gün artmaktadır. 1993 – 2011 yılları arasında nüfus %27 artarken, enerji üretimi %76

artmıştır. Enerji tüketimi ise 2016 yılında bir önceki yıla göre %1 artmıştır. Ülkemizde 31 Mart 2015

günü yaşanan ve birçok ilde etkisini gösteren elektrik kesintisi sonucu 1 saatte yaklaşık 100 milyon dolar

zarar edilmiştir.

Bu durum, tüm sektörler açısından elektriğin önemini gözler önüne sermiştir. Ülkemizde elektrik iletim

altyapısını oluşturan, elektriğin üreticiden dağıtıcıya ulaşmasını sağlayan, yüksek gerilim enerjiyi

yöneten Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi (TEİAŞ), söz konusu zararların en aza indirilmesi, bir

daha benzer afetlerin yaşanmaması adına önemli adımlar atmıştır. Bu adımlardan bir tanesi, elektrik

iletim hatlarında meydana gelebilecek arızaları, donanımlı helikopterler ile gözlemleyerek önceden

tahmin edebilen, arıza kayıtları oluşturan, ilgili Bölge Müdürlüklerini arızalarla ilgili bildiren konumsal

bir sistem geliştirmektir.

Türkiye genelinde 50 bin kilometreden fazla elektrik iletim hattı bulunmaktadır. Bu hat ve direklere

ulaşım, bulunulan konumların topoğrafyası ve insan kaynağı kısıtları nedeniyle problemler

doğurmaktadır. Bu hatların ve direklerin bakımı ve arızaların hızlıca giderilmesi için alternatif

çözümlerin üretilmesi gerekmektedir. Topografik ve meteorolojik koşullar ile hat uzunlukları göz

önünde bulundurularak iletim hatlarının helikoptere monte edilen farklı kameralar (termal, korona (kızıl

ötesi) ve görünür bandda çalışan kameralar) ile kontrol edilmesi planlanmıştır. Kullanılan farklı

kameralardan yapılan analizler sonucu hatlardaki yıpranma önceden tespit edilerek yaşanacak arızalar

minimuma indirilmiştir. Bu sayede ulaşımı güç olan konumlara rahat ulaşım sağlanmış ve hız

kazanılmıştır. Süpergöz Projesi, herhangi bir afet oluştuktan sonra zararları minimuma indirmek ya da

afetin etkilerini azaltmak yerine, afetin önlenmesi amacı ile erken uyarı sistemi olarak

değerlendirilebilir.

Geliştirilen sistem sayesinde erken arıza tespiti ile kaynakların etkin kullanımı sağlanmış, tematik harita

ve yönetici raporları sayesinde karar vericilere doğru karar verilmesi hususunda destek olunmuştur.

Bildiri kapsamında elektrik kesintilerinde yaşanabilecek aksaklıkları minimuma indirmek adına afet

öncesi kaynakların verimli kullanılması için yapılan çalışmalar SÜPERGÖZ Projesi kapsamında ele

alınacaktır. Afet zararlarının azaltımında Coğrafi Bilgi Sistemleri’nin faydaları tartışılacak, Süpergöz

Projesi örneği üzerinden sağlanan kazanımlar vurgulanacaktır.

Anahtar Kelimeler: Arıza, Web, Helikopter, Harita, Elektrik, Kamera, CBS, GIS, Analiz


29

Yatırım Planlama, Müşteri İlişkileri Şikayet Yönetimi ve Pazarlama Faaliyetlerinde

Karar Destek Sistemi Olarak CBS Kullanımı Örnek Uygulaması

Sultan Gökçen Bilgen1,*, Ender Sunerli1, Güzin Incedal1, Şerife Sarı Gedik1

1 İzmir Doğalgaz Dağıtım A.Ş., Halkapınar, İzmir.

Özet

Karar Destek Sistemi (KDS), bir işletmede yöneticilerin ve profesyonel çalışanların karar vermesine

yardımcı olarak kullanılan, karar verme sürecinde kullanıcıların sistemle karşılıklı olarak etkileşimde

bulunduğu bilgisayar tabanlı bir bilişim sistemidir. Karar destek sistemleri çoğunlukla yarı

yapılandırılmış problemlerin çözümünde kullanılmakla birlikte, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış

problemler için de kullanılabilmektedir. Sistemler veri ve model bazlıdır. Kullanıcılar, özgün ve belirli

bir problem ile ilgili veriler ve bir ya da daha çok yöntem çerçevesinde model kurma olanağı sağlayan

bu tür sistemler ile daha hızlı ve daha isabetli kararlar verebilmektedir (Çopur, 2016).

Bir KDS aslında problem çözme sistemidir. Her alanda yaygınlaşan bilgi kirliliği KDS’nin ortaya

çıkışının en önemli nedenlerinden biri olarak da gösterilebilir. Bu sebeplerle, işletmelerde yöneticilerin

görevlerini yerine getirirken kendilerine yardımcı olacak araçlara olan ihtiyaçları giderek artmaktadır

(Bozkurt, 2016).

Karar verme başta organizasyon ve işletmelerin yönetimi olmak üzere birçok bilimin önemli bir parçası

haline gelmiştir. Günümüzde bilgi ve teknoloji alanındaki hızlı gelişmelerle beraber karar verme süreci

ile eskiye oranla çok daha sıklıkla karşı karşıya kalınmaktadır. Birçok problemde karar vericinin birden

fazla hedefi birden fazla sayıda faktör ve ölçüt ile hesaba katması beklenmektedir. Böyle bir durumda

karar verme problemi çok kriterli karar verme problemi olarak ortaya çıkmaktadır. Birçok karar verme

probleminde parametreler içerisinde mekânsal bilgi bulunmaktadır. Dünya üzerinde var olan nesnelere

ve meydana gelen olaylara ait bilgileri koordinatlı olarak toplamaya, bunları saklamaya, haritalamaya

ve analizlerini yapmaya yarayan bir tür yüksek performanslı bilgisayar sistemi olan Coğrafi Bilgi

Sistemleri (CBS), bu noktada karar destek sistemi olarak kullanılmaktadır. Günümüz dünyasında

toplanan ve üretilen bilgilerin büyük bir kısmını oluşturan harita tabanlı verilerin elektronik ortamda

yönetilmesi coğrafi bilgi sistemi (CBS) ile olanaklı hale gelmiştir.

Bu çalışmada, akıllı coğrafi bilgi teknolojilerinin yalnızca veri tabanı, sayısal harita ve sorgulama

analizlerinden oluşmadığı her türlü seviyedeki yönetim merkezlerinde doğru konumlandırıldığında ve

doğru kullanıldığında karar destek mekanizması olarak etkin ve sağlıklı biçimde kullanılabilir olduğu

ortaya konmuştur.

İzmir ili doğalgaz dağıtım bölgesi gerek alansal büyüklük gerekse belirli zaman aralığında

tamamlamakla yükümlü olunan yatırım miktarı bakımından Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu

(EPDK) tarafından bugüne kadar lisans verilmiş en kapsamlı bölgelerden birisidir. Böylesine büyüklüğe

sahip bir alanda, yatırım süreci devam ederken oluşan yeni müşteri taleplerinin de eş zamanlı olarak

değerlendirilmesi ve sınırlı kaynaklar çerçevesinde bu taleplerin yönetilerek yapılacak yatırımların

bütün halinde planlanması ve takibi için akıllı bilgi teknolojilerinin getirdiği avantajlardan

yararlanılması kaçınılmaz olarak karşımıza çıkmaktadır.

İzmir’de doğalgaz dağıtımından sorumlu tek yetkili şirket olan İzmir Doğalgaz’da yatırım planları

hazırlanırken; lisans şartları gereği yatırım yükümlülükleri, halihazırdaki mevcut altyapı alanları ve

doğalgaz kullanımına geçmek isteyen müşteri talep yoğunluğu gibi parametreler dikkate alınarak ana

yatırım kararları oluşturulur. Öncelikli olarak bu alanlarda, teknik etütler yapılır ve buna paralel olarak

pazarlama etütleri gerçekleştirilir. Müşteri talep bilgileri, teknik etütlere ait diğer detay bilgiler ve

hanelere yönelik toplanan tüm pazarlama bilgileri harita üzerinden de detaylı olarak takip edilebilen


30

altyapı bilgi sistemlerinde depolanır. Yatırım planları, tüm bu bilgilerin analizi ve detaylı değerlendirme

çalışmaları sonucu kesinleştirilmiş olur.

Yatırım Planlama Karar Destek Sistemi; dağıtım alanı içerisindeki toplam yatırım potansiyelinin

belirlendiği, çeşitli parametrelere göre ve de farklı etki düzeylerine bağlı olarak bu potansiyelin analiz

edildiği, sonuçlarının sıralanarak gerek rapor gerekse akıllı haritalar şeklinde hızlıca ortaya konduğu bir

sistem uygulama modelidir.

Söz konusu sistem ile girilen parametre ve etki düzeylerine bağlı şekilde dağıtım lisansı kapsamındaki

sorumluluk alanları yatırım verimliliğine göre sıralanmakta, sonuçlarının simülasyonu hem harita

ekranı hem de hazırlanan listeler üzerinde yapılabilmektedir. Sistem, aynı zamanda, seçilen yatırımın

yapılması ile ulaşılacak potansiyel gelir miktarı ile ilgili olarak da rapor üretmektedir. Böylece

gelen müşteri talepleri değerlendirilirken aynı zamanda planlanan yatırımların optimizasyonu

sağlanmaktadır. Gerektiğinde girilen parametre değerleri değiştirilerek yeni sonuçlar hızlı bir şekilde

alınabilmektedir. Belirlenen kriterler içerisinde kalan imalat için iş programı, ilçe-mahalle-sokak,

düzeyinde dinamik olarak oluşturulmakta böylece yatırım öncelik belirleme çalışması kolaylıkla

yapılabilmektedir.

Sistem modeli oluşturulurken öncelikle yatırım planlamasında kullanılan konumsal ve konumsal

olmayan kriterler tespit edilmiştir. Hazırlanan uygulamada kriterlerin önem dereceleri etki düzeyi olarak

adlandırılmış ve bu da sistem kullanıcısının belirleyebileceği parametrik değer şekline getirilmiştir.

Böylece kullanıcının seçtiği parametreye ait etki düzeyini kendisinin belirlemesi ve ona göre sonucu

raporlaması sağlanmıştır.

Sınırlı bir bütçe söz konusu olduğunda yatırım planlaması yapılırken ve yatırım yapılacak alanların

seçim kararı stratejik öneme sahip olmaktadır. Yapılması planlanan yatırımın geri dönüşü ile beraber

değerlendirildiğinde bu kararların yanlış olması durumunda oldukça yüksek maliyetlere sebep

olabileceği görülmektedir. Bu açıdan değerlendirildiğince sistemin oldukça avantaj sağladığı

görülmektedir.

Müşteri İlişkileri Yönetim Karar Destek Sistemi ile de müşteri ilişkileri yönetiminde akıllı

sistemlerin kullanıldığı bir yapı oluşturulması hedeflenmiştir. Müşteri talep öneri ve şikayetlerinin

takibi, pazarlama ve müşteri tabanlı saha çalışmaları ile potansiyel müşteri yönetimi faaliyetleri için

mekânsal karar destek sistemi oluşturulmuştur. Sistem aracılığı ile doğalgaz müşteri taleplerinin ve

farklı konu başlıklarındaki şikayetlerin yoğunlaştığı alanlar akıllı haritalar üzerinden de görülebilmekte,

takibi yapılmakta ve analiz sonuç raporlarına göre yöneticilerin kararlarında destek mekanizması

sağlanmaktadır. Dolayısı ile sistem, müşteri yönetimi stratejilerinin belirlenmesinde etkin bir araç olarak

kullanılmaktadır.

Sistem uygulama modeli; “Şikâyet Yönetimi” “Pazarlama Faaliyetleri Yönetimi” ve “Potansiyel

Müşteri Yönetimi” olmak üzere 3 başlık altında kurgulanmıştır.

Şikâyet yönetimi tarafında kullanıcının yaptığı seçime bağlı kalarak şikayetlerle ilgili analizler

yapılabilmekte ve sonuçları görsel raporlar halinde sunulabilmektedir. Seçim kriterleri, ilçe bazında

şikâyet türlerine göre dağılımlar veya yıl ve şikâyet türüne göre karşılaştırmalı raporların oluşturulması

şeklinde örneklendirilebilir.

Pazarlama faaliyetleri yönetimi kapsamında ise şirket içerisinde müşteri hizmetleri tarafında

yürütülmekte olunan pazarlama & tanıtım vb. amaçlı çalışmalarla ilgili olarak harita destekli

raporlamalar oluşturulmakta ve analizler yapılabilmektedir.

Potansiyel müşteri yönetimi çerçevesinde ise doğalgaz yatırımı yapılmış olmasına karşın henüz

müşteri-abone olmamış gaz kullanımına geçilmemiş adreslerin raporlarının alınabildiği bir model

hazırlanmıştır. Bu sistem ile, yatırım yapılmış ancak hiç müşteri olmayan adresler anlık olarak

raporlanabildiği gibi şehrin toplam yatırım potansiyeli de raporlanabilmektedir. Söz konusu raporlar,


31

pazarlama-abone etkinliğini artırma bu konuda bilinç oluşturma veya yatırımları programlama vb. çeşitli

çalışmalarda kullanılabilir niteliktedir.

Anahtar Kelimeler: Akıllı Haritalama, Çok Nitelikli Karar Verme, Yatırım Planlama, Mekansal Karar

Destek Sistemi, Şikayet Yönetimi, Raporlama, Altyapı

Kaynaklar

Bozkurt Ö., Kalkan A., Çeşmeli M., (2016), Karar Destek Sistemlerinin İşletme Yönetimi Açısından

Önemi: Mermer İşletmelerinde Bir Araştırma, Mehmet Akif Üniversitesi.

Çopur C., Komesli M., Ünalı M. O., (2016), Elektrik Dağıtım Şebekelerinin Yönetimi için Coğrafi Bilgi

Sistemi Tabanlı Akıllı bir Karar Destek Sistemi, Akıllı Teknoloji and Akıllı Yönetim.

Derviş R., (2015), Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Çok Nitelikli Karar Verme (ÇNKV) Yöntemi ile

Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Tedarik ve Lojistik

Yönetimi Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi.


32

Sensör Verilerinin Kent Otomasyonunda Bütünleşik Kullanımı

Emin Bank1,*

1 NetCAD Yazılım A.Ş, Kadıköy, İstanbul.

Özet

İlerleyen teknoloji ve artan ihtiyaçlar günümüz dünyasını da hızla şekillendirmektedir. Eskiden sadece

insanlara bağımlı olan cihazlar, bugün birbirleriyle iletişim kurabilmekte ve nesnelerin interneti (IOT)

algısını oluşturmaktadır. Akıllı kent sistemler; trafik yönetimi, akıllı evler, kent rehberi, akıllı ulaşım

gibi günlük hayatımızı kolaylaştıran, çevre dostu ve enerji tasarrufu sağlayan sistemlerdir. Ancak,

gerçek hayatta birbiri ile ilişkili olan bu konuları bir arada ele alacak, farklı kaynaklardan gelen verileri

ilişkilendirerek yönetecek ve gerektiğinde birlikte işleyerek akıllı kararlar alabilecek bir sistem ihtiyacı

vardır. Bu sistemi akıllı şehir teknolojilerindeki merkez yazılım olarak nitelendirmek mümkündür.

NetCAD, 2015 yılında 5 Avrupa ülkesini ve 9 firmayı bir araya getiren, “Kent Otomasyonu İçin

Geliştirilmiş Sensör Algılama (ASUA)” isimli bir Avrupa projesinde başta uluslararası standartlara

uyumlu sensör iletişim altyapısı, harita tabanlı veri görselleştirme, gerçek zamanlı ve tarihsel veri analiz

uygulamaları olmak üzere projenin “Merkezi Yazılım” ihtiyacını karşılayacak nitelikte rol almıştır.

2006 yılında Rize Afet Bilgi Sistemi’nde (RABİS) sensör verilerini dinamik işleyerek ilgili yerlere

heyelan uyarılarını ileten sistemi geliştiren, 2013 yılında Ümraniye Belediyesi Mobil Afet Bilgi

Sistemlerinde afet olaylarına maruz kalan kişiler için konum ve kişi bilgisini ilgili birimlere ileten

sistemi geliştiren NetCAD, 2017 yılında da ASUA projesinde gelişen teknolojiye uygun çok farklı

nitelik ve nicelikteki sensör verilerini IOT merkez yazılım bileşeni ile işleyen ve karar destek sistemine

katkıda bulunan sistemi geliştirerek Türkiye’ye önemli bir IOT Merkez Yazılım platformu kazandırmış

oldu.

Bu bildiride özellikle belediyelerde kurulan, kurulacak olan kent bilgi sistemlerinin karar destek

sistemlerini zenginleştirecek nitelikteki IOT Merkez Yazılım platformu temel özellikleriyle

tanıtılacaktır.

Anahtar Kelimeler: Kent Otomasyonu, Akıllı Şehirler, IOT, Internet of Things, Nesnelerin İnterneti,

Sensör verileri, ASUA


33

Süreç Yönetimine CBS Penceresinden Bakmak; “OBB BSK Süreç Yönetim Sistemi”

Abdullah Özdemir1,*, Selin Ataman1, Arzu Özdemir2

1 Ordu Büyükşehir Belediyesi, CBS Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu. 2 Ordu Büyükşehir Belediyesi, Harita Zemin Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu.

Özet

Süreç; Belirli bir ürün ya da hizmet elde etmek için birbirleriyle etkileşim içinde bulunan insan,

malzeme, ekipman, yöntem ve çevrenin toplamı olarak tanımlanmaktadır. Üretilen her bir ürün ve/veya

hizmet bir süreç sonucunda meydana gelmektedir. Üretilen ürün ve /veya hizmetin kalitesinin

arttırılması üretim süreçlerinin iyi anlaşılması, rol-görev dağılımının doğru yapılması, kurgulanması ve

tasarlanan kurgunun doğru uygulanması ile mümkün olmaktadır. İş süreçlerindeki her bir adım aslında

birbiriyle ilişkili işlemler zinciridir (Akdemir ve Ulukan, 2012).

Süreç yönetimine geçişle birlikte, yürütülen tüm faaliyetler tanımlanır, ölçülür ve denetim için kontrol

ortamı yaratılır. Süreç yönetimiyle yapılan işlem adımlarına netlik getirilir, işbirliği ve işbölümü

çalışmalarına etkinlik kazandırılır, süreçlerde rol alanlar netleşir, yetki ve sorumluluklar belirlenir.

Bunun yanı sıra, ortaya çıkan sonuçlar performans göstergelerinin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Süreç yönetimi için uygulanan yöntemler, iyi bir yönetimin amaçlarına varmasını sağlayan araçlardır

(Ayanoğlu ve Turan, 2003).

Etkin bir süreç yönetimiyle; kaynakların etkili kullanımı sağlamak, maliyetleri düşürmek, tekrarları

önlemek, öncelikleri, rolleri, sorumlulukları, potansiyel tehdit ve riskleri belirleyebilmek en önemlisi

olası sonuçları öngörebilmek mümkün olabilmektedir.

Sınırlı ekonomik kaynaklara sahip yerel yönetimlerin, maksimum faydayı sağlayacak hizmetleri

üretebilmesi; süreçlerin doğru kurgulanmasına, kurgulanan süreçlerin doğru bir şekilde uygulanmasına

ve yapılan uygulamaların etkin bir şekilde izlenip denetlenmesine bağlı olmaktadır.

Altyapıdan üst yapıya, planlamadan, sağlığa, güvenlikten, ulaşıma, eğitimden, turizme kısaca hayatın

her alanında faaliyet gösteren, hizmet üreten, yerel yönetimler pek çok sürecin baş aktörü

konumundadır. Daha fazla ve daha nitelikli hizmet üretmek isteyen yerel yönetimler, sınırlı olanaklarını

iyi planlanmış süreçlerle yönetmek zorundadır.

Yerelde üretilen hizmetlerin çeşitliliği, çok bileşenli, çok katmanlı yapısı, tamamının bir mekânda ve

kamuoyunun gözü önünde gerçekleşmesi, yöre halkının yaşamını doğrudan etkiliyor olması gibi

nedenler, iş süreçlerinin yönetilmesinde CBS’yi son derece kullanışlı bir araç haline getirmektedir.

Yaptığı işlerin çeşitliliği ve niteliği dikkate alındığında, iş süreç yönetim sistemlerini ve CBS’yi en çok

kullanan ya da kullanma ihtiyacı olan grupların başında yerel yönetimlerin geldiği görülmektedir. Yerel

yönetimlerin, bu iki aracı birbirinden bağımsız, habersiz, ayrık bir biçimde kullanması yerine birbiriyle,

konuşan, haberleşen bütünleşik bir yapıda kullanması sonucunda oluşacak çarpan etkisi, çok daha

nitelikli ürünlerin/hizmetlerin üretilmesini mümkün kılmaktadır (Bayraktar, 2007).

Hayatın pek çok alanında hizmet üreten, farklı öncelik ve yaklaşımlara sahip olan belediyeler için hazır

çözümler yerine ihtiyaca dönük, ürün odaklı, kurum çalışanlarının katılım ve katkılarıyla oluşturulan

sistemlerin daha uzun ömürlü ve faydalı olduğu görülmektedir.

Motivasyonunu bu düşünceden alan çalışmamızda; Ordu Büyükşehir Belediyesi’nin Vizyon Projesi

olarak nitelenen ve Cumhuriyet Tarihinde bir yerel yönetimin tek seferde yaptığı en büyük ihale olan

“Bitümlü Sıcak Karışım (BSK) Yapım İşi’ için hazırlanan CBS tabanlı bir süreç yönetim sistemi olan

“OBB BSK Süreç Yönetim Sistemi” hakkında bilgiler verilmeye çalışılacaktır.


34

Özellikle elektronik belge yönetiminde yasal bir zorunluluk olarak karşımıza çıkan süreç yönetim

sistemleri, sundukları araçlar ve sağladıkları kolaylıklarla daha fazla, daha nitelikli hizmet üretmek

isteyen yönetimler için içsel bir gerekliliktir. Yönetimsel pek çok araç sunan süreç yönetim sistemlerine,

analiz, sorgu, bütünsellik, konumsallık, kolay anlatma ve anlaşılma gibi pek çok eşsiz olanağı sunan

CBS’nin eklemlenmesi ile ortaya son derece görkemli ve kullanışlı bir araç çıkmaktadır.

Bu çalışmamızda, süreç yönetiminin temel ilkeleri ile CBS’nin gücünü buluşturan OBB BSK Süreç

Yönetim Sistemi ile, ilin tamamına dağılmış olan yol yapım çalışmalarının koordinasyonu, yönetilmesi,

izlenmesi ve raporlanmasının nasıl yapılabildiği, her bir işlem adımının bir sonraki adımı etkilediği,

bünyesinde pek çok potansiyel sorunu barındıran böylesine büyük bir projenin nasıl olup da bu denli

başarıyla yönetilebildiği ifade edilmeye çalışılacaktır.

Anahtar Kelimeler: Yerel Yönetimler, Süreç Yönetim Sistemleri, CBS, PostgreSQL, PHP

Kaynaklar

Akdemir A., Ulukan İ. C., (2012), Stratejik Yönetim Anadolu Üniversitesi, AÖF yayınları No: 1647,

Eskişehir.Aras, Arzu, A. Sürdürülebilir SüreçYönetimi, İstanbul, KALDER Yayınları, 2005.

Ayanoğlu M., Turan H., (2003), İşletmelerde Süreç Yönetimine Geçiş ve Uygulama Sonuçları, III.

Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, İstanbul Kültür Üniversitesi, 2003.

Bayraktar E., (2007), Üretim ve Hizmet Süreçlerinin Yönetimi, İstanbul, Çağlayan Kitabevi.


35

Belediyelerde Bir Halkla İlişkiler Aracı Olarak CBS

Abdullah Özdemir1,*, Murat Aygün2, Arzu Özdemir2

1 Ordu Büyükşehir Belediyesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu. 2 Ordu Büyükşehir Belediyesi, Harita Zemin Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu.

Özet

Belediye kelimesi şehir anlamına gelen Arapça “beled” kelimesinden türetilerek dilimize girmiş ve

Tanzimat döneminden itibaren bugünkü anlamıyla kullanılmaya başlanmıştır. Belediyeler faaliyet alanı

içerisindeki halkın yerel nitelikli ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla kurulan ve karar organları yöre halkı

tarafından seçilen tüzel kişiliğe sahip kamu kuruluşlarıdır (Acar 1993).

Bir belediyenin görev sınırları içinde yaşayan her vatandaş, gün içinde defalarca o belediyenin sunmuş

olduğu hizmetlerden faydalanmaktadır ya da o belediyenin görevi olmasına rağmen sunamadığı, eksik

ve / veya kalitesiz sunduğu hizmetlerin ve uygulamaların doğurduğu olumsuz sonuçlarla karşı karşıya

kalmaktadır (Acar 1994).

Gelişen ve aynı zamanda bilinçlenen toplumlar, daha sorgulayıcı olmakta, belediyelerden daha etkin ve

yararlı hizmetler beklemektedir. Sınırlı kaynaklarına rağmen sürekli daha fazla ve daha iyi hizmet

sunma baskısı altında olan belediyeler, yerel hizmetlerin görülmesinde sürekli etkin olmak, yenilikçi,

yaratıcı ve kalıcı çözümler üretmek durumundadırlar. Yerel halkın beklentilerine karşı daha duyarlı ve

etkin, hizmet sunumunda ise daha hızlı, ekonomik ve verimli olmak isteyen belediyeler, yenilikçi hizmet

politikalarının yanında halkla sürekli ve sağlıklı bir iletişim de kurmak zorundadırlar (Yağmurlu 2011).

Başta belediyeler olmak üzere seçimle iş başına gelen tüm örgütlerin amacı halka iyi hizmet etmek ve

bu sayede toplumsal destek sağlayarak varlıklarını sürdürebilmektir (Yalçındağ 1996). Bu perspektiften

bakılınca belediyeler için halkın güven ve desteğini kazanmanın, öteki kamu kuruluşlarından daha

büyük bir öneme sahip olduğu anlaşılmaktadır. Tüm karar organları halkın oylarıyla belirlenen

belediyelerin, geniş halk kitlelerinin desteği olmadan işlevlerini tam olarak yerine getirebilmeleri,

hizmet ve faaliyetlerini hatta varlıklarını sürdürebilmeleri olanaksızdır.

Belediyelerin halkın desteğini kazanabilmesi için; iletişim tekniklerinin kullanılarak halkla sağlıklı bir

iletişim kurması, belediye çalışmaları hakkında bilgi vermesi, kararların yerindeliğini ve yararlılığını

arttırmak için halktan bilgi alması, yakınma ve tepkileri öğrenmesi ve buna uygun politikalar

geliştirmesi gerekmektedir (Uysal 1987).

Tüm bu sayılanlar ancak etkin bir şekilde yürütülen halkla ilişkiler çalışmaları ile mümkün

olabilmektedir (Tortop 2006).

Halkla İlişkileri genel bir ifadeyle; “halkı etkileyen sözler, eylemler ya da olaylardır; aynı zamanda, bir

kuruluşu, bir kurumu hedef kitlesine kendisini sevdirme, kabullendirme, saydırma ve benimsetme

faaliyetleridir.” şeklinde tanımlayabiliriz (Acar 1994).

Belediye penceresinden bakılınca halkla ilişkiler; “doğrudan ilişkide bulunduğu kentliye hizmetin

tanıtılmasını, eleştirilerin ve önerilerin alınmasını, bu çerçevede planların, projelerin ve hizmetlerin

gözden geçirilmesini ve yeni projelerin hazırlanmasını amaçlayan bir süreç” olarak görülmektedir.

Gelişen teknoloji, özellikle bilişim sektöründeki gelişmeler ve bu gelişmelerin sağladığı olanaklar

günden güne yeni araçları hayatımıza sokmaktadır. İnternet gibi olağanüstü bir aracın yönetim alanında

kullanımının yaygınlaşması, devletle halk arasındaki iletişimi ya da etkileşimi geliştirmede yeni

olanaklar sunmaktadır. Kamu yönetim faaliyetlerinde iletişim ve bilişim araçlarının sağladığı olanaklar

halkla ilişkilerin yeniden gözden geçirilmesini gerektirirken aynı zamanda daha katılımcı, daha saydam


36

daha denetlenebilir hizmet üretim ve sunum süreçlerini potansiyel açıdan mümkün kılmaktadır (Tarhan

ve Bakan 2013).

Vatandaşın yararı için çalışan, onların istek ve beklentilerine önem veren, halkın katılımına ve

denetimine açık, saydam ve yenilikçi bir belediye anlayışının egemen olmasıyla gelişecek kentlilik

bilinciyle; ‘’Halkın belediyesi’’ ile ‘’Belediye ye destek veren kent kamuoyunun’’ (Yalçındağ 1996)

oluşturulması hedeflerine varılması sanıldığı kadar zor olmayacaktır.

Bu hedefe geleneksel halkla ilişkiler yöntem ve araçlarıyla ulaşılamayacağı/ulaşılamadığı aşikârdır

(Özüpek 2013). Kimilerince ütopik olarak nitelendirilebilecek bu hedeflere; halkla iletişim ve

etkileşimin sürekli olmasını sağlayacak, kolay anlaşılır, kolay erişilir ve düşük maliyetli yöntem ve

araçlarla ulaşmanın mümkün olduğu düşüncesi bu çalışmanın çıkış noktasını oluşturmaktadır.

Sorumlulukları her geçen gün artarken gelirleri aynı düzeyde artmayan ve sürekli daha fazla beklenti

baskısı altında olan belediyelerin, bir yandan bilgiye dayalı yenilikçi bir anlayışla nesnel kararlar alırken

diğer yandan aldığı bu kararları vatandaşa doğru bir biçimde aktarması da gerekmektedir (Eraslan

Yayınoğlu 2005).

Sürdürdüğü faaliyetlerin neredeyse tamamı bir mekânda gerçekleşen belediyelerin, varlığını ve tüm

eylemlerini bir mekânda sürdüren halkla sağlıklı iletişim kurmasında, mekânı anlamanın ve ona ilişkin

verileri yönetmenin en güçlü aracı olan CBS’den yararlanmasının, son derece önemli olduğu

düşünülmektedir.

Sunduğu benzersiz araçlar, kolay anlaşılabilir çıktılarıyla CBS’nin, başta büyükşehir belediyeleri olmak

üzere her ölçekteki belediye için son derece güçlü bir iletişim aracı olduğu Ordu Büyükşehir Belediyesi

tarafından sürdürülen projelerden anlaşılmaktadır.

Belediyelerin, mimarlık, mühendislik uygulamaları dışında da CBS’nin sunduğu olanaklardan

yararlanmasının gerek uygulayıcı birimler, gerek halk, gerekse CBS profesyonelleri için çok yararlı

olduğu görülmektedir.

“Bin kelimeye bedel” olarak da ifade edilen haritanın gücüyle Web’in esnekliğinin bir araya getirildiği

CBS uygulamalarıyla Halkla ilişkileri bambaşka bir seviyeye taşımanın mümkün olup olmadığının

irdeleneceği bu çalışmada Ordu Büyükşehir Belediyesi tarafından geliştirilen/kullanılan CBS araçlarının

Halkla ilişkilerdeki kullanımı sürecinde edinilen deneyimler de paylaşılacaktır.

Ordu Büyükşehir Belediyesi’nin deneyimleri ışığında; belediyelerin aradığı halkla iletişim ve etkileşimi

sürekli kılan, güçlü ve dolaysız anlatımları mümkün hale getiren en önemli araçlardan birinin CBS

olduğunu söylemek abartılı bir yaklaşım olmayacaktır.

Anahtar Kelimeler: Belediye, Yeni kamu yönetimi, Halkla ilişkiler, CBS, Memnuniyet, Kentli

Kaynaklar

Acar, M., (1993), Belediyelerde Halkla İlişkiler, DPT Yayını, Ankara.

Acar, M., (1994), Türk Kamu Yönetiminde Halkla İlişkiler Araştırması, DPT Yayını, Ankara.

Eraslan Yayınoğlu, P., (2005), Yerel Yönetimlerde Halkla İlişkiler, Birsen Yayınevi, İstanbul.

Tarhan, A., Bakan, Ö., (2013), Belediyelerde Halkla İlişkiler ve Vatandaş Algısı, Literatürk Academia

Yayınları, Konya.

Tortop, N., (2006), Halkla İlişkilere Giriş, Yargı Yayınevi, Ankara.


37

Sezer, B.U., (1987), Yerel Yönetimin Çevresi-Halkla İlişkiler ve Kanaat Araştırmaları, Amme İdaresi

Dergisi, 20(1), Ankara.

Yağmurlu, A., (2011), Siyasal Katılım ve Halkla İlişkiler: Ankara Merkez İlçe Belediyeleri Üzerine Bir

İnceleme, Türk İdare Dergisi, 471-472: 185-204.

Yalçındağ, S., (1996), Belediyelerimiz ve Halkla İlişkileri, TODAİE Yayınları, Ankara.


38

İzmir Büyükşehir Belediyesi CBS Uygulamaları

Zeynep Özege1,*, Mehmet Erenoğlu1, Ufuk Kansu1, U. Burak Erdugan1, Özcan Danışman1

1 İzmir Büyükşehir Belediyesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü, Konak, İzmir.

Özet

İzmir Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü, kullanıcıların iş ve işlemlerinde

ihtiyaç duydukları konumsal bilgiye online erişimlerini sağlayarak, mühendislik çalışmalarında karar

alma süreçlerini kolaylaştıran ve proje geliştirme aşamalarında konumsal bilgiyi analiz ederek

raporlayan birçok çalışma yürütmektedir. Ayrıca kurum içerisinde kullanılan grafik ve/veya grafik

olmayan verilerin belli standartlara getirilerek depolanması, yönetimi ve paylaşımı çerçevesinde de

zaman kaybının önüne geçerek etkin rol üstlenmektedir.

Bu bildiride, belediyemizde sözel ve grafik bilgilerin eşleştirilerek akıllı veri biçimine dönüştürülmesi,

birimler arası birlikte çalışılabilirlik ilkesi ile bilgilerin sisteme aktarılması ve sistemin yaşatılması

süreçleri anlatılmaktadır. Özellikle hem kuruma hem de İzmir halkına hizmet etmek amacıyla planlanan

Akıllı Yol/Mobil Haritalama, İmar Bilgi Sistemi, Coğrafi Mezarlık Bilgi Sistemi, Altyapı Bilgi Sistemi

ve GIS-MIS veri eşleme süreçleri ve bunların devam ettirilmesi süreçleri hakkında bilgiler

verilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Birlikte Çalışılabilirlik, Akıllı Veri, Yaşayan Veri


39

Bursa Büyükşehir Belediyesi AYKOME Bilgi Sistemi

Cüneyt Taşkesen1

1 Bursa Büyükşehir Belediyesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü, Osmangazi, Bursa.

Özet

Bursa 2016 yılı adrese dayalı nüfus kayıt sistemi verilerine göre 2.901.396 nüfus ile Türkiye’nin 4.

büyük ili konumunda olup sosyo-ekonomik canlılığıyla Türkiye’nin en önemli ticaret ve sanayi

merkezlerindendir. Şehre yapılan yatırımlar, sanayileşme ve ekonomik büyümeye paralel olarak Bursa

günümüzde Türkiye’nin birçok ilinden göç almaktadır. Göç, hızlı nüfus artışı ve kentleşme yatırımları

neticesinde altyapı hizmetlerine olan talep her geçen gün artmaktadır.

5216 sayılı Büyükşehir Belediyesi Kanunu’nun 8. maddesinde belirtildiği üzere büyükşehir içindeki alt

yapı hizmetlerinin koordinasyon içinde yürütülmesi amacıyla büyükşehir belediye başkanı ya da

görevlendirdiği kişinin başkanlığında, yönetmelikle belirlenecek kamu kurum ve kuruluşları ile özel

kuruluşların temsilcilerinin katılacağı alt yapı koordinasyon merkezi kurulması öngörülmüştür.

Bu kapsamda Bursa Büyükşehir Belediyesi sınırları içerisinde altyapı hizmetlerinin koordinasyon

içerisinde yürütülmesi için “Bursa Büyükşehir Belediyesi Altyapı Koordinasyon Merkezi (Aykome)

Uygulama Yönetmeliği” hazırlanarak yürütme organı olan Altyapı Koordinasyon Şube Müdürlüğü’nün

çalışma statüsü belirlenmiştir.

Altyapı hizmetlerinin koordinasyon içerisinde yürütülerek kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını

sağlamak, iş tekrarı ile oluşacak zaman ve maddi kayıpların önüne geçmek, koordinasyonsuzluk

neticesinde trafikte meydana gelebilecek aksamalar ile altyapı çalışmaları nedeniyle insanların günlük

yaşamını sekteye uğratabilecek durumların önüne geçebilmek adına Belediyemiz Coğrafi Bilgi

Sistemleri Şube Müdürlüğü olarak Altyapı Koordinasyon Şube Müdürlüğü ve Bilgi İşlem Şube

Müdürlüğü ile birlikte çalışarak “Bursa Büyükşehir Belediyesi AYKOME Bilgi Sistemi Projesini”

hayata geçirmiştir.

Bursa Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü olarak tamamen öz

kaynaklarımızı kullanarak geliştirdiğimiz; konum bilgisi temelli, süreç tabanlı yapısı ile iş ve

performans takibine imkan veren, rol ve fonksiyon tabanlı yetkilendirme esası ile çalışan, web servisleri

aracılığı ile Belediyemiz masaüstü yönetim bilgi sistemi yazılımı (MIS) ile entegre Web Tabanlı

Aykome Bilgi Sistemi ile altyapı hizmeti veren tüm kurum ve kuruluşları ortak bir platformda

toplanmıştır. Böylelikle Bursa ilindeki tüm altyapı faaliyetlerinin konumsal takibi sağlanmış, tüm süreç

kayıt altında tutularak denetim kolaylaşmış, altyapı kurum ve kuruluşları arasında tam anlamıyla

koordinasyon sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Altyapı, Aykome, Aykome Bilgi Sistemi, Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi


40

Bütünleşik Bilgi Sistemleri: Silifke İlçesi Örneği

Fikri Haşal1,*, Serhat Kalkan1, Anıl Bilici1, Yusuf Doğan2, Halime Yılmaz2

1 Teracity Yazılım Teknolojileri, Nilüfer, Bursa. 2 Silifke Belediyesi, Silifke, Mersin.

Özet

Yerel yönetimlerde kullanılan Yönetim Bilgi Sistemleri (YBS), vatandaşa dönük hizmetlerin verimli ve

hızlı yapılmasındaki en önemli araçlardan biridir. Günümüz yazılım teknolojileri ile başarımı sağlanan,

YBS ile bütünleşik olarak çalışır Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS), Elektronik Belge Yönetim Sistemi

(EBYS) ve Tapu Kadastro Bilgi Sistemi (TAKBİS) sayesinde mekânsal sorgulama ve analizleri

kullanarak kenti yönetmek bilinen bir gereksinim halini almıştır.

Bu kapsamda, Silifke ilçesi örneğinde olduğu gibi YBS, CBS ve EBYS sistemleri hem kendi aralarında

hem de diğer kamu kurumları bilgi sistemleri ile bütünleşik çalışacak şekilde tasarlanmış, kurulumları

yapılarak işlemlerin mekana dayalı, doğru ve hızlı olması amaçlanmıştır. Gerçekleştirilen Bütünleşik

Bilgi Sistemleri sayesinde mülkiyete konu taşınmazların sorgulanması, analizlerinin yapılması ve bilgi

sistemleri arasında geçişlerin sağlanması gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Bütünleşik Bilgi Sistemleri, Yönetim Bilgi Sistemi, Coğrafi Bilgi Sistemi,

Elektronik Belge Yönetim Sistemi, Kent Bilgi Sistemi, Silifke


41

Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Kentsel Büyümenin Geleceğe Yönelik Modellenmesinde En

Yaygın Kullanımlar

Ceren Yağcı1,*, Fatih İşcan1

1 Selçuk Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Selçuklu, Konya.

Özet

Transforming World Atlas (2016)’a göre 2050’de şehirlerde yaşayanların nüfusu 6,5 milyara

ulaşacaktır. Yani 2050’deki dünya nüfusunun yüzde 75’inden fazlasının şehirlerde yaşıyor olacağını

öngörülmektedir. Bununla birlikte, Population Reference Bureau (2016)’nun tahminlerine göre

önümüzdeki 40 yıl içinde kentsel büyümenin çoğunluğu gelişmekte olan ülkelerde meydana gelecektir.

Türkiye gibi hızlı kentleşmeye maruz kalan ülkelerde kentleşme; tarım ve orman alanlarının yok

edilmesi, çevre kirliliği, ulaşım sıkıntısı, gürültü kirliliği, ekosistem dengesinin bozulması vb. birçok

soruna yol açmaktadır.

Kentleşmenin getirdiği sorunlara, yöneticilerin ve karar vericilerin biran önce önlem alabilmesi için

çeşitli teknikler kullanarak, geleceğe dönük gelişim tahminlerde bulunmak gerekmektedir. Geleceğe

yönelik tahminler yapabilmekte modellerle mümkün olmaktadır. Doğa ile insanın karşı karşıya geldiği

ve elbette insanın bireysel olarak yetersiz kaldığı bu durumda, doğanın sahip olduğu ve uygulanabilir

bilgilerin elde edilmesi sürecinde modeller önemli rol oynamaktadır (Morton ve Suarez, 2001). Batty

(2007), “Model Cities” adlı makalesinde modellerin gerçek ve teori, geçmiş ve gelecek arasında tıpkı

bir arabulucu gibi merkezi bir rol oynadığını belirtmektedir. Modeller geçmiş, günümüz ve gelecek

arasında adeta bir köprü görevi görerek gerçek olay örgüsünü kavramakta zorluk çektiğimiz ilişkiler

bütününü basite indirger ve olay akış döngüsünü anlamamızı sağlar (Başlık, 2008). Birçok faktörü bir

arada hızlı olarak değerlendirebildiği için ileriye yönelik modellemeler Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)

teknolojileri ile kolayca uygulanabilmektedir. CBS, mekâna yönelik bilgilerin işlendiği kapsam ve bilgi

sistemleri yönünden en hacimlisidir. Özellikle çağdaş uydu teknolojileri ile CBS bütünleşerek yeryüzü

kaynaklarının incelenmesini ve etkin kullanımını sağlamaktadır (Tekinsoy vd., 2003). CBS, uzaktan

algılama, kentsel coğrafya, karmaşıklık teorisi, arazi kullanımı/örtüsü modelleme vb. kentsel büyümeyi

anlamak, planlamak ve bu bilgiyi uygulamak ile yakından bağlantılıdır (Cheng, 2003). CBS ortamında

mevcut ve alternatif politikalar doğrultusunda yapılan kentsel büyüme modelleri gelecekte kentin hangi

bölgelerde, ne kadar yoğunluğa sahip olabileceğini tespit edebilecek böylelikle riskli bölgeler için

alınması gereken plan kararları ile kent gelişimin kontrol altına alınabilmesi olanaklı hale gelecektir

(Tanrıöver, 2011).

Kent geleceğinin olası gelişiminin tahmin edilmesi ve geliştirilmesi, kentteki değişimin anlaşılması,

etkili bir çevre planlaması, gelişme planları, kentsel politikaların oluşturulması hususunda kent

plancıları ile politikacılara yol göstermektedir. Kent yapısının bozulması; yoğun trafik, uzun yolculuklar

ve geleneksel iş alanların kapanması gibi sorunların yanında, ekonomik fırsat eşitliğinin, boş alanlara

erişimin, insanların bir arada yaşamasını sağlayan etkileşimlerin de azalmasına yol açan sosyal

problemleri doğurur. Kentin büyüme lokasyonları ve miktarlarının belirlenmesi gelecekte uygun kentsel

gelişim planlarının gerçekleştirebilmesini sağlamasının yanında, çevresel ve sosyo-ekonomik açıdan da

fayda sağlamaktadır. Bu nedenle, kentsel büyümenin tahmin edilmesinin gerekliliği yaygın olarak kabul

edilmektedir (He vd. 2008; Guan vd. 2005; Aydın 2015). Arazi kullanımında kentsel büyüme modelleri

pek çok kaynakta çeşitli şekillerde sınıflandırılmıştır. Bu farklılığın genel sebebi arazi kullanımının

karmaşık yapısı ve farklı disiplinlerin çalışma alanı olmasından kaynaklanmaktadır.

Bu sebeple çalışmada CBS ile kentsel gelişimin geleceğe yönelik modellenmesinde, Hücresel Özişleme

(Celluar Automata), Etmen Tabanlı Modeller (Agent Based Models), Yapay Sinir Ağları (Artifical

Neural Network) ve İstatistiksel Yöntemler gibi en yaygın kullanımlar incelenmiştir. Öncelikle bu

modellerin farklı kullanım alanları ele alınmıştır. Her yöntemin işleyişinin farklı olduğu, pek çok

uygulama alanına sahip oldukları ve birçok disiplin tarafından kullanıldığı görülmüştür. Ardından,


42

modeller kentsel büyüme açısından ayrı ayrı değerlendirilmiş, ortak özellikleri, güçlü ve zayıf yönleri

ortaya konulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Arazi Kullanımı, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Kentsel Büyüme, Kentsel Büyüme

Modelleri

Kaynaklar

Aydın O. (2015), Karmaşık Kent Sistemi, Kentsel Büyüme Kavramlarının Anlaşılması ve Kent

Modelleme Teknikleri, Türk Coğrafya Dergisi, 64, 51-60, İstanbul.

Başlık S. (2008), Dinamik Kentsel Büyüme Modeli: Lojistik Regresyon ve Cellular Automata (İstanbul

ve Lizbon Örnekleri), Doktora Tezi, MSGSÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Batty M. (2007), City and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, AgentBa sed

Models, and Fractals, The MIT Press, Cambridge.

Cheng J. (2003), Modelling Spatial and Temporal Urban Growth, International Institute for Geo-

Information Science and Earth Observation (ITC), P.O. Box 6, 7500 AA, Enschede, The Netherlands.

Guan Q. Wang L. Clarke K.C., (2005), An Artificial Neural-Network-Based, Constrained CA Model for

Simulating Urban Growth, Cartography and Geographic Information Science, 32 (4), 369-380.

He C. Okada N. Zhang Q., Shi P., Li J., (2008), Modelling Dynamic Urban Expension Processes

Incorporating A Potential Model with Cellular Automata, Landscape and Urban Planning 86, 79-91.

Morton A. Suarez M. (2001), Kinds of models, In Anderson, M.G. & Bates, P.D. (Eds.), Model

Validation: Perspectives in Hydrological Science, 11-21, Chichester: John Wiley and Sons.

Population Reference Bureau (PRP), (2016), World Population Data Sheet, 10.07.2017,

http://www.prb.org/ pdf12/2016-population-data-sheet_eng.pdf.

Tanrıöver A.A. (2011), Adana Kentsel Gelişiminin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri

Kullanılarak Modellenmesi, Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

Tekinsoy P. Aksaray N. Yıldız Y. Kandırmaz M., Peştamalcı V., (2003), CBS’nin Çukurova Üniversitesi

Kampus alanına Uygulanması, 9. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 31 Mart -04 Nisan 2003,

Ankara.

Transforming World Atlas, (2016), www.bofaml.com/content/dam/boamlimages/documents/articles/

ID16305/bofaml_transforming_world_atlas_2nd_edition. pdf.


43

Coğrafi Bilgi Sistemleri İle İklim Değişikliklerinin İzlenmesi: İzmir İli Örneği

Anıl Can Birdal1, Engin Korkmaz2, Gökhan Erşen2, Tarık Türk1, Rutkay Atun1

1 Cumhuriyet Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, Merkez, Sivas. 2 Anadolu Üniversitesi, Yer ve Uzay Bilimleri Enstitüsü, Merkez, Eskişehir.

Özet

İklim geniş alanlarda, uzun zaman boyunca gözlenen hava olaylarının (sıcaklık, yağış, nem, basınç,

rüzgâr) ortalamasına denir. Hava durumu ise daha küçük alanlarda kısa zaman içinde görülen hava

olaylarıdır. Tanımlardan da anlaşılacağı gibi iklimin hava durumundan farkı geniş alanı kapsaması

(Türkiye iklimi, Akdeniz Bölgesi İklimi, Marmara Bölgesi iklimi. vb) ve uzun süre gözlemlenmesi (bu

süre yeterli veri varsa 30 yıl olarak tanımlanmaktadır) İklimi oluşturan çeşitli parametreler vardır bunlar:

sıcaklık, yağış, nemlilik, basınç ve rüzgârdır. Bu parametrelere iklim elemanları da denir. Birbirlerini

etkileyen bu parametreler tek başlarına veya beraber atmosferi etkilemekte ve kısa vadede hava

durumunu uzun vadede ise iklimin oluşmasını sağlamaktadır. Bu parametreleri ve bu parametreler

sonucunda oluşan iklimi inceleyen bilim dalına Klimatoloji denir.

Geçmişten bugüne, iklim insanların yaşamlarını, yerleşimlerini, geçim kaynaklarını ve benzeri yaşam

ortamlarını etkilemektedir. Bir bölgenin ikliminin bilinmesi o bölgede gerçekleşen ve gerçekleşmesi

olası hava olaylarını, tahmin etmemizde ve bu tahmine göre önlem almamızda çok önemli bir yere

sahiptir. “Uzun yıllar boyunca birçok bilim insanı iklim üzerinde çalışmalar yapmışlardır. Bu

çalışmalarla sayısız denebilecek kadar çok iklim tipi ortaya koymuşlardır. Ancak her bilim dalında

olduğu gibi, klimatolojide de dağınık olan tiplerin, az çok ortak yanlı olanlarını bir araya getirerek büyük

iklim kuşakları ortaya çıkartılmıştır” (Dönmez, 1984). Günümüze kadar birçok bilim insanı, çok çeşitli

iklim sınıflandırmaları yapmışlardır. Bilim insanları arasında bu konuda çok farklılık vardır. Bu durum

çeşitli araştırmacıların görüşleri arasındaki ayrılıkları ortaya koyduğu gibi her alanda kusursuz sonuç

vermiş bir formülün bulunamamış olması şeklinde de yorumlanabilir. Formüllerin bir kısmı çok basit,

bir kısmı ise oldukça karmaşıktır. Fakat bu durum en uzun formül en doğru sonucu verecek şeklinde de

yorumlanamaz. Araştırmacıların iklim analizinde dikkate aldığı kriterler farklıdır. Bunlardan bazıları;

yağış – sıcaklık oranı, yağış – buharlaşma oranı, yağış rejimi ve bitki örtüsüdür (Klimatoloji Şube,

2014). Bütün sınıflandırmalarda ortak nokta hazırladıkları eşitliklerin payına gelirleri (yağış), paydasına

ise giderleri (transpirasyon, evapotrasprasyon) yazılır gelir ve gider dengesine göre bir sınıflandırma

oluşturulur.

İklim değişiminin birçok tanımı mevcuttur. Bunlardan biride Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği

Çerçeve Sözleşmesi’nde (BMİDÇS) iklim değişikliği, “karşılaştırılabilir bir zaman döneminde gözlenen

doğal iklim değişikliğine ek olarak, doğrudan yada dolaylı olarak küresel atmosferin bileşimini bozan

insan etkinlikleri sonucunda iklimde oluşan bir değişiklik” olarak tanımlanmıştır (Gönençgil, 2014).

İklim değişimi birçok faktörle birlikte ortaya çıkmaktadır. Bu faktörlerin bazıları doğal, bazıları beşerî

(insan etkisi) sebeplerle ortaya çıkmaktadır. Bu faktörler şu şekilde sıralanabilir:

Doğal Nedenler:

Güneşten gelen enerjideki değişim;

- Güneş lekeleri

- Dünyanın hareketleri

- Güneşlenme süresi

Atmosfer bileşenlerindeki değişim: Atmosferde %78 azot, %21 oksijen ve %1 oranında asal

gazlar (su buharı, karbondioksit, metan) vardır. Bu oranlardaki değişim özellikle

karbondioksitteki değişim sera etkisine ve küresel ısınmaya neden olmaktadır.


44

Yeryüzünün fiziki coğrafya şartlarındaki değişim: Bu durum yeryüzündeki orojenik (dağ

oluşum hareketleri) ve epirojenik (kıta oluşum hareketleri) hareketlerin, yüzey karakterini, eğim

bakı ve yükseltiyi değiştirdiği için iklimlerde de bir değişim olabileceği ön görülür.

Beşerî Nedenler:

Yüzey Değişikliği: Yüzey değişikliği insanın dünya üzerinde yapmış olduğu faaliyetlerle o

alanda yapmış olduğu değişikliktir. Artan nüfus artışı ile insan ihtiyaçlarını karşılamak için

ormanların yok edilmesi, tarım arazilerinin açılması, yoğun şehirleşme ve betonlaşma, albedo

oranlarında (güneş ışını yansıtma oranı) değişime neden olmuştur.

Şehirleşme süreci: 19ncu yüzyıldan itibaren artan nüfus ile birlikte yoğun bir şehirleşme

yaşanmıştır. Yoğun şehirleşme ile çarpık kentleşmeye neden olmuş şehrin kurulduğu alanlarda

yoğun bozulmalar meydana gelmiş ve şehirlerin kurulduğu alanlar doğal özellikleri kaybolmuş

ve şehirler adeta bir antropojenik (insan tarafından yapılan ve etki gösteren) adaya dönüşmüştür.

Yoğun şehirleşme ile birlikte şehirlerde hava kirliliği artmış bununla birlikte şehirlerde sera

etkisi daha yoğun hissedilmiş ve ‘’şehir ısı adası’’ kavramı doğmuştur.

Sera Gazı salınımları: Küresel ısınmaya neden olan sera gazları, fosil yakıtların yakılması ile

oluşmaktadır. Atmosferde sera gazı olarak en fazla dikkat çeken CO2’dir. CO2 volkanik

patlamalar, canlıların soluması gibi nedenlerden doğal, fosil yakıtların yoğun kullanılması gibi

beşerî nedenlerle değişebilmektedir (Gönençgil, 2014).

İklim dünya üzerinde yaşamın var olmasını sağlayan en önemli etkenlerden biridir. İklim, canlı ve cansız

bütün varlıklar üzerindeki etkisinden dolayı tarih boyunca birçok bilim insanı tarafından incelenmiştir.

Araştırmacılar iklimi oluşturan parametreleri (sıcaklık, yağış, nem güneşlenme süresi, rüzgar,

evapotranspirasyon vb.) farklı yöntemlerle birlikte kullanarak bir çok iklim sınıflandırma yöntemleri

ortaya koymuştur. Bu sınıflandırmaları ortaya koyarken farklı ölçütleri dikkate almışlar ve bu ölçütlere

göre farklı sınıflandırma indisleri ortaya çıkarmışlardır. Sınıflandırmalarla alakalı birçok eşitlik

mevcuttur. Bu eşitliklerin bir kısmı kısa ve basit, bir kısmı ise çok uzun ve karmaşıktır. Araştırmacılar

bu eşitlikleri kullanarak farklı bölgelerde farklı iklim tipleri ortaya koymuşlardır.

Bu çalışmada, Türkiye Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden elde edilen 1980-2011 arasındaki

meteorolojik veriler dönemler halinde incelenmiş ve iki ayrı iklim sınıflandırma yöntemi kullanılarak

belirlenen sınıflandırma yöntemlerine göre düzenlenmiştir. Düzenlenen veriler CBS ile De Martonne ve

Erinç sınıflandırma eşitliklerine uygun şekilde işleme konulmuş ve çalışma alanı olarak seçilmiş olan

İzmir ilinin 1980-1989 ve 2006-2011 yılları arasındaki iklim değişiklikleri tespit edilmiştir.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, De Martonne İklim Sınıflandırması, Erinç İklim

Sınıflandırması, İklim Değişikliği, İklim Modellemesi

Kaynaklar

Dönmez, Y., (1984), Umumi Klimatoloji ve İklim Çalışmaları, İ.T.Ü. Yayın No: 2506, Coğrafya

Enstitüsü Yayın No: 102

Gönençgil, B., (2014), Küresel İklim Değişiklikleri, İstanbul üniversitesi, Coğrafya Lisans Programı

Ders kitabı

Klimatoloji Şube Müdürlüğü, (2014), Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Klimatoloji Şube Müdürlüğü

Kalaba, Ankara, Türkiye.


45

Landslide Susceptibility Mapping of Ilkadım (Samsun) District Using Frequency Ratio

Method

Cem Kılıçoğlu1,*, Sedat Doğan2, Halil Akıncı3

1 Ondokuz Mayıs University, Kavak Vocational School, Kavak, Samsun. 2 Ondokuz Mayıs University, Department of Geomatics Engineering, Kurupelit, Samsun. 3

Artvin Coruh University, Department of Geomatics Engineering, Seyitler, Artvin.

Abstract

Disaster is defined as “a situation or an event which overwhelms local capacity, necessitating a request

at a national or international level for external assistance; an unforeseen and often sudden event that

causes great damage, destruction, and human suffering” (Vos et al. 2010). The Centre for Research on

the Epidemiology of Disasters (CRED) has maintained EM-DAT—a worldwide database on disasters

since 1988. EM-DAT considers two generic categories for disasters (natural and technological), the

category of natural disasters is further divided into five subgroups, which in turn cover 12 disaster types

and more than 30 sub-types. On the basis of this classification, natural disasters can be defined as the

“results of biological, meteorological, hydrological, climatologic, and geophysical based events, which

are unpredictable and cannot be prevented. In addition to earthquakes, floods, storms, and landslides are

also one of the most commonly experienced natural disasters in the world. Landslides are the downward

and outward movement of the slopes composed of natural rock, soils, artificial fills, or combinations of

these materials (Varnes 1958).

As one of the most common natural disasters in the world, landslides cause a large-scale socio-economic

devastation such as casualties, economic damage, and loss of cultural and natural heritage. Landslides

are also known to be one of the leading natural disasters causing life and property losses in Turkey.

When natural disasters between the years 1950–2000 in Turkey are analyzed, landslides are found to be

the most frequent ones with 45% occurrence (Gökçe et al. 2008). One of the latest landslides, caused by

heavy rains, with devastating effects in Turkey was recorded on August 26, 2010 in the town of

Gündoğdu at the center of Rize, killing 13 people.

In Turkey, Samsun is one of the foremost provinces, wherein landslides occur at a higher frequency. In

a past study, carried out in Samsun to find the distribution of damage and for microzonation of the

landslides, the city center was grouped into three areas: 1) dangerous areas for construction (where the

current buildings must be evacuated), 2) unfavorable areas for construction (where the current

constructions must be discontinued), and 3) the favorable areas, where new construction facilities can

be permitted under certain conditions (Doyuran et al. 1985). However, housing is denser in Atakum,

İlkadım and Canik districts where landslides occur more frequently. Considering the fact that the

landslides are the leading natural disasters causing loss of life and property in Turkey and high potential

risk of landslides in Samsun, there is a great need for producing a landslide susceptibility map of Ilkadım

district in order to prevent the possible loss of life.

In general, for landslide evaluation tasks, different types of maps that contain diverse information are

prepared by conducting field and laboratory studies for the geological and the geotechnical purposes.

These maps are used for various tasks such as choosing settlement areas, infrastructure works, the

construction facilities of other engineering structures, etc. In this context, landslide susceptibility maps

are one of the most significant geology-based maps (Yalçın 2007). Landslide susceptibility maps

provide information about sensitive areas for landslides in the future and the tendency of an area towards

possible landslides (Dağdelenler 2013).

Although researchers have been using different parameters due to regional characteristics in landslide

susceptibility analysis, in the studies that evaluated which methods and parameters should be used in

the preparation of landslide susceptibility maps (Gökçeoğlu and Ercanoğlu 2001, Dağ et al. 2011), it has


46

been observed that slope, aspect, lithology, and land cover are frequently used parameters. In parameter

selection, one of the most important and effective factor is the fact that whether a reliable dataset related

with any parameter can be easily obtained. In this study, lithology, altitude, slope, aspect, plan curvature,

profile curvature, topographic wetness index (TWI), and proximity to the road and drainage network

parameters were used.

In the literature, there is no consensus among the researchers on the methods and parameters used in the

preparation of landslide susceptibility maps; and there are a large number of parameters and methods

that are used. This is due to the fact that researchers mainly take into account the parameters related to

their study area (Gökçeoğlu and Ercanoğlu 2001, Dağ et al. 2011). Dağ et al. (2011) pointed out that

approximately 64% of all landslide susceptibility maps have been prepared by various statistical

methods. In this study, Frequency Ratio Method was used, as they are widely used in the literature,

provide accurate results, and can easily be applied.

Keywords: GIS, Landslide Susceptibility Mapping, Frequency Ratio Method, Ilkadım, Samsun

References

Dağ S., Bulut F., Alemdağ S., Kaya A., (2011), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde

Kullanılan Yöntem ve Parametrelere İlişkin Genel Bir Değerlendirme, Gümüşhane Üniversitesi Fen

Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1 (2), 151–176.

Dağdelenler G., (2013), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Örneklem ve Doğrulama

Stratejilerinin Değerlendirilmesi (Gelibolu Yarımadası’nın Doğu Kesimi), Doktora Tezi, Hacettepe

Üniversitesi, Ankara.

Doyuran V., Lünel T., Altıner D., Koçyiğit A., (1985), Samsun Yerleşim Sahası Mikrobölgelendirme

Çalışmaları, Türkiye Jeoloji Kurumu Bülteni, 28, 93-103.

Gökçe O., Özden S., Demir A., (2008), Türkiye’de Afetlerin Mekânsal ve İstatistiksel Dağılımı Afet

Bilgileri Envanteri, Bayındırlık ve İskân Bakanlığı Afet İşleri Genel Müdürlüğü, Afet Etüt ve Hasar

Tespit Daire Başkanlığı, Ankara.

Gökçeoğlu C., Ercanoğlu M., (2001), Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında kullanılan

parametrelere ilişkin belirsizlikler, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma

Merkezi Bülteni, 23, 189–206.

Varnes D. J., (1958), Landslide types and processes in Eckel E.B., Eds.: Landslides and Engineering

Practice, Highway Research Board Special Report 29, NAS‐NRC Publication 544, 20-47, Washington

D.C.

Vos F., Rodriguez J., Below R., Guha-Sapir D., (2010), Annual Disaster Statistical Review 2009: The

Numbers and Trends, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED), Université

catholique de Louvain, Brussels, Belgium.

Yalçın A., (2007), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Analitik Hiyerarşi Yönteminin ve

CBS’nin Kullanımı, Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22 (3), 1-14.


47

Ekosistem Temelli Havza Yönetim Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin

Değerlendirilmesi

Şevki Danacıoğlu1,*, Şermin Tağıl1

1 Balıkesir Üniversitesi, Coğrafya Bölümü, Çağış, Balıkesir.

Özet

Havzalar sadece hidrolojik bir sistem değildir. Bitki örtüsü, topografya, toprak, jeoloji, klimatik ve

sosyo-kültürel özelliklerin farklı açılardan birbirleriyle ilişki içerisinde olduğu sistemlerdir (DeBarry,

2004). Havza yönetim süreci, ekolojinin temel ilkeleri dikkate alan, sosyo-kültürel ve doğal sistemleri

kapsayan ve ayrıca havzadaki ekolojik risk unsurlarını dikkate alan entegre yönetim yaklaşımını

gerektirmektedir. Entegre çevre yönetimi için ekosistem içerisindeki temel fiziki, biyolojik ve sosyo-

ekonomik bileşenlerin ilişkisi iyi anlaşılmalıdır (Reagan, 2007). Çevre konusunda alınacak yerelden

genele tüm kararlarda bu ilişkinin göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Bu noktada bilimsel

bilginin ve ekosistem değerlerinin gerekliliği Amerika Birleşik Devletleri Çevre Koruma Ajansı (US

EPA, 1998) tarafından “İyi bilim karar vermeyi destekler ancak değerler alınacak yönetim kararlarını

belirler.” şeklinde açıklanmaktadır.

Karar odaklı ve ekosistem temelli yönetimi sürecinde ekolojik riskin değerlendirilmesi çevre yönetim

kararlarını geliştirmek için ihtiyaç duyulan bilimsel bilgiyi toplamak, organize etmek ve sunmak için

gereken bir süreçtir (Van Leeuwen, 1997; Serveiss, 2002). Bu motivasyon noktasından hareketle

araştırmada ekosistem temelli havza planlama ve yönetiminde ekolojik riskin değerlendirilmesi sürecine

odaklanılmıştır. Bu kapsamda çalışmanın amacı Bakırçay Havzası ölçeğinde, doğal ve beşeri risk

unsurlarının analiz edilmesi ile havza yönetimi sürecinde ihtiyaç duyulan veri-bilgi dönüşüm sürecine

yönelik model oluşturulmasıdır.

Literatür taraması ve saha çalışmaları sonucunda araştırma sahasında nüfus değişimi, meteorolojik

kuraklık, arazi kullanımı/örtüsü değişimi, yangın ve toprak kaybı ekolojik risk oluşturma potansiyeline

sahip unsurlar olarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın araştırma sahası Bakırçay Havzasıdır. Araştırmada

kullanılan mekânsal ölçek 30x30 metre olarak belirlenmiştir. 1985-2013 yılları arası araştırmanın

zamansal ölçeği olarak belirlenmiştir. Farklı kurum ve kuruluşlardan ve veri üretim teknikleriyle elde

edilen birincil ve ikincil veriler, araştırmanın veri kaynaklarıdır. Araştırmada ekolojik risk; coğrafi bilgi

sistemleri ve uzaktan algılama teknikleri kullanılarak, çok kriterli karar analiz (ÇKKA) ve analitik

hiyerarşi süreci (AHS) yaklaşımları ile tespit edilmiştir. ÇKKA tekniğinde tüm değişkenler eşit önem

derecesine sahip olacak şekilde değerlendirilirken; AHS’nde ilgili alanlarda uzman 15 akademisyen ile

görüşme gerçekleştirilerek belirlenen ağırlık değerleri kullanılmıştır. Buna göre risk faktörlerinin ağırlık

değerleri nüfus değişimi 0,351, meteorolojik kuraklık 0,256, arazi kullanımı/örtüsü 0,176, yangın

potansiyeli 0,110 ve toprak kaybı 0,107 olarak tespit edilmiştir. Matrisin tutarlılık oranı (CR) ise

%9,1’dir.

ÇKKA tekniğine göre değerlendirilen ekolojik risk analizinde araştırma sahasında en yüksek riske sahip

alanlar havzanın %1,9’una, yüksek riskli alanlar %12,7’sine, riskli sahalar %17,7’sine, az riskli alanlar

%59,9’una ve en az riskli alanlar % 7,8’ine karşılık gelmektedir. AHS yaklaşımı sonuçlarına göre ise

Bakırçay Havzası'nın % 1,7’si en yüksek riskli alanlardan, %8,5’i yüksek riskli alanlardan, %27,2’si

riskli alanlardan, %54,5’i az riskli alanlardan ve %8’si en az riskli alanlardan oluşmaktadır. Bu

sonuçlara göre riskli, yüksek riskli ve en yüksek riskli sahalar temel alındığında çok kriterli yaklaşıma

göre araştırma sahasında risk altında olan alanlar yaklaşık %5 daha fazladır. Analitik hiyerarşi süreci

sonuçlarına göre nüfus baskısının kontrol edilmesi gereken yüksek öncelikli bir problem olduğu

düşüncesi bu farklılığın temel nedeni olduğu anlaşılmıştır.

Kullanılan tüm tekniklerin sonuçları göstermektedir ki Bakırçay Havzası’nda ekolojik unsurlara olan en

yüksek baskı Soma ve Bergama kentleri gibi nüfus artışının fazla olduğu kent merkezlerinin


48

çevresindeki alanlarda meydana gelmektedir. Söz konusu alanlarda madencilik faaliyetlerinin ve

nüfusun doğrudan veya dolaylı olarak ekosistem üzerinde baskı oluşturduğu tespit edilmiştir. Sonuç

olarak uygulanan model çıktılarının sorgulanabilir, geliştirilebilir ve paydaş ihtiyacına yönelik

şekillendirilebilir yapısıyla havza yönetim sürecinde daha doğru ve hızlı kararlar alınmasına katkı

sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler: Çok Kriterli Karar Analizi, Analitik Hiyerarşi Süreci, Ekolojik Risk, Coğrafi Bilgi

Sistemleri, Bakırçay Havzası.

Kaynaklar

DeBarry A. P., (2004), Watersheds: Proceses, Assessment, and Management, John Wiley and Sons.

Inc., New Jersey.

Reagan D. P., (2007), An Ecological Basis for Integrated Environmental Management, Human and

Ecological Risk Assessment: An International Journal, 12 (5), 819-833.

Serveiss V. B., (2002), Applying Ecological Risk Principles to Watershed Assessment and Management,

Environmental Management, 29 (2), 145-154.

USEPA., (1998), Guidelines for Ecological Risk Assessment, EPA/630/R-95/002F, USEPA,

Washington D. C., 114.

Van Leeuwen C. J., (1997), Ecological Risk Assessment: An input for Decision-Making, Environmental

Management, 21 (6), 812-816.


49

Dinamik Çığ Tehlike Değerlendirmesi İçin Bayes Ağlarının CBS'ye Entegrasyonu:

UKVA Perspektifi

İpek Yılmaz1,*, Derya Öztürk1

1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Kurupelit, Samsun.

Özet

Bu çalışmada; Bayes Ağlarının, farklı veri kaynaklarından gelen bilgilerin birleştirilerek dinamik çığ

tehlike değerlendirmesi için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile nasıl entegre edilebileceği Ulusal

Konumsal Veri Altyapısı (UKVA) perspektifinde ele alınarak gerçek zamanlı tehlike tanımlamasını

mümkün kılacak yeni bir metodoloji sunulmaktadır.

Tehlike tanımlama doğal afetlerin risk analizinin gerçekleştirilmesinde ilk adım olarak can ve mal

kayıplarının önlenmesinde/azaltılmasında temel bir rol oynamaktadır (Anderson-Berry ve King 2005;

Pine 2008; Jonkman vd. 2012; Villa vd. 2015; Xin 2017). Günümüzde kullanılan birçok tehlike

belirleme yaklaşımı statik bir özellik göstermekte olup (Xin 2017) anlık değişen koşulları ve yeni

uyarıları sisteme dahil edebilecek dinamik bir boyuttan yoksundur (Villa vd. 2015). Dinamik sistemler

genellikle yalnızca erken uyarı sistemlerinin bir parçası olarak görülmüş, erken uyarı sistemleri hariç

tehlike ve risk değerlendirmesinde zamana bağımlılık önemli bir unsur olmamıştır (Narasimhan 2003;

Villa vd. 2015; Xin 2017). Statik yaklaşımda bilgi güncellemeleri ile tehlike haritalarının revizyonu zor

olduğundan, oluşturulan tehlike haritalarının güncellenmesi çoğu zaman uzun yıllar geçtikten sonra

gerçekleştirilmektedir. Dolayısıyla bu haritalar genellikle yanlış veya yanıltıcı sonuçlara neden

olabilecek niteliktedir. Bu dezavantaj, süreç ve operasyonel parametreler değişmeye devam ettiğinde

daha da kritik bir hal almaktadır. Bu nedenle sürekli değişen bilgiye uyum sağlamak için gerekli

esnekliğe sahip dinamik bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır (Xin 2017). Tehlike haritalarının

doğruluğu oldukça kritik bir konudur. Çünkü afete yönelik beyan edilen tüm bilgilerin vatandaşlar

üzerinde panik yaratması ve piyasalarda taşınmaz değerinin kaybı vb. hususlarda doğrudan etkisi vardır.

Bu nedenle, tehlike haritalarının üretiminde çok hassas davranılması zorunludur. Haritalar belirli bir

mevzuat çerçevesinde üretildiğinde ve bundan dolayı tanımı gereği yasal olarak onaylanmış bir belge

olarak kabul edildiğinde, konu özellikle kritik hale gelir (Annoni vd. 2010). Erken uyarı sistemleri, daha

yüksek donanım, yüksek çözünürlüklü veri ve ileri modelleme teknikleri gerektirdiğinden oldukça

yüksek maliyetlidir. Bundan dolayı her alanda değil yalnızca tehlike ve risk alanları çerçevesinde ele

alınır (Pulwarty ve Sivakumar 2014). Bu nedenle değişen koşullar altında ortaya çıkan yeni tehlike

alanlarının mutlaka tespit edilmesi gerekmektedir. Dolayısıyla dinamik tehlike haritalarının

oluşturulması erken uyarı sistemlerinin de sağlıklı yürütülebilmesinin ön koşulu durumundadır.

Yaşanan büyük afetler, tehlike tanımlama ve risk değerlendirmesi için konvansiyonel statik yöntemlerin

sınırlarını aşma ihtiyacını doğurmuş, gelişen bilgi ve iletişim teknolojileri ile birlikte dinamik sistemler

üzerinde araştırmalar yapılmaya başlanmıştır (Villa vd. 2015). Zaman geçtikçe, süreç parametreleri

değişmekte, buna göre tehlike gelişim rotaları ve tehlikeler de değişim göstermektedir (Xin 2017).

Tehlike ve riske yönelik dinamik yaklaşımlar, zamansal olarak değişen veya bir sürecin tamamında

ortaya çıkan ve artan riskleri tanımlama ve değerlendirme olanağı sağlar. Dinamik yöntemler,

belirsizlikler, sistem karmaşıklığı, gerçek zamanlı değişen ortamlar ve farklı kaynaklardan gelen gerçek

zamanlı bilgi ile uğraşmayı hedefler ve konvansiyonel statik yaklaşımlara göre daha esnek bir yapı

sunar. Bu şekilde dinamik haritalama ile, sistemin iç ve dışındaki koşulların dinamik olarak değişimi

sağlanır ve nihai tehlike veya risk durumu güncellenir (Villa vd. 2015). Ancak, dinamik karakter

bilgisayar destekli tahmin teknikleri sürecin bir parçası olarak kullanılıyorsa geçerlidir (McClung ve

Schaerer 2006).

Çok sayıda faktörün etkisi altında gelişen çığ olayı da, zamanla hızlı değişen koşullar nedeniyle dinamik

bir süreçtir (McClung ve Schaerer 2006). Çığın oluşumu temel olarak; arazi, kar örtüsü ve hava

koşullarına bağlı (Kadıoğlu 2008) olup, etken faktörler meteorolojik (yağış türleri, yeni kar yağış


50

miktarı, rüzgar yönü ve şiddeti, hava sıcaklığı ve günlük değişimler, bulutluluk vb.), topoğrafik (eğim

açıları, yamaç yönelimleri, rüzgaraltı yamaçlar, bitki örtüsünün etkisi ve diğer topoğrafik oluşumlar),

içsel koşullar (gerilim dağılımı ve tabakaların dayanım paterni) ve yapay etkiler (dışarıdan doğal veya

insan etkisiyle aşırı yüklemeler, yapay çığ oluşturma yöntemleri) şeklinde ele alınabilir (Afet İşleri

Genel Müdürlüğü 1999). Meteorolojik faktörler, uygun topoğrafik ve arazi koşulları altında çığ

oluşumuna neden olabilmektedir. Genel olarak, yağış (kar, yağmur, yağış şiddeti), rüzgar (hız, yön,

yüksek irtifa rüzgarları, yerel rüzgar durumu), sıcaklık (mevcut sıcaklık koşulları), atmosfer basıncı ve

bulutluluk (kar yüzeyinin hızlı soğuması açısından) çığ oluşumuna etki eden önemli meteorolojik

faktörlerdir (Taştekin 2003).

Kar şartları arazi ve zamana göre farklılık gösterir. Çünkü meteorolojik faktörler önemli ölçüde

değişkendir (Taştekin 2003). Bununla birlikte bitki örtüsü ve yapay etkiler de dinamik özellik gösteren

diğer faktörlerdir (Rawat ve Kumar 2015). Çığ oluşmasına etki eden faktörlerden hareketle çığ

tehlikesini belirlemek mümkündür (Kadıoğlu 2008). Kar birikintilerinin kararsızlığındaki hızlı

değişimler çığ tahminine dinamik bir karakter verir. Bu nedenle ideal olarak çığ tahmini, herhangi bir

çığ patikasında kışın ilk kar yağışı ile başlayıp, daha sonra bu tahminin yeni bilgiler ile revize

edilmesiyle gerçekleştirilebilir (McClung ve Schaerer 2006). Ancak, yeni bilgiler veya değişen koşullar

önceden tanımlanmış tehlikelere/tehlike haritalarına kolayca dahil edilemez (Xin 2017).

Bilgi entegrasyonuyla sonuçların yenilendiği dinamik süreç, zaman ilerledikçe güncellenen bilgilerin

kullanılmasıyla Bayes revizyonuna benzemektedir (McClung ve Schaerer 2006). Bu bağlamda; yeni

bilgiler eklenerek tehlike tanımlama adımına dinamikler getirmek için Bayes Ağı kullanılabilir (Grêt-

Regamey ve Straub 2006; Straub ve Grêt-Regamey 2006; Eckert vd. 2010; Landuyt vd. 2015; Villa vd.

2015; Xin 2017).

Çığ tehlikesinin dinamik haritalama yaklaşımı ile belirlenmesine odaklanılan bu çalışmada farklı

kaynaklardan ve/veya sensörlerden gelen verilerin birleştirilmesinde ve dinamik çığ tehlike

haritalamada Bayes Ağına dayalı bir metodoloji önerilmiştir. Bayes teoremi, bir olayın gerçekleşme

olasılığı ile ilgili öncül olasılık beklentilerinin daha sonra eklenen yeni bilgiler sonucunda değiştirilip

güncellenerek soncul olasılıkların bulunmasına olanak sağlayan bir olasılık teoremidir (Doğan vd. 2012;

Akıncı vd. 2014). Buna göre; bir rastgele değişkenin hesaplanan olasılığına ilişkin daha fazla veri/bilgi

sağlanabilmiş ise Bayes kuralı ile düzeltilip güncelleştirilebilir. Bir başka ifadeyle, önceki gözlemlere

dayanılarak tahmin edilen olasılıklar yeni bilgiler ve gözlemlerin sonuçlarına göre düzeltilebilir (Jebb

2017; URL1).

Bayes teoremine dayanan Bayes Ağları, bilginin grafiksel olarak yapılandırılmasında kullanılan bir

araçtır (Stassopoulou vd. 1998). Bayes Ağları değişkenlerin düğümler, değişkenler arası bağımlılık

ilişkilerinin ise yönlü oklar aracılığıyla gösterildiği olasılıksal grafiksel modellerdir (Çinicioğlu 2015).

Bu ağlarda her düğüm, verilen veya değerlendirilmesi gereken bir değişkeni temsil eder ve düğümler

arasındaki ilişkiler koşullu olasılıklar ile ifade edilir (Stassopoulou vd. 1998; Jebb 2017). Bayes Ağları,

çift yönlü çıkarım yapılabildiği yani nedenlerden etkilere ve etkilerden muhtemel nedenlere bilginin

nedensel olarak yayılmasına olanak sağladığı için esnek bir yapı sunmaktadır (Stassopoulou vd.1998).

Önerilen yöntemin dinamik özelliği gereği, değişen alan gözlemlerinin gerçek zamanlı olarak sisteme

yansıtılması ve belirlenen/istenilen periyotlarda güncellenen girdiler ile değişen tehlikelerin

tanımlanabilmesi gerekmektedir. Afete yönelik çalışmalarda haritaların oluşturulması ve yayılmasında

daha yüksek bir dinamizm gerektiği için klasik harita üretiminde kullanılan yöntemler yetersiz

kalmaktadır. Gerçek anlamda etkili sonuçların alınabilmesi için, bu haritaların mümkün olduğunca

güncel ve gerçek zamanlı verilere dayalı olması gerekmektedir (Annoni vd. 2010). CBS ve Bayes

Ağlarının entegrasyonuyla, değişen parametrelerle tehlike haritasının güncellenmesi sağlanarak dinamik

tehlike haritaları oluşturulabilir. Bu çalışmada ele alınan dinamik çığ tehlike belirlemesi için; kar örtüsü,

rüzgar yönü, şiddeti, hava sıcaklığı vb. atmosferik verilerin anlık olarak erişilebileceği bir altyapının

varlığı gerekmektedir. Bunun yanı sıra bitki örtüsü ve diğer dinamikler için de güncel veriye erişim ve

sisteme entegrasyon sağlanmalıdır. Ancak bu noktada gerçek zamanlı konumsal verilere erişim nasıl

olmalıdır sorusuna cevap aramamız gerekmektedir.


51

Bilindiği gibi 1990'lı yılların başından bu yana başta INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in

Europe) olmak üzere dünyada birçok girişim, Ulusal Konumsal Veri Altyapıları (UKVA) geliştirilerek

verilerin elde edilebilirliğinin ve erişilebilirliğinin arttırılmasını amaçlamaktadır. Bunlar tipik olarak,

genel kullanıcı gereksinimleri çerçevesinde temel veri kümelerinin, mevcut mekansal veri kümelerinin

ve servislerin, meta veriler ile kataloglar üzerinden belgelendirilmesi ve üzerinde anlaşılan kurallar ve

protokoller çerçevesinde dağıtık internet tabanlı servisler aracılığıyla erişimin sağlanmasını

kapsamaktadır (Cömert ve Akıncı 2005; Bostancı vd. 2007; Annoni vd. 2010; Bossomaier ve Hope

2015).

Günümüzde değişen koşullar ve teknolojik gelişmeler sonucunda UKVA'dan olan beklentiler de giderek

artmaktadır. Bu bağlamda; jeosensörlerden elde edilen verilerin çevrimiçi iletimi ve diğer verilerle

entegrasyonu ile UKVA çerçevesinde ileri düzey uygulamaların gerçekleştirimi mümkün olabilmektedir

(URL 2). Jeosensörler, coğrafi olarak referanslandırılabilen, çevresel uyaranları (fiziksel, kimyasal veya

biyolojik) alan ve bunları elektriksel bir sinyal haline dönüştüren cihazlar olarak tanımlanabilir (Bröring

vd. 2011). Bu nedenle, yeryüzü hakkında çok spektrumlu bilgiler (görüntü, arazi örtüsü, bitki örtüsü

endeksleri vb.) sağlayan uydu bazlı sensörler, detaylı görüntüler için hava sensörleri, lazer tarayıcıları,

basınç, sıcaklık, nem vb. fiziksel özellikleri ve rüzgar, yağmur, deprem vb. olayları ölçen, araçların ve

canlıların izlenmesine olanak sağlayan, yer yüzeyinin yakınında, üzerinde veya altında bulunan sabit

veya hareketli sensörler bu kapsamda ele alınır (Annoni vd. 2010). Bir sensör en temel birim olmasına

rağmen, sensör sistemi tek bir platforma bağlanmış ortak bir amaca hizmet eden farklı sensörlerin

grubudur. Sensör ağları ise, coğrafi alan üzerinde dağılmış ve birbirinden farklı algılama yeteneklerini

birleştirerek otomatik olarak yararlı bilgiler üretmek için birbirine bağlı çok sayıda sensöre dayanır

(Bröring vd. 2011).

Sensör teknolojisi, cihazlar küçültülerek, daha ucuz, daha akıllı ve daha fazla enerji verimliliği

sağlayarak sürekli gelişim göstermekte ve afet yönetimi, çevresel izleme, hassas tarım, erken uyarı

sistemleri başta olmak üzere giderek daha fazla uygulama alanında kullanılmaktadır (Bröring vd. 2011).

Teknolojik açıdan bu gelişim sonucunda, çeşitli uluslararası kuruluşlar ve hükümetler, sensör ağları,

standartlaştırılmış protokoller, sensör iletişim metodolojileri ve sensörlerin web üzerinden iletişim

kurmasını sağlayan prosedürlere olan gereksinimi fark etmiştir (URL 2). Bu konu, OGC'nin (Open

Geospatial Consortium) 2003'te SWE (Sensor Web Enablement) girişimini başlatması için itici güç

olmuştur. SWE çalışma grubu içerisinde, Sensör Web'inin yapı taşları olarak kullanılabilecek bir

standart paket geliştirilmiştir. SWE, Sensor Web terimini web erişimli sensör ağları ve tanımlanmış ve

standart protokoller ve API'ler (Application Programming Interface) kullanılarak erişilebilen sensör

verileri olarak tanımlamaktadır (Bröring vd. 2011). 2016 yılında INSPIRE "Guidelines for the use of

Observations & Measurements and Sensor Web Enablement-related standards in INSPIRE Annex II

and III data specification development" başlığıyla sensör web erişimi için standartlar yayımlamıştır

(URL3). Esasen büyük ölçekli sensör ağları 1990'lardan itibaren bilim ve teknoloji alanında zaten

kullanılmaktadır. Yeni olan durum, bu sensörlerin ve sensör ağlarının web tarafından

etkinleştirilmesidir. Böylece bireysel algılayıcılar keşfedilebilir, görevlendirilebilir ve web standartları

aracılığıyla erişilebilir ve ağlar birlikte çalışabilirlik düzenlemeleri yoluyla bilgi alışverişinde

bulunabilir (Annoni vd. 2010), sensör verilerinin diğer konumsal verilerle entegrasyonu sağlanabilir

(URL 2).

Ülkemizde de uzun yıllardır kurulma çabası içerisinde olunan ve Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi

(TUCBS) adıyla anılan UKVA çalışmalarının bu teknolojik gelişmeler ve değişen koşullar sonucunda

artan beklentiler doğrultusunda yürütülmesi zorunluluğu vardır. İlk temelleri 1990'lı yıllarda atılan

UKVA'dan 30 yıl önceki beklentilerle bugünü dizayn etmek akılcı olmayacaktır. Dolayısıyla yeni

teknolojilere uyum sağlayacak bir altyapının kurularak sensör ağlarının oluşturulması ve TUCBS'nin

hedeflerinin ve önceliklerinin gerçek zamanlı verilere erişim sağlayacak şekilde yenilenmesi

gerekmektedir.

Sonuç olarak bu çalışma ile gerçek zamanlı girdilere cevap olarak muhtemel çığ tehlike tanımlamasının

Bayes Ağına dayalı bir metodoloji ile nasıl gerçekleştirilebileceği ele alınmıştır. Çalışmanın kapsamı


52

dinamik çığ tehlikesi olarak sınırlandırılmakla birlikte benzer bir Bayes Ağ modeli oluşturularak aynı

yöntem diğer alanlara da uygulanabilir.

Her tür planlama ve karar verme sürecinde doğru bilgiye zamanında erişim büyük önem taşır. Ancak,

kullanılan bilgilerin doğruluğu ve güncelliği afet, kaza vb. acil durumların yönetiminde çok daha fazla

kritik bir hal alır. Dolayısıyla jeosensörlerden elde edilen gerçek zamanlı verilerin UKVA kapsamında

tehlike belirleme dahil olmak üzere doğal afet risk yönetimi ve diğer çevre çalışmaları için

erişilebilirliğinin sağlanması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler: Dinamik tehlike belirleme, çığ, Bayes Ağları, CBS, UKVA

Kaynaklar

Afet İşleri Genel Müdürlüğü, (1999), Çığ El Kitabı, Bayındırlık ve İskan Bakanlığı, Ankara, Afet İşleri

Genel Müdürlüğü Yayınları, 94.

Akıncı H., Yavuz Özalp A., Özalp M., Temuçin Kılıçer S., Kılıçoğlu C., Everan E., (2014), Bayes

Olasılık Teoremi Kullanılarak Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesi, 5. Uzaktan Algılama ve

CBS Sempozyumu, UZAL CBS, 14-17 Ekim 2014, İstanbul.

Anderson Berry L., King D., (2005), Mitigation of The Impact of Tropical Cyclones in Northern

Australia Through Community Capacity Enhancement, Mitigation and Adaptation Strategies for Global

Change, 10 (3), 367-392.

Annoni A., Craglia M., de Roo A., San Miguel J., (2010), Earth Observations and Dynamic Mapping:

Key Assets for Risk Management, Geographic Information and Cartography Fore Risk and Crisis

Management, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography Eds: Konecny M., Zlatanova S.,

Bandrova T.L., Springer Verlag, Berlin Heidelberg, 3-22.

Bossomaier T., Hope B. A., (2015), Online GIS and Spatial Metadata, CRC Press, United States, 438.

Bostancı H.T., Cömert Ç., Akıncı H., (2007), UKVA İçin Tapu Ve Kadastro Web Servislerinin Tasarımı

Ve Geliştirilmesi, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 11. Türkiye Harita Bilimsel ve

Teknik Kurultayı, 02-06.04.2007, Ankara.

Bröring A., Echterhoff J., Jirka S., Simonis I., Everding T., Stasch C., Liang S., Lemmens R., (2011),

New Generation Sensor Web Enablement, Sensors, 11, 2652-2699, doi:10.3390/s110302652.

Cömert Ç., Akıncı H., (2005), Ulusal Konumsal Veri Altyapısı ve e-Türkiye için Önemi, TMMOB Harita

ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 28 Mart - 01 Nisan

2005, Ankara.

Çinicioğlu E. N., Ekici Ş. E., Ülengin F., (2015), Bayes Ağ Yapısının Oluşturulmasında Farklı

Yaklaşımlar: Nedensel Bayes Ağları ve Veriden Ağ Öğrenme, Prof. Dr. Halil Sarıaslan'a Armağan Kitabı

İçinde, Siyasal Kitabevi, Ankara, 267-284.

Doğan S., Akıncı H., Kılıçoğlu C., (2012), Bayes Olasılık Teoremi Kullanılarak Samsun İl Merkezinin

Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi, 65. Türkiye Jeoloji Kurultayı, 02-06.04.2012, Ankara.

.

Eckert N., Naaim M., Parent E., (2010), Long-Term Avalanche Hazard Assessment with a Bayesian

Depth Averaged Propagation Model, Journal of Glaciology, 56 (198), 563-586,

doi:10.3189/002214310793146331.


53

Grêt-Regamey A., Straub D., (2006), Spatially Explicit Avalanche Risk Assessment Linking Bayesian

Networks to a GIS, Natural Hazards and Earth System Sciences, 6 (6), 911-926, doi:10.5194/nhess-6-

911-2006.

Jebb A. T., (2017), Bayesian Statistics, The SAGE Encyclopedia of Industrial and Organizational

Psychology Eds.: Rogelberg S. G.

Jonkman N. S., Gerritsen H., Marchand M., (2012). Coastal Storm, Handbook of Hazards and Disaster

Risk Reduction and Management' Eds.:Wisner B., Gaillard J.C., Kelman I., Taylor and Francis, New

York, 220-231.

Kadıoğlu M., (2008), Sel, Heyelan ve Çığ İçin Risk Yönetimi, TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası

Samsun Şubesi Sel Heyelan Çığ Sempozyumu, 28-29.05.2008, Samsun.

Landuyt D., Van der Biest K., Broekx S., Staes J., Meire P., Goethals P. L. M. A., (2015), GIS Plug-in

for Bayesian Belief Networks: Towards a Transparent Software Framework to Assess and Visualise

Uncertainties in Ecosystem Service Mapping, Environmental Modelling and Software, 71, 30-38,

doi:10.1016/J.ENVSOFT.2015.05.002.

McClung D., Schaerer P. A., (2006), The Avalanche Handbook, Mountaineers Books, 342.

Narasimhan B. V. A., (2003), Early and Dynamic Warning: an İntegrated Approach to Drought

Management, Early Warning Systems for Natural Disaster Reduction Eds.: Zschau J., Küppers A.,

Springer, Heidelberg, Berlin, 357-365.

Pine J. C., (2008), Natural Hazard Analysis: Reducing the Impact of Disasters, CRC Press, Taylor and

Francis Group, Boca Raton, 304.

Pulwarty R. S., Sivakumar M. V. K., (2014), Information Systems in a Changing Climate: Early

Warnings and Drought Risk Management, Weather and Climate Extremes, 3, 14-21, doi:

10.1016/j.wace.2014.03.005.

Rawat J. S., Kumar M., (2015), Monitoring Land Use/Cover Change Using Remote Sensing and GIS

Techniques: A Case Study of Hawalbagh Block, District Almora, Uttarakhand, India, Egyptian Journal

of Remote Sensing and Space Science, 18 (1), 77-84, doi:10.1016/j.ejrs.2015.02.002.

Stassopoulou A., Petrou M., Kittler J., (1998), Application of a Bayesian Network in a GIS Based

Decision Making System, International Journal of Geographical Information Science, 12 (1), 23-46,

doi:10.1080/136588198241996.

Straub D., Grêt-Regamey A., (2006), A Bayesian Probabilistic Framework for Avalanche Modelling

Based on Observations, Cold Regions Science and Technology, 46 (3), 192-203,

doi:10.1016/j.coldregions.2006.08.024.

Taştekin A.T., (2003), Meteoroloji ve Çığ, 11.08.2007,

https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/makale/meteorolojivecig.pdf.

Villa V., Paltrinieri N., Cozzani V., (2015), Overview on Dynamic Approaches to Risk Management in

Process Facilities, Chemical Engineering Transactions, 43, 2497-2502, doi:10.3303/CET154341.

Xin P., Khan F., Ahmed S., (2017), Dynamic Hazard İdentification and Scenario Mapping Using

Bayesian Network, Process Safety and Environmental Protection, 105, 143-155,

doi:10.1016/j.psep.2016.11.003.

URL 1, (2017), Olasılık teorisi, 12.09.2017, http://insaat.balikesir.edu.tr/dokumanlar/istatistik/ist2.pdf.


54

URL 2, (2017), Development of a Major R&D Sub-Programme on Geo-Spatial Technologies: Sensor

Web Enablement (SWE) and Sensor Networks, 12.09.2017, http://nrdms.gov.in/ogc.asp.

URL 3, (2017), INSPIRE Infrastructure for Spatial Information in Europe, D2.9 Draft Guidelines for

the use of Observations & Measurements and Sensor Web Enablement- related standards in INSPIRE

Annex II and III data specification development, 13.09.2017,

http://inspire.ec.europa.eu/documents/Data_Specifications/D2.9_O&M_Guidelines_v2.0rc3.pdf.


55

Değişen Mekansal Veri Altyapıları ve Yeni Nesil Mekansal Bilgi Sistemleri ile Modern

Karar Verme Süreçleri

Caner Güney1,*, Rahmi Nurhan Çelik1

1 İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, Maslak, İstanbul.

Özet

Bilişim çağında yaşıyor olmamıza karşın halihazırda kurum ve kuruluşlar ürettikleri ya da elde ettikleri

verileri/bilgileri silo mantığı çerçevesinde veri adaları olarak saklamaktadır. Ancak günümüzde

değişim-dönüşüm-gelişim zincirinin sağlanabilmesi için gerekli olan en önemli felsefi yaklaşım “açık

veri (open data)” ve “veri/bilgi paylaşıldıkça artar” yaklaşımlarıdır. Ülkemizde silo mantığı devam

ederken dünyanın gelişmiş ülkelerinde platform ve algılayıcılardaki gelişmelere bağlı olarak veri ve

bilgiler metadata portallar üzerinden araştırma ve geliştirme çalışmalarına açılmıştır. Sözü edilen

ülkelerde karşılaşılan sorun ise farklı kaynaklardan üretilen ve türetilen verinin/bilginin nasıl entegre

edilerek yeni bilgilerin üretileceği ya da “knowledge” aşamasına nasıl ulaşılacağıdır. Mekansal Veri

Altyapılarının (SDI) ve geoportalların etkin olarak kullanıldığı 21. yüzyılda mekansal verinin

yönetişiminde daha etkin yollar aranmakta ve ayrıca bilgisayarların/ajanların bu yönetişimin bir parçası

olması sağlanmaya çalışılmaktadır.

“Endüstri 4.0 (Industry Revolution 4.0, IR 4.0)” dünyadaki tüm sektörleri; verimliliklerini arttırma ve

yeni iş modellerinin oluşturulması biçiminde etkilediği gibi Mekansal Bilgi sektörünü de önemli

derecede etkilemektedir. Bunun en önemli yansımalarından biri Almanya’da düzenli olarak

gerçekleştirilen ve Geomatik Mühendisliği alanının en önemli fuarı olarak kabul edilen InterGeo

etkinliğinin 2015 yılındaki organizasyonunda “Geospatial 4.0” kavramı gündeme getirilmiştir. Bu

çalışma kapsamında ifade edilen Endüstri 4.0 kavramı yalnız verimliliğin arttırılması kapsamında

kullanılmamıştır. Endüstri 4.0 nesnelerin interneti (Internet of Things, IoT), “Akıllı” Sistemler

(Intelligent Systems), yapay zeka (Artificial Intelligence, AI), etmen (computational agents), robotik,

bulut bilişim, arttırılmış gerçeklik, siber güvenlik, siber fiziksel sistemler (cyber physical systems) vb.

konulardaki gelişmeleri kapsayan şemsiye bir kavram olarak kullanılmıştır.

Yenilik (inovation) parçaları bir araya getirmektir. Yenilikçi düşünce ile fark yaratma ve yüksek katma

değerli ürün geliştirme 21. yüzyılda sürdürülebilir gelişme için üzerinde en çok durulan konulardan

biridir. Endüstri 4.0 devriminin üzerinde durduğu en önemli konu maliyetlerin düşürülmesi ve her

alanda verimliliğin arttırılmasıdır. Verimliliğin arttırılması için de yenilikçi düşünce yaklaşımıyla

geliştirilmiş ürünlere, teknolojilere (disruptive technologies) ve hizmetlere gereksinim duyulmaktadır.

Bu durumda Mekansal Bilgi sektörü için yeni iş modelleri geliştirilmeli ve bu iş modellerinde sözü

edilen IoT, AI vb. yaklaşımlar etkin olarak kullanılmalıdır. Buna ilişkin bazı örnekler ve sorular aşağıda

verilmektedir:

Hızlı değişim ve dönüşüm sürecinde kamu kurum ve kuruluşları, yerel yönetimler, harita ve

harita bilgisi üreten kuruluşlar, özel sektör, üniversiteler, araştırma kurumları, sivil toplum

kuruluşları arasında nasıl bir işbirliği ve paylaşım modeli kurulmalıdır? Hızlı değişim ve

dönüşüm sürecini karşılayacak, nasıl bir mevzuat oluşturulabilir?

Mekansal Veri Altyapıları (Spatial Data Infrastructure, SDI) ne zaman üç boyutlu (3D) grafik

ve bilgi modelleri olarak birlikte kullanılabilecek?

Geomatik Mühendislerinin “akıllı” şehir oluşturma çalışmalarındaki rolleri nelerdir? Yapılaşmış ve

kırsal alanların, yapay ve doğal nesnelerin ölçülmesinde, modellenmesinde, izlenmesinde önemli rolleri

yok mudur?


56

Konum bazlı hizmetlerin (Location-based Services) “akıllı” şehirlerde etkin kullanımı için

mekansal bilgiye nasıl ulaşılması gerekmektedir?

Açık alanın (outdoor) ve kapalı alanın (indoor) 3D mekansal modelleri birlikte kesintisiz ve

etkin olarak “akıllı” şehir uygulamalarında nasıl kullanılabilir?

“Akıllı” şehir, “akıllı” ulaşım, “akıllı” bina vb. “akıllı” sistemlerdeki “akıllı” kavramının içini

dolduracak yapay zeka temelli algoritmaların geliştirilmesi gerekmektedir.

Mekansal Bilgi Sistemi ve/veya şehir bilgi modellerinde kullanılan farklı ayrıntı düzeyleri

(Level of Details) yaklaşımına ek olarak doğruluk düzeyi (Level of Accuracy), gerçeklik düzeyi

(Level of Reality) gibi diğer yaklaşımlar oluşmaktadır.

Yapay zekanın Mekansal Bilgi sektörüne yansıması mekansal zeka (spatial intelligence,

geointelligence) kavramı ile ifade edilebilir. Özellikle bilgi sistemlerinde ve robotlarda

kullanılan etmenlerin mekansal bilginin elde edilmesinde, modellenmesinde, analizinde

kullanılması; mekansal bilgi sistemlerinin harita üretimi yapan robotlarla birlikte

kullanılmasında önemli bir yer alacaktır.

Yukarıda ifade edilen tüm bu gelişmelerin gerçekleşmesi için veriden (data) tanımlanan bilgiye

(information) ve oradan da algılanan bilgiye (knowledge) geçilmesi gerekmektedir. Ancak bu

biçimde robotlar ve yazılım etmenleri muhakeme/usa vurma (reasoning) ve çıkarım (inference)

işlerini yerine getirebilecektir. Bu da semantik teknolojilerin etkin kullanımı ile sağlanabilir.

Endüstri 4.0, IoT gibi konularla öne çıkan en önemli konulardan biri de Akıllı Kentler (Smart Cities)

konusudur. Dünya genelinde insanlar kırsal alandan çok kentsel alanda yaşamakta, küçük kasaba ve

köylerde yaşayanlar da büyük kentlere göç etmektedir. Kent nüfusu arttıkça kent kaynakları o şehirde

yaşayanlara yetmemekte ve kargaşa ortamı oluşmaktadır. Bu ve benzeri nedenlerden son dönemde en

çok ilgi çeken konulardan biri “Akıllı Kentler/Geleceğin Kentleri” olup yakın gelecekte önemli

gelişmelerin yaşanması beklenmektedir.

Tüm dünya tarafından mekan bilgisinin akıllı kentler için temel bileşen olduğu kabul edilmektedir.

Ancak bu kabulün dışında aşağıdaki soruların yanıtlanarak akıllı kent çalışmalarının geliştirilme

çalışmalarına mekansal veri altyapıları kapsamında katkı verilmesi gerekmektedir:

Mekansal Bilgi/Mekansal Bilişim akıllı kent çalışmaları için neler yapabilir?

3 boyutlu web ve mobil CBS uygulamaları akıllı kentler için hazır ve yeterli midir?

Akıllı Kentlerin önemli bir parçası akıllı binalardır. Akıllı kentler için mekan verisi temel bileşen

olduğuna göre binalar içinde mekan verisinin önemli bir bileşen olabilmesi için kapalı alan konum

belirleme sistemlerinin etkin olarak kullanılması gerekmektedir. Açık alanda GNSS yaygın olarak

kullanılmakta ve coğrafi konum belirlenebilmektedir. Kapalı alanlarda GNSS kullanımı kısıtlı bir konu

olduğundan kapalı alanlarda RF temelli konum belirleme sistemleri kullanılmaktadır. Eğer sistemler

akıllıysa nesnelerin/insanların/araçların kapalı alan ve açık alan arasında geçişlerinde koordinat bilgisi

sıkıntısı yaşamaması gerekmektedir. Bu durumda Mekansal Veri Altyapıları konusunun kapalı alanlar

için de düşünülmesi gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışma da “Indoor SDI” gibi kapalı alan

standartlaşmasına yönelik önerilerde bulunacaktır.

Yukarıda ifade edilen konular ülke içerisinde bulunan tüm mekansal bilgi sektörü paydaşlarınca

irdelenmez ve tartışılmazsa mekansal bilgi sektöründe zaman, emek ve maliyet açısından büyük kayıplar

yaşanacaktır. Özellikle mekansal veri altyapısı kurma çalışmalarında SDI felsefesine uygun bu konular

göz önünde bulundurulmalıdır. Farklı düzeydeki mekansal bilgi üretici ve kullanıcılarının yapay zeka

yaklaşımının farkındalığına, önemine ve nasıl kullanılacağına yönelik teorik altyapı geliştirme


57

hazırlıklarına başlamaları ve uygulamalarını bu hazırlıklara uyumlu biçimde geliştirmeleri

gerekmektedir. Çalışma kapsamındaki öneriler dikkate alınıp tartışılmadığı sürece mekansal bilgi

sistemlerinin ve servislerinin geliştirilmesi için harcanan emek, zaman ve maliyetin daha fazlası güncel

bilişim teknolojileri ile bütünleştirilebilme çalışmaları için harcanacaktır. Türkiye gibi kaynakları

gereksinimlerinin gerisinde olan bir ülke için böyle bir durum söz konusu olmamalıdır.

Anahtar Kelimeler: Mekansal Veri Altyapıları, Mekansal Bilgi Sistemi, Endüstri 4.0, Nesnelerin

İnterneti, Akıllı Şehirler, Yapay Zeka


58

CBS Projelerinde Çevik Yaklaşımlar: MERBIS Örneği

Tuba Yalçın1

1 NetCAD Yazılım A.Ş., Kadıköy, İstanbul.

Özet

Mera Bilgi Sistemi, T.C. Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı tarafından 10 yıldır (2007-2017)

kullanılan ve sürekli geliştirilen, yaşayan bir sistemdir. Mera Bilgi Sistemi (MERBİS) ile ülkemizin

mera varlığı, coğrafi tabanlı olarak yönetilmektedir. MERBİS, Bakanlık bünyesinde 2017 yılı itibariyle

600’den fazla kullanıcıya sahiptir. Günümüzde başarılı, çalışan bir proje referansının bulunmasının zor

olduğu sektörümüzde, MERBİS ’in 10 yıldır geliştirilen ve yaşatılan bir sistem olması, kurumsal coğrafi

bilgi sistemlerinin geliştirilmesi sürecine yönelik pek çok önemli ipucu vermektedir. MERBİS,

uygulama geliştirmede çevik yaklaşımların kullanıldığı ilk örneklerden olarak kabul edilebilir.

Ülkemizde ve dünyada, projelerin başarı ile hayata geçirilmesi ile ilgili istatistikler, durumun pek de

parlak olmadığını göstermektedir (The Standish Group Chaos Reports’a göre 15 yıllık ortalamalar

dikkate alındığında göreceli başarısız proje oranı %54’tür). Kuşkusuz, bu başarı oranında, yazılım

geliştirme işlerinde, gereksinimlerin tam ve doğru olarak tespit edilememesinin, uzun süreli projelerde

teknolojik gelişmelere adapte olunamamasının, kullanıcıların elektronik ortamda iş yapmaya ilişkin

kültürel dönüşümünün zorluğunun, kurumsal sahiplenmenin önemli rolü bulunmaktadır. Söz konusu

eksikliklerin giderilmesi için, yazılım geliştirmede çevik yaklaşımlar yükselen bir yaklaşımdır.

Bir projenin en kapsamlı haliyle gerçekleştirilip, tek seferde son kullanıcıya teslim edilmesi ve akabinde

kullanılmaya başlanması günümüzde en yaygın uygulanan proje sürecidir. Çevik yaklaşımlar, bahse

konu süreç yerine, sistemin parçalar halinde gerçeklenmesini ve gerçeklenen parçaların devreye

alınarak, kullanılmaya başlanmasını hedeflemektedir. Böylece, uygulama geliştirmede dinamizm

gerektiren “değişen ve gelişen kullanıcı ihtiyaçları” yönetilebilmekte ve kullanıcı, sistem parçalarını

erken aşamalarda kullanmaya başladığından sistemin kabullenilmesi hız kazanmaktadır.

Hayvancılığın geliştirilmesi, toprak ve su muhafazası, erozyonun kontrolü ve sürdürülebilir çevre,

küresel ısınmaya neden olan sera gazlarının emisyonu ve gen kaynaklarının korunması açısından

ülkemizde meralar oldukça büyük önem teşkil etmektedir. T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı

Bitkisel Üretim Genel Müdürlüğü Türkiye genelinde yer alan mera varlığı, tahdit, ıslah, işgal ve

kiralama gibi bilgileri toplayarak; çiftçi ya da yatırımcıların meralardan maksimum verimi alabilmesi,

yöneticilerin ise doğru kararlar verebilmesini sağlamak amacıyla Mera Bilgi Sistemi Projesi’ni 2007

yılında devreye almıştır.

T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı, 81 İl Gıda Tarım ve Hayvancılık Müdürlüğü ile birlikte

hizmet vermektedir. MERBİS ile, İl Müdürlükleri’nin yetki ve sorumluluklarındaki mera alanları ile

köye tahsisi yapılmış olan mera bilgilerine ulaşılabilmesi, projeye entegre edilmiş olan il, ilçe, köy, mera

parselleri, hayvan varlığı, göçer bilgileri tek bir sistem üzerinden takip edilebilir, sorgulanabilir ve

raporlanabilir hale gelmiştir. Yürütülen işlemler, İl Müdürlükleri tarafından üretilen coğrafi ve sözel

verilerin online olarak Bakanlık veritabanına yazılması suretiyle gerçekleştirilmektedir. MERBİS,

sistem mimarisi bakımından ayrıca incelenmesi gereken örnek bir mimari yapıdadır.

MERBİS’in sürdürülebilir, tüm kullanıcılar tarafından sahiplenilen sistem olmasında, uygulanan çevik

yaklaşımın (AGILE) rolü büyüktür. 2007 yılında başlamış olan ve halen geliştirilerek kullanılmakta olan

bu sistem, zaman içerisinde teknolojinin sunduğu yeniliklere entegre olabilmiştir. Aşama aşama hayata

geçirilen sistemde, 2007 yılında, teknolojik imkanlar nedeniyle veriler 6 aylık periyotlarda CD ile

Bakanlık’a iletilirken, 2017 yılında sistem, geometrik ve geometrik olmayan verilerin sınırsız bir şekilde

paylaşılabildiği, değişikliklerin raporlanabildiği, eş zamanlı birçok kullanıcının güncelleme yapabildiği,


59

masaüstü, web (internet) ve mobil ortamlardan çevrimiçi (online) ve çevrimdışı (offline) çalışabildiği

bir yapıya evrilmiştir.

2011 yılında verilerin çevrimiçi olarak sisteme gönderilmesi ve harita üzerinde izlenmesi, 2016 yılında

Tahsis Amacı Değişikliği bilgilerine ait İl Müdürlüklerinin Bakanlığa yollamakla yükümlü oldukları

belgelerin sistem üzerinden takip edilmesi ve bu verilere ait icmallerin aylık/yıllık olarak çıktı halinde

alınmasını için gerekli olan modüller devreye alınmıştır. Verilerin CD’lerden kurtarılarak online olarak

İl Müdürlüklerinde görevli personel tarafından sisteme aktarılması ile verilerin bir bütün halinde

haritalar üzerinden izlenile bilirliği, çeşitli icmallerin ve raporların hızlıca alınabilmesi sistem ilk

oluşturulduğunda hayal edilemeyecek kadar uzakken bugün kurumun işleyişini hızlandıran bu ve

benzeri birçok işlem sistem üzerinden yapılabilmektedir.

Bu makalede, çevik yaklaşımların, bir Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) projesinde kullanılmasının faydaları

ve kazanımları, MERBİS örneği ile tartışılacaktır. Sürdürülebilir sistemlerin hayata geçirilmesi için

gerekli uygulama geliştirme modelinin tespiti bu makalenin ana amaçlarından bir tanesidir. Bu sayede

başarılı ve sürdürülebilen CBS projeleri hayata geçirilirken, ülke kaynakları en verimli şekilde

kullanılmış olacaktır.

Anahtar Kelimeler: WEB CBS, Mobil CBS, Çevik Yaklaşımlar, AGILE, Sürdürülebilirlik, Mera


60

Türkiye’de Standart Adres Kullanımına Yönelik Bir Araştırma

Batuhan Kılıç1,*, Fatih Gülgen1

1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Esenler, İstanbul.

Özet

Adres, coğrafi mekânda bir konumu tanımlamak için kullanılan sözdizimidir. Dünya üzerinde yerel

yönetimler ve kamu kurum ve kuruluşları ihtiyaçlar doğrultusunda birçok çalışmada adres verilerine

ihtiyaç duyar. Kamu hizmetlerinin doğru planlanması ve tüm kamu kurum ve kuruluşları tarafından

eşgüdümlü yürütülmesi, devletin tüm vatandaşlarının temel bilgilerine anında ulaşabilmesi, kişilerin

ikamet adresleriyle kimlik numaralarını içeren güvenilir nüfus kayıt sistemlerinin kurulması sonucunda

güncel olarak elde edilebilir. Adres bilgisi kamuya yönelik birçok işlevde temel bilgi olarak

düşünüldüğünden, yer bulma, bir yere ulaşım güzergâhının belirlenmesi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri

(CBS) ile bütünleşik birçok uygulama alanında kullanılabilmektedir (Yıldız ve Aydınoğlu, 2010).

Türkiye’de Adres Kayıt Sistemi (AKS) İçişleri Bakanlığı’na bağlı Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel

Müdürlüğü (NVİGM) tarafından oluşturulmakta ve güncellenmektedir. NVİGM’ye göre adres;

“herhangi bir toprak parçası veya binanın il, ilçe, mahalle, cadde, sokak ismi ve bina numarası gibi

bileşenleri ile tanımlanan coğrafi konum” olarak tanımlanmaktadır (URL1). Ülkemizde kullanılan adres

yapısı adresi tanımlayan birden fazla niteleyiciden oluşmaktadır. Bir adresi oluşturan, posta kodları, il,

ilçe, köy isimleri, mahalle, meydan, bulvar, cadde, sokak isimleri, bina numarası gibi coğrafi

niteleyiciler, adres bileşenleri olarak adlandırılmaktadır. Adres bileşenlerin bir arada tutulması

kapsamında İçişleri Bakanlığı kontrolünde yürütülen AKS’nin verimli bir şekilde çalışabilmesi için

“Türkiye Cumhuriyeti vatandaşlarının ve Türkiye’de ikamet eden diğer yabancı vatandaşların

ikametgâh adreslerinin standartlaştırılması ve kimlik bilgilerinin adres bilgileriyle eşleştirilmesi

gerekmektedir” (Ural vd., 2015). Bu doğrultuda ülkemizde 2015 yılı sonunda NVİGM ve Aselsan A.Ş.

arasında imzalanan sözleşmeyle “Mekansal Adres Kayıt Sistemi Veri Üretimi ve Yaygınlaştırma

Projesi” başlatılmıştır (URL2). Proje kapsamında AKS’de metinsel olarak tutulan coğrafi referanslı

verilerin coğrafi koordinatlarla birleştirilerek Mekansal Adres Kayıt Sistemi (MAKS) altyapısının

oluşturulması ve kamu kurumları tarafından kullanılan diğer sistemlere entegre edilmesi

amaçlanmaktadır. Bu süreçte Kocaeli, Yalova, Afyonkarahisar, Elazığ, Gaziantep, İzmir, Uşak, Denizli,

Burdur, Isparta, Bilecik, Aksaray, Karaman, Trabzon ve Erzurum il sınırları içinde yer alan tüm ikamet

adresleri MAKS’a kaydedilmiştir. Projenin 2018 yılı sonunda kadar tamamlanması planlanmasına

karşın, nüfusun kalabalık olduğu İstanbul sınırları içinde mekânsal adres kayıt çalışmaları henüz

başlangıç aşamasındadır.

Adres sisteminin standardizasyonuna yönelik çalışmalar büyük bir hızda devam etmesine karşın, kamu

kurum ve kuruluşların adres bilgilerini farklı standartlarda tutması, değişen cadde, sokak, bulvar ve

meydan isimlerinin güncellenme sıklığı, vatandaşların sokak isimlerinde ya da numarataj bilgilerinde

yapılan değişikliklerin farkında olmaması vb. sorunlar, haritalar üzerinden adrese dayalı konum

belirlemeyi sağlayan coğrafi kodlama işlemini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde kullanılan

adres tanımlamalarının benzerlik oranları örnek bir bölge için hesaplanmakta ve coğrafi kodlama temelli

standart adres dönüşüm hizmeti veren global web servislerinin başarı oranları ortaya konulmaktadır.

Örnek olarak kullanılan adresler İstanbul ili Fatih ilçe sınırları içinde yer alan 74 adet konaklama tesisine

aittir. Tesislerin adresleri Agoda.com, Booking.com, Hotels.com, Hotelscombined.com ve

Tripadvisor.com olarak bilinen beş farklı web sitesinden scraping yöntemiyle otomatik olarak

toplanmıştır. Her bir konaklama tesisinin AKS’de tutulan adresi www.adres.nvi.gov.tr sitesinden

alınmıştır. Birinci aşamada, toplam 74 tesis için altı farklı web sitesinden elde edilen adresler arasındaki

benzerlik oranı ikili olarak Levenshtein mesafesi algoritması kullanılarak hesaplanmıştır. Agoda.com

ve AKS üzerinden elde edilen adresler arasındaki benzerlik oranı %56 iken Hotelscombined.com ve

Booking.com arasındaki benzerlik %75 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler belirlenen en düşük ve en

yüksek benzerlik değerleridir. İkinci aşamada, altı farklı web sitesinden toplanan ham adres bilgileri

Google ve Bing Maps coğrafi kodlama servisinde işlenerek servisler tarafından sağlanan standart forma


61

getirilmiştir. Daha sonra, Google ve Bing Maps standart adresleriyle ham adresler arasındaki

benzerlikler hesaplanmıştır. En yüksek benzerlik yaklaşık, %76 olarak hesaplanan, Google Maps

standart adres tanımları ve AKS adres tanımları arasındadır. Standardizasyon işleminin yapıldığı Google

ve Bing Maps servileri arasındaki benzerlik ise ortalama %63 civarındadır. Bu değer iki servisin

standardizasyonunun yeterince uyumlu olmadığını göstermektedir.

Sonuç olarak, ülke genelinde kullanılan AKS’nin mekânsal olarak desteklenmesi ve her yerde MAKS’ın

aktif olarak kullanılması zorunludur. MAKS’ın kamu kurum ve kuruluşları tarafından kullanılmasının

yanında harita ve coğrafi kodlama servisleriyle desteklenerek vatandaşların da kullanımına açılması

ulusal tabanlı standart bir adres sisteminin oluşturulmasına önemli katkı sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler: Coğrafi Bilgi Sistemi, Adres Kayıt Sistemi, MAKS, Coğrafi Kodlama,

Levenshtein mesafesi

Kaynaklar

Ural H., Bediroğlu Ş., Yıldırım V., Nişancı R., Çolak H. E., Erbaş Y. S., Memişoğlu T., (2015),

Mekansal Adres Kayıt Sistemine Geçişte Yaşanabilecek Numarataj ve Geokodlama Sorunları ve Çözüm

Önerileri, 7. Kentsel Altyapı Sempozyumu: TMMOB, 13-14 Kasım 2015, Trabzon.

Yıldız G., Aydınoğlu A. Ç., (2010), Altyapı Bilgi Sisteminde Adresin Önemi ve İstanbul Örneği, III.

Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11-13.10.2010, Gebze-Kocaeli.

URL 1, (2017), Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel Müdürlüğü Adres Kayıt Sistemi, Adres Tanımları,

10.09.2017, https://www.nvi.gov.tr/hakkimizda/projeler/aks.

URL 2, (2017), Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel Müdürlüğü, 10.09.2017, Mekansal Adres Kayıt

Sistemi. https://maks.nvi.gov.tr/.


62

SPK Değerleme Rapor Formatının XML Şeması

Birol Alas1

1 Okan Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, İstanbul.

Özet

Dünyada ve ülkemizde güvenilir olarak belli bir standarda dayalı yapılan emlak değerleme hizmetine

olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Özellikle İngiltere ve Amerika başta olmak üzere uluslararası alanda

faaliyet gösteren bağımsız özel kuruluşlarla vasıtasıyla emlak değerleme hizmeti yürütülmektedir. Bu

hizmetin yapılmasında kullanılan uluslararası değerleme standartları “Uluslar arası Değerleme

Standartları Komitesi”, International Valuation Standards Committee-IVSC, tarafından geliştirilmiştir

(Sermaye Piyasası Kurulu, 2006).

Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) Başkanlığı çıkardığı tebliğ ile (Seri:VIII, No:45); sermaye piyasası

uyarınca yapılan değerleme işlemlerinde, değerlemeyi yapanların, Uluslararası Değerleme

Standartlarına aynen uymak ve bunları uygulamak zorunda olduklarını bildirmiştir. SPK çıkardığı diğer

tebliğ ile de (Seri:VIII, No:45); “değerleme işlemine ve varılan sonuçlara ilişkin olarak hazırlanan

değerleme raporunun, asgari unsurları Kurul tarafından belirlenen formata uygun, yazılı olarak

hazırlanmasının zorunlu olduğu” düzenlenmiştir. Rapor formatı oluşturma çalışmaları sonuçlandırılana

kadar da, SPK, “değerleme raporlarında bulunması gereken asgari hususlar" çerçevesinde değerleme

raporlarının hazırlanmasını, asgari unsurların yer alacağı örnek "gayrimenkul değerleme rapor formatı"

ile "konut değerleme rapor formatı"nın hazırlandıktan sonra kurum Web sayfasında yayınlanacağını

karara bağlamıştır.

Bu çerçevede, SPK tarafından yürütülen rapor formatı oluşturma çalışmaları sonuçlanana kadar sermaye

piyasası mevzuatı çerçevesinde yapılacak gayrimenkul değerleme işlemleri için "değerleme

raporlarında bulunması gereken asgari hususlar" çerçevesinde değerleme raporları hazırlanması,

Sermaye Piyasası Kanunu’nun (2012) 38/A maddesinin 4 üncü fıkrası kapsamında hazırlanacak konut

değerleme raporlarında ise Gayrimenkul Değerleme Şirketleri tarafından kullanılan mevcut rapor

formatının kullanılmaya devam edilmesi bildirilmiştir.

Diğer yanda, tapu ve kadastro verilerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) içerisine katılması çalışmaları

devam etmektedir. Başta vergi kadastrosu olmak üzere, birçok alanda, tapu kadastro verileriyle bunların

değerlerinin de CBS içerisinde bulunması ihtiyaç duyulan bir konudur (Alas, 2007).

Avrupa’da, coğrafi bilgi altyapısı için kurulan Avrupa Coğrafi Bilgi Altyapı Kurucu

Organizasyonu’nun belirlediği (Infrastructure for Spatial Information in Europe-INSPIRE) mekânsal

veri katmanlarından bir tanesi de “Tapu ve Kadastro Bilgileri”dir. OGC (Open GIS Consortium),

INSPIRE’ın mekânsal veri altyapı uygulamalarında standart yapının oluşturulması için hedef alınmasını

belirlediği çalışma gruplarının içerisindedir. OGC ise; W3C’un (World Wide Web Consortium, 2012)

sunduğu XML (eXtensible Markup Language) tabanlı GML’i geliştirmiştir. Türkiye’de de, Milli

Savunma Bakanlığı (2005) Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği (BÖHHÜY)

içerisinde XML tabanlı arşivleme konusu düzenlenmiştir.

Bu çalışmada; oluşturulacak olan gayrimenkul değerleme raporları formatlarına bir hazırlık olması,

değerleme raporlarının CBS içerisine uluslararası bir format kullanılarak entegre edilmesi, ileride

uygulamaya konulması muhtemel olan GML ve CityGML uygulama şemalarına geçiş sağlamak vb. gibi

amaçlara hizmet edebileceği düşüncesiyle, Gayrimenkul Değerleme Şirketleri tarafından kullanılan

mevcut rapor formatının, XML şeması örneği hazırlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, Gayrimenkul Değerleme Standartları, CityGML, XML

Şeması


63

Kaynaklar

Alas B., (2007), Coğrafi İşaretleme Dilinin Tapu ve Kadastro Verileri için Sanal Doku Ortamında

Kullanılması, Doktora Tezi, İstanbul teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Başbakanlık Sermaye Piyasası Kurulu, (2006), Sermaye piyasasında Uluslararası Değerleme

Standartları Hakkında Tebliğ, Seri: VIII, No: 45.

Başbakanlık Sermaye Piyasası Kurulu, (2012), Sermaye Piyasası Kanunu, Resmî Gazete, 30.12.2012,

Sayı: 28513.

Milli Savunma Bakanlığı, (2005), Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği, RG No:

25876, 15 Temmuz.

World Wide Web Consortium Recommendation - W3C, (2012), XSD 1.1 XML Schema Definition

Language, 05-04-2012.


64

NSDI or Open Data Which Way to Go?

Çetin Cömert1, *, M. Emre Yıldırım2

1 Karadeniz Technical University, Geomatics Department, 61080, Trabzon.

2 Mapisso, Bostanlı Mah. 1813/3 Sok. No:1 D:5 Karşıyaka İzmir.

Abstract

This study aims at identifying the way to go for countries like Turkey where an NSDI is not in place yet. The

question is whether such countries should still struggle to build an NSDI or directly move on with

implementing open data strategies. NSDI projects are generally long term projects. For instance, the US NSDI

started in 1994 by the executive order of President Clinton, but the appearance of its Geo-portal, GOS

(Geospatial One-Stop) was no earlier than 2003. Similarly, the EU’s INSPIRE project officially started in May

2007 with its roots in much earlier have a road map extending till 20211. Therefore, this paper proposes urgent

moves into open data strategies rather than still spending time with long running NSDI endeavors especially

for countries who have already been too late in building an NSDI. The paper first summarizes and gives some

criticisms on NSDI efforts in Turkey. Then tries to justify its proposal.

Although NSDI has found places in “e-Türkiye” action plans with actions 47, 36, and 75 in 2004, 2005, 2006

respectively, the definitions of those actions were rather vague. And “the need” has not been put in place

properly. Even the naming preference as National “Geographical Information System” instead of National

“SDI” was improper. Later on in 2009, a so-called “feasibility” project was carried out and completed in 2010.

The responsible body was the general directorate of Land Title and Cadaster (LTC) under the Ministry of

Housing and Construction (MHC). Despite some rather general findings, the project has still lacked identifying

the need and defining a framework for NSDI implementation. Yet another one-year project was in place by

then responsible body, general directorate of Technical Research and Application under MHC during 2011-

2012. Instead of defining an agile implementation framework, this project has concentrated on the wrong side

of things by attempting defining some “INSPIRE-like” themes which were not driven by well-defined use

cases like those of INSPIRE. And the methodology of the work was improper if it is to be compared to that of

INSPIRE for instance.

In all of the above attempts and projects several problems were in common. One of the main problems was the

lack of technical expertise at the sides of both the responsible government agencies and the project contractors.

The other problem was the lack of a “well-defined need for NSDI”. Due mainly to these problems, the projects

have run into wrong directions even with improper methodologies and project durations.

The only pleasing development within the context of NSDI have been the recently developed Web services by

LTC. These services have been used by public and private sectors heavily for some years now. GIS private

sector companies have developed value added products of these services2 for local governments and other

private sector companies. There exist also some recently developed WMS and Geoportal services by General

Command of Mapping, National Mapping Agency and one of the main data providers in NSDI. Nevertheless,

an NSDI is still far from the reality in Turkey currently. The general directorate of Geographical Information

Systems under the Ministry of Environment and Urbanization is the responsible agency now. However, from

its several years back establishment until today, the aforementioned problems have not been addressed properly

by this agency either.

Open Data refers to information that can be freely used, modified, and shared by anyone for any purpose. It

must be available under an open license and provided in a convenient and modifiable form that is machine

readable (EU, 2015). Open Government Data (OGD) initiatives have gained momentum since 2009 (Huijboom

and van den Broek 2011). The number of OGD initiatives has grown from two to over three hundred in the

period 2009-2013 (Jetzek et al, 2013). Defining three distinct market sizes for OD as “direct”, “indirect” and

1 https://inspire.ec.europa.eu/inspire-roadmap/61 2 www.mapisso.com


65

“total” market sizes, EU (2015) study has estimated market sizes for 28 European Member States and the

EFTA countries3. For the period 2016-2020, the cumulative direct and total market sizes have been estimated

as 325 bn and around 12004 bn EUR respectively. Hence, OD seems very valuable especially for countries

that have not been creative enough in discovering new resources for their economy given their past

experiences.

Other than its value for the economy, there are some other justifications for the proposal of this paper. Given

the current status concerning NSDI, as explained very briefly above, it is not foreseeable when an NSDI could

be a reality in Turkey. There does not even exist any sound beginning yet. On the other hand NSDI projects

are long term projects as mentioned above. Hence, even if it starts today it would at least take several years to

come up with use cases and application schema definitions of the themes involved. And there is always the

risk of political interventions and thus interruptions for such long term projects.

A weakness concerning NSDI or SDI in general is their “schema-based” nature. That is, in a specific SDI,

application schemas have to be defined with respect to the expectations from that SDI or use cases of the SDI.

INSPIRE, for instance, is geared towards environmental policies of EU. In other words, the aim was to manage

environment related directives of EU. Hence, the information content of the themes have been determined

accordingly. This refers to a limitation when a user needs some information which is not included in the

contents. For instance, the “bed-capacity” information of hospitals which would be needed in an emergency

use case may not be available in an environmental SDI like INSPIRE. Open data approaches overcome this

problem by just serving any data or the data that is not limited by a certain schema. It is the task of the user or

the developer to figure out whether the served content of open data meets her needs.

What data to be served and how is it to be served? Concerning what data part of this question, G8 Open Data

Charter of 20135 lists the areas of high value, that include geospatial data as well as education, statistics,

energy and environment, finance and contacts, crime and justice, transport and infrastructure and many others.

“How is to be served” part of the question is related to the way that determines the use of open data by general

public. The charter suggests also “key datasets” as National Statistics, National Maps, National Elections and

National Budgets to take precedence and they be available starting from June 2013, and their granularity and

accessibility be worked on by December 2013 by the Nations who have signed the charter.

One aspect of “what data to be served?” question is related to the privacy and confidentiality of information.

Classification mechanisms are needed to classify data with respect to the related laws. One possible

classification would be “Prohibited, Highly Confidential, Confidential, Internal, Public” 6. Hence, one of the

first things to do for State agencies is to carry out a classification work. Following that they can publish their

data which has been classified as “public”. Naturally, they also need to update their classifications periodically

with the probable changes in related laws.

Availability of data might be a problem especially for developing countries. However, open data initiatives

may still start with what is available7. Projects may be initiated for the unavailable data, which would mean

creating new jobs in the data collection side. For instance, creating 3D city models for at least some cities of

high priority like İstanbul in Turkey. And serving it as open data as in the case of New York8. Similarly,

condominium level addresses which is collected by municipalities in Turkey9 may be served as open data.

Studies must be carried to define what kind of applications may be developed with state agencies’ open data.

Concerning also what data is available and what is to be collected in the future. Accordingly, action plans for

open data must be developed with respect to the political priorities of countries. This action plans may involve

incentives for developers and professionally organized hackhatons for urgently needed applications.

3 European Free Trade Association (EFTA) countries are Norway, Iceland, Liechtenstein, Switzerland. 4 Between 1,138 and 1,229 bn EUR in the reference. 5 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/207772/Open_Data_Charter.pdf 6 https://www.opendatasoft.com/2017/10/16/data-classification-policy-data-publishing/ 7 This was the principle in INSPIRE as well. 8 http://www1.nyc.gov/site/doitt/initiatives/3d-building.page 9 There is already an ongoing project called “MAKS” to collect this data for cities.


66

Keywords: SDIs, NSDI, Open Data.

References

EU, (2015), Creating value through open data, 2015. Written and reviewed by Wendy Carrara, Wae San

Chan, Sander Fischer, Eva van Steenbergen (Capgemini Consulting).

Huijboom N., T. van den Broek, 2011, Open Data: an international comparison of strategies, European

Journal of ePractice no. 12 (March/April 2011):4-16.

Jetzek T., Avital M., Bjørn-Andersen N., 2013, Generating value from open government data, International

Conferenence on Information Systems (ICIS)


67

Peyzaj Görünürlüğünün Sayısal Analizi ve Haritalanması

Hakan Alphan1,*

1 Çukurova Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Bölümü, Balcalı, Adana.

Özet

Peyzajın görsel özellikleri, insanın yaşam kalitesi ile doğrudan ilgili önemli özelliklerdir. Bu kapsamda

görünürlük özellikleri ile ilgili değerlendirme ve yaklaşımlar özellikle 2000’li yıllar ile birlikte önemli

düzeyde ilgi görmeye başlamış; bu konuda önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Bu gelişmede, peyzajın

görsel kalitesinin doğrudan doğruya “doğallık” ile ilişkilendirilmesinin etkisi büyüktür (Daniel, 2001).

Avrupa Konseyi, Mart 2004’de yürürlüğe giren Avrupa Peyzaj Konvansiyonunda görsel özellikleri de

içeren peyzaj kalitesinin peyzaj planlamadaki önemine vurgu yapmıştır (EC, 2000). Bu kapsamda,

peyzajların yönetilmesi hedefine yönelik olarak ülkemizde yapılan çalışmalarda da görünürlük, peyzaj

karakterini belirleyen bileşenlerden biri olarak analiz edilmiş ve değerlendirilmiştir (Şahin vd. 2013).

Peyzajın görsel özelliklerinin orman açmaları, mermer ocakları ya da kentsel gelişim gibi insan

faaliyetleri nedeni ile zarar görmesi ve zaman içinde değişikliğe uğratılması ekolojik ve kültürel

özellikler dışında ekonomi konularını da ilgilendirdiğinden; peyzajın görünürlüğü ile ilgili çalışmalar

özellikle son yıllarda doğal kaynak yöneticileri ve alan kullanım planlamacıları için giderek daha önemli

hale gelmiştir. Bu yüzden peyzajın görsel kalitesini belirleyen manzara özelliklerinin objektif olarak

ölçülmesi ve üretilen sayısal bilginin planlamaya dâhil edilmesi, giderek artan kullanım baskıları altında

bulunan çevre kaynaklarının daha etkili kullanımı için önemli bir potansiyel taşımaktadır. Bu sayede,

karar süreçlerini yöneten otoritelerin en etkili alan kullanım planlarının üretimi ve uygulanmasında

başvurabileceği sağlam bir dayanak yaratılması mümkündür (Nakamae vd., 2001; Orland vd., 2001;

Schmid, 2001; Paliokas vd., 2007).

Peyzajların sayısal ortamlarda görselleştirilmesi ile ilgili CBS teknolojilerinin ve işlem kapasitelerinin

giderek gelişmekte oluşu, bu avantajın peyzaj planlama ile ilgili yöntemlere entegre edilerek görsel

kalitenin alan kullanım planlamasında bir faktör olarak kullanılabilmesini giderek daha mümkün

kılmaktadır.

Bu çalışma peyzaj görünürlüğünün sayısal analizi ve haritalanmasına dayanan, TÜBİTAK tarafından

desteklenmiş (Proje No: 214O391) ve yakın zamanda tamamlanmış olan bir araştırma projesinin

kavramsal çerçevesini ortaya koyarak temel çıktılarını tartışmıştır. Bu sayede, peyzajların

haritalanmasında yararlanılan sistem ve süreçlerin alan kullanım planlamasının etkinliğini ve toplum

yararını arttıracak bilgi üretmede kullanımına bir örnek sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Peyzaj Görünürlüğü, Sayısal Analiz, Haritalama

Kaynaklar

Daniel T. C., (2001), Whither Scenic Beauty? Visual Landscape Quality Assessment in The 21st.

Century, Landscape and Urban Planning, 54, 267-281.

EC, (2000), European Landscape Convention, In: European Treaty Series No. 176, Council of Europe,

Florence, 8.

Nakamae E., Qin X., Tadamura K., (2001), Rendering of landscapes for environmental assessment,

Landscape and Urban Planning, 54, 19-32.

Orland B., Budthimedhee K., Uusitalo J., (2001), Considering virtual worlds as representations of

landscape realities and as tools for landscape planning, Landscape and Urban Planning, 54, 139-148.


68

Paliokas I., Lambadas A., Tseggelidis F., (2007), Virtual reality technology in landscape architecture:

a case study, Ed.: Eleftheriadis N., Styliadis A., Paliokas I., International Conference on Landscape

Architecture and New Technologies. Department of Landscape Architecture, Technological Educational

Institute of Kavala, Drama, Greece, 25-26 May, 37–53.

Schmid W. A., (2001), The emerging role of visual resource assessment and visualization in landscape

planning in Switzerland, Landscape and Urban Planning, 54, 213-221.

Şahin Ş., Perçin H., Kurum E., Uzun O., Bilgili B. C., (2013), İl Ölçeğinde Peyzaj Karakter Analizi ve

Turizm/Rekreasyon Açısından Değerlendirilmesi (PEYZAJ-44), TÜBİTAK KAMAG 1007 Programı

109G074 No’lu Proje Sonuç Raporu.


69

İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Uçak Platformlarından Elde Edilen Görüntülerin

Ortofoto Üretiminde Karşılaştırılması

Ekrem Ayyıldız1,*, Metin Soylu1, Hülya Tuna1, Levent Özmüş1, Sedat Bakıcı1

1 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Harita Dairesi Başkanlığı, Dikmen, Ankara.

Özet

Günümüzde, fotogrametri haritacılık alanında oldukça önemli bir yere sahiptir. Fotogrametrik harita

üretiminde farklı platformlar kullanılarak görüntü alımı gerçekleştirilmektedir. Gelişen teknoloji

havadan görüntü alımında yeni alternatifler ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda, İnsansız Hava Aracı (İHA)

teknolojisi yeni bir görüntü alım platformu olarak karşımıza çıkmaktadır. İsminden de anlaşılacağı üzere

bu teknolojide görüntü alım platformu üzerinde herhangi bir pilot oturmamakla birlikte, platformun

kontrolü uzaktan gerçekleştirilmektedir.

Bu çalışmada, İHA teknolojisi kullanılarak Tapu ve Kadastro Müdürlüğü Oran Yerleşkesinin havadan

görüntü alımı yapılmıştır. Yaklaşık 40 hektarlık bir alanda yarım saat süren bir uçuş gerçekleştirmiş,

387 adet görüntü toplanmış ve bölgenin ortofoto haritası üretilmiştir. Aynı alanın yüksek çözünürlüklü

dijital kamera donanımına sahip uçak platformu ile görüntüleri çekilerek ortofoto haritası üretilmiş;

sonuçlar maliyet, zaman, hassasiyet ve kullanım alanları bakımından karşılaştırmalı olarak irdelemiştir.

Anahtar Kelimeler: İnsansız Hava Aracı (İHA), Fotogrametri, Haritacılık


70

Bina Detaylarının Yüksek Çözünürlüklü Görüntülerden Aktif Kontur Yöntemi İle

Otomatik Çıkarımı

Zeynep Akbulut1,*, Samed Özdemir1, Hayrettin Acar2, Mustafa Dihkan2, Fevzi Karslı2

1 Gümüşhane Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Bağlarbaşı, Gümüşhane 2 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Merkez, Trabzon.

Özet

Uzaktan algılanmış görüntülerden yol ve bina gibi insan yapımı objelerin otomatik çıkarımı; kentsel

arazi örtüsü/kullanımının ortaya koyulması, coğrafi veri tabanlarının güncellenmesi, değişim analizi gibi

birçok kentsel uygulamalar için önemli rol oynamaktadır (Alshehhi vd., 2017). Görüntülerden bina, yol

gibi detayların manuel çıkarımı maliyetli ve zaman alıcı bir süreçtir. Ahmadi vd., (2010)’a göre kentsel

alanlardaki bu detayların otomatik çıkarımı fotogrametri ve bilgisayarla görme alanlarında ilginin arttığı

bir konudur. Bununla birlikte kullanılan verilerin sınıf içi varyansının yüksek, sınıflar arası varyansının

düşük olduğu heterojen görünümlü karmaşık yapısından ötürü bu işlem zorlaşmaktadır (Alshehhi vd.,

2017).

Bu zorluğun üstesinden gelebilmek için yüksek çözünürlüklü görüntülerden bina detayının çıkarılması

için radyometrik ve geometrik özellikler, kenar belirleme, morfolojik dönüşümler ve gölge kriteri gibi

yöntemler kullanılmaktadır. Huang ve Zhang (2011) morfolojik bina indeksi; Grigillo ve Kanjir (2012)

Sayısal Yüzey Modeli (SYM) ve multispektral ortofotolar; Ghanea vd., (2014) istatistiksel, geometrik,

multispektral ve topolojik özellikleri; Turker ve Koc-San (2015) dikdörtgen ve daire biçimindeki

binaları çıkarabilmek için Destek Vektör Makineleri (DVM) sınıflandırması, Hough Transformasyonu

ve algısal gruplama yöntemleri ile optik uydu görüntülerinden otomatik bina çıkarmışlardır. Bu çalışma

kapsamında kullanılan yöntem ise başlangıç eğri konumunun otomatik üretildiği bölge tabanlı aktif

kontur modelidir. Bölge tabanlı bölütleme doku, renk yoğunluk gibi istenilen bir özelliğe dayalı olarak

alt bölge içinde benzerlik bulmaya çalışır (Ebrahimdoost vd., 2010).

Bölge tabanlı aktif kontur, eğri oluşturma tekniklerine dayanır. Görüntüdeki objeleri bulabilmek için

başlangıç olarak verilen eğrinin içe veya dışa hareket etmesi ile obje sınırları belirlenir. İçe doğru

küçülerek ya da dışa doğru büyüyerek bulunan obje sınırları, başlangıç olarak belirlenen eğrinin iç ve

dış bölgelerinde kalan enerjinin minimum olana kadar iteratif olarak devam etmesi sonucu oluşur.

Enerji, sadece eğrinin obje sınırında olduğu durumda minimum olmaktadır (Chan ve Vese, 2001). Bu

modelin doğruluğu, modele başlangıç değeri olarak verilen eğri konumları ile görüntüden çıkarılmak

istenilen detayın birbirine ne kadar yakın olduğuna bağlı ve manuel olarak gerçekleşmektedir.

Bu bağlamda çalışmada başlangıç eğri konumlarını otomatik olarak üreterek aktif kontura doğrudan

girdi olarak verilmesi amaçlanmıştır. Böylece bina çıkarımının otomatikleştirilmesine ve sonrasında da

modelin doğruluğunu artırabilmek adına bir algoritma geliştirilmiştir. Bu işlem için görüntü üzerinde

öncelikli olarak kontrast arttırma ile bina çatıları belirgin hale getirilip, eşik değer uygulanarak siyah

beyaz görüntüde binalar çıkartılmıştır. Yanlış ya da küçük bulunan piksel grupları morfolojik

operasyonlar ile temizlenerek binaların yaklaşık şekil ve konumları daha doğru bir şekilde bulunmuştur.

Sonrasında yaklaşık olarak bulunan binaların ağırlık merkezleri hesaplanmıştır. Bölütlemenin

oluşabilmesi için gereken başlangıç eğriler, binaların yaklaşık ağırlık merkezlerinin 5´5, 11´11 ve 21´21

piksel boyutlarında genişletilerek modelin başlangıç değerleri yani algoritmanın mask parametresi

otomatik olarak üretilmiştir. Farklı boyutlarda seçilen başlangıç eğrilerin modelin doğruluğunu ne kadar

etkilediği irdelenmiştir. Modelin diğer parametresi olan iterasyon sayısı ise görüntü üzerindeki tüm

binalar için istenen bölütleme sonuçlarını verinceye kadar denenerek bulunmuştur.

Çalışmada bina detay yoğunluğu yüksek düzeyde olan yüksek çözünürlüklü renkli İnsansız Hava Aracı

(İHA) görüntüleri ve hava fotoğrafları kullanılmıştır. Matlab yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen

çalışmada son olarak bölütleme sonuçlarının doğruluğu analiz edilmiştir. Sonuç görüntü ve manuel


71

olarak elde edilmiş referans görüntüdeki pikseller her iki görüntüde de binaya ait ise True Posivite (TP),

her iki görüntüde de binaya ait değil ise True Negative (TN), referans görüntüde binaya ait olmayıp

sonuç görüntüde binaya ait olarak gruplandırılan pikseller False Positive (FP) ve son olarak referans

görüntüde binaya ait olup ancak sonuç görüntüde bina olarak gruplandırılmayan pikseller False

Negative (FN) olmak üzere 4 ayrı sınıfa ayrıştırılmıştır. Bu 4 piksel grubundan faydalanarak bölütleme

sonuçları ile referans görüntü arasında doğruluk, bütünlük ve kalite testleri yapılmıştır. % 95 ve üzerinde

çıkan bu değerler, otomatik olarak yaklaşık bina orta noktaları yardımıyla hesaplanan başlangıç eğri

konumlarının aktif kontur algoritması ile uyumlu bir şekilde çalıştığını ve özellikle yüksek yansıma

değerine sahip kırmızı çatılı görüntülerden otomatik bina çıkarımında kullanılabilirliğini açıkça

göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Aktif Kontur, Otomatik, Eğri Oluşturma, Bina Çıkarımı, Yüksek Çözünürlüklü

Görüntü.

Kaynaklar

Ahmadi vd., (2010), Automatic Urban Building Boundary Extraction from High Resolution Aerial

İmages Using an İnnovative Model of Active Contours, International Journal of Applied Earth

ObservationandGeoinformation, 12 (2010), 150-157.

Alshehhi vd., (2017), Simultaneous Extraction of Roads and Buildings in Remote Sensing İmagery with

Convolutional Neural Networks, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130 (2017)

139-149.

Chan, Vese, (2001), An Active Contour Model without Edges, IEEE Transactions on Image Processing,

10 (2), 266‐277.

Ebrahimdoost Y., Dehmeshki J., Ellis T. S., (2010), Medical Image Segmentation Using Active Contours

and a Level Set Model: Application to Pulmonary Embolism (PE) Segmentation, 2010 Fourth

International Conference on Digital Society.

Ghanea M., Moallem P., Momeni M., (2014), Automatic Building Extraction in Dense Urban Areas

through GeoEye Multi-Spectral Imagery, International Journal of Remote Sensing 35 (13), 5094-5119.

doi:10.1080/01431161.2014.933278.

Grigillo D., Kanjir U., (2012), Urban Object Extraction From Digital Surface Model And Digital Aerial

Images, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,

Volume I-3, 2012 XXII ISPRS Congress, 25 August-01 September 2012, Melbourne, Australia.

Huang X., Zhang L., (2011), A Multidirectional and Multiscale Morphological Index for Automatic

Building Extraction from Multispectral GeoEye-1 Imagery, Photogrammetric Engineering and Remote

Sensing, 77 (7), 721-732, doi:10.14358/PERS.77.7.721.

Turker M., Koc-San D., (2014), Building Extraction from High-Resolution Optical Spaceborne Images

Using The İntegration of Support Vector Machine (SVM) Classification, Hough transformation and

perceptual grouping”. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 34 (2015)

58–69.


72

Şehirleşme ve Şehirli Algısının Mülkiyet Kavramı Üzerinden Yenilenmesi Kapsamında

“Kentsel Dönüşüm” Uygulamalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Geotasarım

Teknolojilerinin Kullanımı

Saffet Erdoğan1,*, Recep Aslan2

1 Harran Üniversitesi, Harita Mühendisliği, Yenişehir, Şanlıurfa. 2 Afyon Kocatepe Üniversitesi, Veteriner Hekimlik ve Temel Bilimleri Bölümü, Merkez, Afyonkarahisar.

Özet

Yeryüzünde gelmiş geçmiş bütün medeniyetlerin göstergesi kurmuş oldukları şehirler olmuştur. İlim,

irfan, görgü gibi pek çok güzel erdem şehirlerde üretilen entelektüel faaliyetlerdendir. Bunun yanında

topluluk halinde yaşamak bereket, güven, dayanışma, farkındalık ve olumlu etkileşim için de büyük

önem arz etmektedir. İlk insandan bu yana yaşamın birlikte beraber yürütülmesi teşvik edilmiştir.

Mekânların şerefi orada yaşayan insanlarla artar görüşünce mekân insan etkileşimiyle bu şehirlerde çok

güzel kâmil, medeni, güngörmüş insanlar yaşamışlar ve bu insanların nefesleri de şehirleri ihya etmiştir.

Bu ihya sürecinde üzerinde durulması gereken en önemli konu bu insanların şehirlere yani çevreye bakış

açıları olsa gerektir. Çünkü günümüzde yeni bir medeniyet hamlesine girişmeyi düşünen Müslüman

ülkelerin bilim insanları ve aydınları geniş kitleler üzerinden yapılan yönlendirmeyi fark etmekle birlikte

topluma nasıl rehberlik edeceklerini tam olarak bilememektedirler. Bu anlamda bu bildiride ilk olarak

şehirlere bakış açımız olarak mülkiyet kavramı üzerinden şehir ve şehirli kavramlarının nasıl olması

gerektiği üzerine değineceğiz.

Mülkiyet kavramına kısaca değinmek gerekirse; Rousseau’ya göre ilk dönem insan yaşamında tabiat ve

tabiat üzerinden bahşedilen nimetlerin insanlara yetiyor olmasından dolayı mülkiyet henüz bir

"hukuksal hak" olarak ortalıkta yoktu. Ancak zamanla "saf" insanlar bularak çitle çevirdiği belli bir

toprak alanını "burası benimdir/malikim" iddiasıyla kendine mal eden ilk insan, aynı zamanda mülkiyet

olgusunun belki de ilk “yanlış temelini” atmış bulunuyordu. Bu bakışa sahip insanlar zamanla toprak ve

mülk bölüşümünde çok değişik (Kominizim, Sosyalizm, Kapitalizm vb.) yönetim biçimlerini dünya

üzerinde hayata geçirmeye çalıştılar. Kökeni mülkiyet kavramının farklı algılanmasından kaynaklanan

bu yönetimsel anlayışlar zaman içerisinde mülkiyet olgusu üzerinden insanlar arasında adaletsizliklerin

oluşmasına neden olmuştur. Bu anlamda kişinin bir mal üzerindeki mülkiyet hakkı, kendisine emanet

edilen başkasının malına bakmak örneğinde olduğu gibi mülkün asıl sahibi olan Maliki unutmamak ve

davranışlarında da halife olarak Allah’a verdiği ahde uygun davranışları sergilemek olarak

tanımlanabilir. Toplumumuz bu ontolojik referansa sahipken şehir yönetimi için kullanılan tabir

şehremanetiyken şehir yöneticileri için de şehremini tabiri kullanılmaktaydı. Bu tabirlerde şehirler

üzerinde bir hâkimiyet kurmak değil de şehirleri yukarıda da belirttiğimiz gibi bir “emanet” olarak gören

zihin dünyasının izlerini görmek mümkündür. İnsanlar inanış ve düşüncelerine göre nasıl ideal bir hayat

tasavvur ediyorlarsa çevrelerini de ona göre düzenlerler. İslam şehirleri de, Müslümanların hayattan ne

anladıklarına paralel olarak bu anlamı gerçekleştirmek için yaşadıkları ortamı buna göre düzenleme

çabasının bir ürünü olarak ortaya çıkmış ve bu anlayıştaki evrilmelere paralel olarak da değişimler

göstermiştir. Günümüzde, ülkemizdeki müspet manadaki Cami ya da vakıf-bedesten merkezli yatay

şehirleşme yönelimleri son 50-60 senedir bütün dünyada izlenen yanlış politikalara paralel olarak

terkedilip şehirler estetik anlayıştan uzak asfalt ve beton kütleler haline dönüştürülünce, artan egzoz

dumanı, araç trafiği, gürültü ve suç oranları ile şehirlerde ya da şehirlerin içlerindeki çeşitli bölgelerde,

Medinetü’l Fazıla’da belirtilen fasık şehir, değişmiş şehir, bedbaht şehir, tegallüp şehir ve haysiyet şehri

gibi kavramlarla ifade edilen olumsuz dönüşümler ortaya çıkmıştır. Yine bu yeni kentleşme

dönüşümünde muhafazakâr kesimlerin mahalle kavramını hiç dikkate almadıkları görülmektedir.

İşte bu düzlemde bu idrakle şehirlere müdahale edebilmek yani “salih amel” ortaya koyabilmek adına

kentsel dönüşüm kavramı bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır. Kentsel dönüşüm uygulamalarının

yukarıda anlatılan ontoloji ışığında uygulamaya geçirilmesi gerekmektedir. Maalesef yakın zamanlarda

gerçekleştirilen kentsel dönüşüm uygulamalarına bakıldığında deprem riski ya da kötü yapılaşma kılıfı


73

altında rantın yüksek olduğu yerlerde dikey yapılaşmanın önünü açan ve yoğunluğu azaltmak yerine

artıran ve ontolojinin rant olduğu uygulamalar karşımıza çıkmaktadır.

Kentsel dönüşümlerin yanında kentsel yatırımların fazla olduğu, kentsel çevrelerin hızlı şekilde

şekillendiği alanlarda tasarım ve planlama süreçlerinde şehir özelliklerinin iyi analiz edilmesi, karar

vericilerin mekânı ilgilendiren konularda çok daha sağlıklı kararlar verebilmeleri açısından da coğrafi

bilgi teknolojileri ve geotasarım metodolojisinin kullanılması şehirlerde şer yapılaşmanın ortaya

çıkaracağı sorunlarının azaltılması için fırsatlar sunmaktadır. Geleneksel tasarım modeli oldukça

durağandır, Bu süreçte Geotasarım ülkemizin gelişimine ve sürdürülebilirliğe katkıda bulunmak

amacıyla CBS teknolojisi kullanarak fiziki ve sosyal etmenleri, coğrafi katmanlar aracılığı ile

tanımlayabilmekle öne çıkan bir planlama ve tasarım metodolojisi olarak karşımıza çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Coğrafi bilgi sistemleri, Geotasarım, Mülkiyet, Şehir, Kentsel dönüşüm

Kaynaklar

Akkar Z. M., (2006), Kentsel Dönüşüm Üzerine Batı’daki Kavramlar, Tanımlar, Süreçler ve Türkiye,

Planlama, TMMOB Şehir Plancıları Odası Yayını, 2, 29-38

Akpınar A., (2014), Peyzaj Tasarımda Yeni Bir Süreç Geotasarım, Turkish Journal of Forestry, Türkiye

Ormancılık Dergisi, 15, 189-195.

Çabuk S. N., Ersoy M., Çabuk A., Hocaoğlu T., (2012), Gezegeni İyileştirmek: Geotasarım Kuramı ve

Coğrafi Bilgi Sistemleri, 6. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu, Afyon.

Çabuk S. N., (2014), Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Tasarlamak: Geotasarım Kavramı, Electronic Journal

of Map Technologies, 6 (1), 37-54.

Dangermond J., (2010), Designing Our Future. In: Esri (Ed.), Changing Geography by Design: Selected

Readings in GeoDesign, Esri, Redlands, C. A.

Dangermond J., (2010), GeoDesign and GIS – Designing Our Futures,

http://www.esri.com/news/arcnews/summer09articles/gis-designing-our-future.html.

Dündar Y., (1997), Sürdürülebilir Yaşam Koşullu Sürdürülebilir Kalkınma: Sürdürülebilir Kalkınmanın

Uygulanması, Türkiye Çevre Vakfı Yayını, 185-189, Ankara.

Erdoğan S., (2014), Bilgisayar Destekli Harita Yapımı ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Temelleri, AKÜ

Harita Mühendisliği Bölümü, Afyonkarahisar.

Fârâbî (2001), el-Medinetü’l Fâzıla, Millî Eğitim Bakanlığı Yayınları, 1152 Bilim Ve Kültür Eserleri

Dizisi, 280.

Kılıç M. E., (2017), Şehir mi Köy mü?, Yenişafak, 16.04.2017.

Kunzmann K., (1993), GeoDesign Chance oder Gefahr? In: B. f. Raumor (Ed.), Planungskartographie

und Geodesign, Heft.

McHarg I., (1969), Design with Nature, New York The Natural History Press.

Rousseau J. J., (2011), Eşitsizliğin Kökeni, İdea Yayınları.

Steinitz C., (1995), A Framework for Landscape Planning Practice and Education. Process

Architecture, 127.


74

Steinitz C., (2012), A Framework for Geodesign: Changing Geography by Design, Esri Press.

Şahin Y., (2014), Belediye Başkanı’ndan Şehrin Emini’ne Şehir ve Düşünce, 4, 34-38.

Ülger N. E., (2010), Türkiye'de Arsa Düzenlemeleri ve Kentsel Dönüşüm, Nobel Yayınları, Ankara.

Anonim, https://en.wikipedia.org/wiki/Chief_Seattle.


75

Kızılırmak Deltası ve Lagünlerinin Kıyı Paterninin Fraktal Analizi

Azize Uyar1,*, Derya Öztürk1

1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Harita Mühendisliği, Kurupelit, Samsun.

Özet

Günümüze kadar yapılan araştırmalarda yeryüzünün mekansal olarak modellenmesinde yaygın olarak

Öklid geometrisinden yararlanılmıştır. Ancak doğadaki nesnelerin modellenmesi ve görselleştirmesinde

bilinen geometrik yöntemler aslında yeterli olmamaktadır. Çünkü doğadaki nesnelerin şekillerinin

belirli formülleri olmadığından bilinen geometri algoritmaları ile tam olarak görselleştirilemezler (Köse

1990; Korvin 1992; Avasthi 2000; Dimri ve Srivastava 2005; Değirmenci 2009). Öklid geometrisi

yeryüzündeki nesneleri nokta, doğru, daire, üçgen, çokgen, koni, silindir vb. şekillerle ifade etmektedir.

Ancak, yeryüzü şekilleri Öklid geometrisinde kullanılan nokta veya çizgilerden çok daha karmaşıktır

(Değirmenci 2009; Koçak 2015).

Doğadaki sistemlerin ve oluşumların yapıları ve bu yapılarla ilgili bilinmeyenlerin bulunması, bunlara

ait soruların cevapları, bilim adamlarının evrenin ve yeryüzünün oluşumunu keşfetmeleri için

yüzyıllardır yaptıkları araştırmaların temelini oluşturmaktadır. Bu bilinmeyenlerin içinde yer alan

karmaşa ve düzensizlik durumu ancak 20. yüzyılda ortaya çıkan "kaos" adı verilen yeni bir bilim dalının

yardımıyla anlaşılabilir hale gelmiştir. Kaos düzensizliğin ya da karmaşanın içindeki düzen olarak da

tanımlanır ve "fraktal" adı verilen karmaşık şekiller de kaosa ait ifade biçimlerinden biri olarak

kullanılmaktadır (Mandelbrot 1967; Gözübüyük 2007).

Fraktal kavramına göre düzensiz, kırık yapılı ve/veya sonsuz ayrıntı içeren kompleks nesneler Öklid

geometrisi ile tam olarak tanımlanamaz ancak fraktal geometri ile tanımlanabilir. Fraktal geometrinin

getirdiği yeni bir kavram, "örtünme boyutu" ya da bir başka ifadeyle "fraktal boyut"tur. Bu boyut

kavramına göre bir fraktal cismin fraktal boyutu, topolojik boyutundan büyük olan bir gerçel sayı ile

ifade edilir (Köse 1990).

Kutu sayma yöntemi olarak da adlandırılan grid yöntemi, basit ve uygulanabilir olduğu için fraktal

nesnelerde en çok tercih edilen fraktal boyut hesaplama yaklaşımıdır. Bu yöntemde bir görüntüdeki

fraktal boyutu hesaplamak için nesne farklı büyüklüklerde grid hücreleriyle kaplanır. Daha sonra grid

büyüklükleri ile görüntünün en az bir kısmını içeren gridlerin sayısı karşılaştırılır. Grid büyüklükleri ile

nesneyi örten grid sayısının oranı fraktal boyut hakkında bilgi vermektedir, başka bir deyişle gridlerin

farklı ölçekleri için her defasında şeklin bir parçasının bulunduğu grid sayısı belirlenir ve grid

büyüklükleri ile dolu grid sayıları kullanılarak fraktal boyut hesaplanır. Fraktal boyut değeri arttıkça

nesne kompleksliliğinin arttığı şeklinde yorumlanır (Ediz 2003; Ceylan 2008; Wahl 2016).

Teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi, yeryüzünün modellenmesindeki beklentileri gün geçtikçe

artırmaktadır. Karmaşık yapılara sahip sistemlerin modellenmesi, teknolojinin sunduğu olanaklar

sayesinde gelişim göstermektedir. Bu gelişimi sağlayabilmek için de sürekli yeni teknik, yöntem ve

algoritmalar geliştirilmektedir. Fraktal analizin yeryüzü araştırmalarında mekansal özelliklerin

değerlendirmesinde kullanımı son yıllarda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama

teknolojilerinin gelişimiyle giderek artmaktadır. Fraktal analizin yeryüzü araştırmalarında en yaygın

kullanıldığı alanlardan biri olan kentsel doku ve şehir büyüme biçiminin analiz edildiği çalışmalarda

fraktal boyut ile kentsel saçaklanmanın varlığı, şekli ve derecesi araştırılmaktadır (Mcadams 2007; Kaya

vd. 2009; Terzi ve Kaya 2011; Li 2012). Mimari doku ile ilgili birçok araştırmada da fraktal boyut detay

zenginliği yönünden ele alınmıştır (Ediz 2003; Gözübüyük 2007). Kıyıların, nehirlerin, doğal ve yapay

göllerin ve lagünlerin fraktal boyutunun araştırıldığı çalışmalarda ise fraktal boyutun çevre koşulları ile

ilgisi irdelenmektedir (Hamilton vd. 1992; Tarboton 1996; Zhou 2004; Shaikh vd. 2010; Shen vd. 2011;

Shaohui ve Zhongping 2013; Karle ve Kolwankar 2015). Ancak bu çalışmalar sınırlı sayıda olup yeteri

kadar yaygın değildir.


76

Bu çalışma kapsamında, giderek artan bir öneme sahip olan “doğa ve fraktal geometri” olgusundan yola

çıkarak Kızılırmak Deltası ve delta lagünlerinin (Karaboğaz, Balık, Uzun, Cernek, Liman, Gıcı ve Tatlı

lagünü) CBS ve uzaktan algılama teknolojileri yardımıyla fraktal boyutu hesaplanarak, lagün fraktal

boyutu ve çevresel özelikler-bitki örtüsü/kıyı gelişim indeksi arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışma

alanının seçiminde gerek ülkemizde gerekse tüm dünyada son yıllarda sulak alanların öneminin ve

sürdürülebilirliğinin sağlanması zorunluluğunun anlaşılması sonucunda giderek artan çalışmaların

varlığı önemli bir etken olmuştur (Janssen vd. 2005; Sertel vd. 2008; Çetin 2009; Kuleli vd. 2011; Liu

vd. 2014; Beyazıt vd. 2014; Borin ve Malagoli 2015; Öztürk vd. 2015; Öztürk ve Sesli 2015a,b).

Kızılırmak Deltası ve lagünlerinin fraktal analizinin gerçekleştirilebilmesi için öncelikle çalışma alanını

kapsayan 4 Haziran 2017 tarihli Landsat 8 OLI uydu görüntüleri kullanılarak delta ve lagünlerin kıyı

paterni elde edilmiştir. Uydu görüntülerinde radyometrik kalibrasyon ve atmosferik düzeltme işlemleri

uygulandıktan sonra su indekslerinden NDWI (Normalized Difference Water Index) ve MNDWI

(Modified Normalized Difference Water Index) uygulanmıştır. NDWI ve MNDWI indeks

görüntülerinde Gram-Schmidt yöntemi kullanılarak pankromatik bant ile keskinleştirme işlemi

uygulanıp 30-m piksel boyutlu indeks görüntülerden 15-m piksel boyutlu indeks veri elde edilmiştir. Bu

indeks görüntüler ISODATA (Iterative Self Organizing Data Analysis Technique) yöntemiyle

sınıflandırılarak delta ve lagün alanları elde edilmiştir.

Sınıflandırılmış görüntüden delta ve lagünlerin kıyı çizgisi elde edildikten sonra her lagün için fraktal

boyut hesaplanmış ve lagünler karşılaştırılmıştır. Ayrıca, lagünlerin fraktal boyutları ile çevresel

koşullar arasındaki ilişkinin irdelenmesi amacıyla deltanın lagünleri kapsayan bölümünde NDVI

(Nomalized Difference Vegetation Index) bitki indeksi algoritması kullanılarak lagün çevresi bitki

örtüsü durumu tespit edilmiştir. Bununla birlikte, göl kıyı çizgisi gelişim indeksi hesaplanarak fraktal

boyut ile arasındaki ilişkinin varlığı araştırılmıştır.

Grid yöntemiyle gerçekleştirilen fraktal analizde, grid boyutunun belirlenmesinde literatürdeki benzer

çalışmalar dikkate alınmış (FracLac Advanced User's Manual 2004; Terzi ve Kaya 2008) ve tüm

lagünler ve delta kıyı çizgileri için en küçük grid boyutu 75 m x 75 m (5 piksel) ve en büyük piksel

boyutu 450 m x 450 m (30 piksel ) olarak belirlenmiştir. Çok büyük grid boyutu küçük değişimler

yaratarak yanıltıcı sonuçlar doğuracağından (Terzi ve Kaya, 2008) maksimum grid boyutu verinin

boyutu da dikkate alınarak 30 pikselle sınırlandırılmıştır. Kutu sayma yönteminin en önemli dezavantajı,

grid konumunun şekille çakıştırılan gridlerin sayısını ve buna bağlı olarak fraktal boyut değerini

etkilemesidir. Bu nedenle bu çalışmada 10 farklı grid konumu kullanılarak fraktal değerler hesaplanmış

ve elde edilen değerlerin ortalaması ana fraktal boyut olarak kullanılmıştır.

Fraktal analizin uygulanmasıyla elde edilen bulgular iki bölümde tartışılmıştır:

- Delta ve lagünlerin komplekslilik yönünden karşılaştırılması

- Fraktal değerlerin NDVI indeksi ve göl kıyı gelişim indeksi ile ilişkilendirilmesi

Kızılırmak Deltası sol ve sağ sahil kesimi kıyı çizgilerinin fraktal boyutları karşılaştırıldığında ortalama

değer, maksimum değer ve minimum değer yönünden sağ sahil kesiminde fraktal boyutun daha yüksek

olduğu görülmüştür. Maksimum ve minimum değerler arasındaki fark ise sol sahil kesiminde daha

fazladır. Sağ sahil kesiminin fraktal boyutunun daha yüksek çıkmasının bu kesimde kıyı erozyonunun

daha fazla olması ve inşa edilen kıyı yapıları vb. yapılan müdahaleler sonucunda (Sertel vd. 2008; Kuleli

vd. 2011; Öztürk ve Sesli 2015; Öztürk vd. 2015) kıyının daha parçalı ve kompleks yapı göstermesinden

kaynaklandığı düşünülmüştür.

Lagün paternlerinin kompleksliliğini mukayese etmek açısından fraktal boyutları karşılaştırıldığında

ortalama değer yönünden en yüksek fraktal boyut Karaboğaz Lagününde (1.33069) iken en düşük fraktal

boyut Cernek Lagününde (1.05025) görülmektedir. Ortalama fraktal boyut değerleri büyükten küçüğe

Karaboğaz, Uzun, Tatlı, Balık, Gıcı, Liman ve Cernek lagünleri şeklinde sıralanmaktadır. Lagünlerin

fraktal boyutu maksimum değerler yönünden sıralandığında da en yüksek değerin Karaboğaz


77

Lagününde (1.3500) ve en düşük değerin de Cernek Lagününde (1.0767) olduğu anlaşılmaktadır.

Maksimum değerlere göre büyükten küçüğe Karaboğaz, Uzun, Tatlı, Liman, Balık, Gıcı ve Cernek

lagünleri şeklinde sıralama oluştuğu görülmektedir. Bu dizilime göre ortalama değerlerdeki sıralamaya

yakın bir sonuç elde edildiği görülmektedir. Minimum fraktal değerlere göre sıralama yapıldığında ise

en yüksek değerin yine Karaboğaz Lagününde olduğu görülürken en küçük değer ise Liman

lagünündedir. Büyükten küçüğe sıralama ise Karaboğaz, Uzun, Balık, Liman, Cernek, Tatlı ve Gıcı

lagünleri şeklindedir.

Lagünlerin çevresinde oluşturulan 100 m'lik bufferlar NDVI katmanıyla çakıştırılarak her lagünün

buffer alanında ortalama, maksimum ve minimum NDVI değerleri hesaplanmıştır. Ortalama NDVI

değerleri ile fraktal boyut değerleri karşılaştırıldığında yüksek fraktal boyuta sahip lagünlerin çevresinde

daha yüksek NDVI değerlerine sahip olduğu anlaşılmıştır. Örneğin yüksek fraktal boyuta sahip

Karaboğaz, Uzun ve Tatlı lagünlerinin çevresindeki NDVI değerlerinin fraktal boyut değeri düşük olan

Liman ve Cernek lagünleri çevresindeki NDVI değerlerinden çok daha yüksek olduğu görülmektedir.

Ancak her ne kadar fraktal boyut ve çevresindeki NDVI değerleri arasında önemli bir ilişki olduğu

görülse de bu her zaman için geçerli, birebir ve mutlak bir ilişki değildir.

Göl kıyı çizgisi gelişim indeks değerlerine göre en yüksek değerin Karaboğaz, en düşük değerin ise Tatlı

lagününde olduğu görülmektedir. Lagün kıyı çizgisi gelişim indeksi değerleri büyükten küçüğe

sıralandığında Karaboğaz, Uzun, Balık, Liman, Cernek, Gıcı ve Tatlı lagünleri şeklinde bir dizilim söz

konusudur. Bu sıralama ortalama fraktal boyut değerleriyle karşılaştırıldığında önemli benzerlikler

görülmüştür. Karaboğaz, Uzun ve Balık lagünlerinin hem fraktal değerleri hem de kıyı çizgisi gelişim

indeksleri diğer lagünlerden önemli ölçüde büyüktür. En önemli fark ise fraktal boyut yönünden 3. sırada

yer alan Tatlı lagününün kıyı çizgisi gelişim indeksi yönünden son sırada yer almasıdır. Karşılaştırma

neticesinde fraktal boyut ve lagün kıyı çizgisi gelişim indeksi arasında bir ilişkinin bulunduğu ancak

bunun da NDVI değerlerinde olduğu gibi monotonik ve mutlak bir bağ olarak düşünülmesinin doğru

olmadığı görülmüştür.

Sonuç olarak;

- Çalışma kapsamında fraktal analiz yöntemiyle Kızılırmak Deltası sağ ve sol sahili ile lagün kıyıları

fraktal analiz ile incelenmiş ve matematiksel anlamda farklı bir bakış açısı ve boyutla yeni veri

sağlanmıştır. Buna göre fraktal boyut değerlerinin delta ve lagünlerin kıyı paternlerinin

kompleksliliğinin ölçülmesi ve morfolojilerinin karşılaştırılması amacıyla matematiksel bir veri olarak

kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

- Kıyı fraktal boyutunun çevresel araştırmalara sağlayabileceği katkıları değerlendirmek açısından

lagünlerin fraktal boyutu ile lagün çevresi NDVI bitki indeksi karşılaştırıldığında çoğu lagünde fraktal

boyut artarken NDVI bitki indeksinin artış gösterdiği, fraktal boyut azalırken NDVI bitki indeksinin

azalma gösterdiği tespit edilmiştir. Ancak bu durum her lagünde görülmediğinden bu ilişkinin

monotonik ve mutlak olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Bu itibarla fraktal boyutun bitki örtüsü yoğunluğu

ve sağlık durumu kestiriminde tek başına yeterli olmayacağı düşünülmüştür. Ancak elde edilen

bulgulardan fraktal boyutun gerek NDVI gerekse göl kıyı çizgisi gelişim indeksinden tamamen bağımsız

olduğu da söylenemez. Bu nedenle fraktal analizin, ilave analiz teknikleriyle desteklenerek çeşitli

çevresel özelliklerin araştırılmasında kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Fraktal analiz, fraktal boyut, grid yöntemi, Kızılırmak Deltası, lagün

Kaynaklar

Avasthi D. N., (2000), An İntroduction to Fractals and Their Applications in The Earth Science,

Application of Fractals in Earth Sciences, Ed.: Dimri V.P., CRC Press, Balkema, 1-6.

Beyazıt I., Öztürk D., Kılıç F., (2014), Kızılırmak Deltası Kıyı Çizgisinin Zamansal Değişimi, 5. Uzaktan

Algılama CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim, İstanbul.


78

Borin M., Malagoli M., (2015), Ecology, Functioning and Management of Wetland Systems,

Environmental Science and Pollution Research, 22, 2357-2359, doi:10.1007/s11356-014-3771-1.

Ceylan S., (2008), Marmara Depremlerinin Kaotik Özellikleri ve Fraktal Analizi, Yüksek Lisans Tezi,

İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Çetin B., (2009), Karataş (Bahçeözü) Gölü (Burdur-Karamanlı) Sulak Alanlarının Kullanımı ve Ortaya

Çıkan Sorunlara Coğrafi Bir Bakış, e-Journal of New World Sciences Academy, 4(4), Article Number:

4A0011.

Değirmenci F. B., (2009), Fraktal Geometri ve Üretken Sistemlerle Mimari Tasarım, Yüksek Lisans

Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Dimri V. P., Srivastava R. P., (2005), Fractal Modeling of Complex Subsurface Geological Structures,

Fractal Behaviour of the Earth System'in İçinde, (Dimri V.P., Ed.), Springer, Newyork, ss. 23-37.

Ediz Ö., (2003), Mimari Tasarımda Fraktal Kurguya Dayalı Üretken Bir Yaklaşım, Doktora Tezi,

İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

FracLac Advanced User's Manual, (2004), FracLac for ImageJ-Using FracLac V2.0f for ImageJ, 36s.

Gözübüyük G., (2007), Farklı Mimari Dillerde Fraktallere Dayalı Form Üretimi, Yüksek Lisans Tezi,

İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

Hamilton S. K., Melack J. M., Goodchild M. F., Lewis W. M., (1992), Estimation of The Fractal

Dimension of Terrain From Lake Size Distributions, Lowland Floodplain Rivers: Geomorphological

Perspectives'in İçinde, (Carling P.A., Petts G.E., Eds.), Wiley, Chichester, ss.145-163.

Janssen R., Goosen H., Verhoeven M. L., Verhoeven J. T., Omtzigt A. Q. A., Maltby E., (2005),

Decision Support for İntegrated Wetland Management, Environmental Modelling & Software, 20(2),

215-229.

Karle N. N., Kolwankar K. M., (2015), Characterization of The İrregularity of a Terrain Using Fractal

Dimension of Lakes' Boundaries, Fractals, 23(2),1550002.

Kaya H. S., Terzi F., Bölen F., (2009), Kentsel Doku ile Şehirsel Büyüme Biçimi Arasındaki İlişkinin

Mekansal Analizi: İstanbul Örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi CBS Sempozyumu, 10-11 Aralık 2009,

İzmir.

Koçak K., (2015), Doğanın Geometrisi: Fraktal Geometri,

http://web.itu.edu.tr/~kkocak/fraktal_yazi.htm, [Erişim 1 Ağustos 2015].

Korvin G., (1992), Fractal Models in The Earth Sciences, Elsevier, Amsterdam ,424 s.

Köse C., (1990), Yüzey Dokusunun ve Fraktal Cisimlerin Bilgisayarla Üretimi, Yüksek Lisans Tezi,

Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.

Kuleli T., Güneroğlu A., Karslı F., Dihkan M., (2011), Automatic Detection of Shoreline Change on

Coastal RAMSAR Wetlands of Turkey, Ocean Engineering, 38, 1141-1149.

Li F., (2012), Investigation of Urban Sprawl on The Basis of Remote Sensing Data: a Case Study in

Jiangning, Nanjing City, China, Doktora Tezi, University of Stuttgart, Germany.

Liu G., Zhang L., Zhang Q., Musyimi Z., Jiang Q., (2014), Spatio–Temporal Dynamics of Wetland

Landscape Patterns Based on Remote Sensing in Yellow River Delta, China, Wetlands, 34(4), 787-801.


79

Mandelbrot B. B., (1967), How Long is The Coast of Great Britain? Statistical Self-Similarity and

Fractional Dimension, Science, 156, 636-638.

Mcadams M. A., (2007), Fractal Analysis and The Urban Morphology of a City in a Developing

Country: a Case Study of Istanbul, Marmara Coğrafya Dergisi, 15, 149-172.

Öztürk D., Beyazıt I., Kılıç F., (2015), Spatiotemporal Analysis of Shoreline Changes of The Kizilirmak

Delta, Journal of Coastal Research, 31(6), 1389-1402, doi:10.2112/JCOASTRES-D-14-00159.1.

Öztürk D., Sesli F. A., (2015a), Determination of Temporal Changes in The Sinuosity and Braiding

Characteristics of The Kizilirmak River, Turkey, Polish Journal of Environmental Studies, 24(5), 2095-

2112, doi:10.15244/pjoes/58765.

Öztürk D., Sesli F. A., (2015b), Kızılırmak Lagünlerinin Kıyı Çizgilerinde Meydana Gelen Değişimlerin

Analizi, TUFUAB VIII. Teknik Sempozyumu, 21-23 Mayıs 2015, Konya.

Sertel E., Findik N., Kaya S., Seker D. Z., Samsunlu A., (2008), Assessment of Landscape Changes in

the Kizilirmak Delta, Turkey using remotely sensed data and GIS, Environmental Engineering Science,

25(3), 353-362, doi:10.1089/ees.2006.0149.

Shaikh Y. H., Phathan J. M., Maqdoom F., Khan A. R., Behere S. H., (2010), Application of Fractal

Geometry to Lakes, Archives of Physics Research, 1(2), 147-170.

Shaohui Y., Zhongping Z., (2013), Spatial-Temporal Changes of Urban Wetlands Shape and Driving

Force Analysis Using Fractal Dimension in Wuhan City, China, International Conference on Remote

Sensing, Environment and Transportation Engineering (RSETE 2013), July 26-28, 2013, Nanjing,

China.

Shen X. H., Zou L. J., Zhang G. F., Sua N., Wu W. Y., Yang S. F., (2011), Fractal characteristics of

The Main Channel of Yellow River and İts Relation to Regional Tectonic Evolution, Geomorphology,

127, 64-70, doi:10.1016/j.geomorph.2010.12.007.

Tarboton D. G., (1996), Fractal River Networks, Horton's laws and Tokunaga cyclicity, Journal of

Hydrology, 187, 105-117.

Terzi F., Kaya H.S., (2008), Analyzing Urban Sprawl Patterns Through Fractal Geometry: The Case of

Istanbul Metropolitan Area, CASA Working Papers 144, Centre for Advanced Spatial Analysis (UCL),

London.

Terzi F., Kaya H.S., (2011), Dynamic Spatial Analysis of Urban Sprawl Through Fractal Geometry:

The Case of Istanbul, Environment and Planning B: Planning and Design, 38(1), 75-190,

doi:10.1068/b35096.

Wahl B., (2016), Fractal Explorer, Dynamic Software,

http://www.wahl.org/fe/HTML_version/link/FE4W/c4.htm#hausdorff [Erişim 8 Mart 2017].

Zhou X., (2004), Fractal and Multifractal Analysis of Runoff Time Series and Stream Networks in

Agricultural Watersheds, Doktora Tezi, Virginia Polytechnic Institute and State University, USA.


80

Türkiye için Aylık Güneşlenme Süresinin Uydu Verileri ve Coğrafik Parametreler

Kullanılarak Tahmin Edilmesi

Kazım Kaba1,*, Mine Tülin Zateroğlu2, H. Mustafa Kandırmaz1

1

Çukurova Üniversitesi, Fizik Bölümü, Balcalı, Adana. 2 Çukurova Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Balcalı, Adana.

Özet

Güneşlenme Süresinin (GS’nin) alansal ve zamansal dağılımının doğru ölçülmesi, ölçüm yapılmayan

alanlar için doğru tahmin edilmesi enerji, tarım ve hidroloji gibi uygulamalar için büyük önem taşır. GS

Dünyada ve ülkemizde yer istasyonlarında noktasal olarak ölçülmektedir. İstasyon olmayan yerler için

ise tahmin yapılmaktadır. Ülkemizde GS ölçümleri Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) tarafından

yer istasyonlarında uzun yıllardır helyograf ile ve son yıllarda yeni dijital cihazlarla (Sunshine Duration

Meter) yapılmaktadır. Ölçüm yapılan noktalar arasında kalan bölgeler için bu ölçüm değerlerini

kullanan ekstrapolasyon ve interpolasyon yöntemleriyle tahmin yapılır. Uygulanan bu yöntemlerin

sonuçları yüksek oranda hata içermektedir. Buradaki en büyük sorun istasyonların birbirine uzak

olmasıdır. Eğer istasyonlar birbirine yeterince yakın değilse ölçüm yapılan noktayla farklı meteorolojik

koşullara ve belki de farklı coğrafik koşullar nedeniyle çok farklı güneşlenme değerlerine sahip olabilir.

Dolayısıyla istasyonlar arasında kalan bölgeler için GS’ni daha doğru tahmin edecek metoda ihtiyaç

olduğu açıktır.

Uydularca kaydedilen veriler alansal süreklilik gösterdiği için bu veriler yardımıyla GS herhangi bir

alan için büyük bir doğrulukla hesaplanabilir. Uydu veri sağlayıcıları tarafından kullanıcılara sunulan

ilk seviye veri radyans (radiance) verisidir. Üretilen bütün ürünlerin temelinde radyans verisi

bulunmaktadır. Uydu kanalının kayıt yaptığı dalga boyu aralığına göre radyans verisinden öncelikle

yansıma (r) ve parlaklık sıcaklığı (BT) hesaplanmaktadır. Bu çalışmada aylık GS’ni tahmin etmek

amacıyla yansıma ve parlaklık sıcaklığı verilerini kullanan model geliştirilmiştir.

Çalışmada sabit yörüngeli Meteosat uydusunun SEVIRI ve kutupsal yörüngeli Suomi-NPP uydusundaki

VIIRS algılayıcılarına ait kanal verileri kullanılmıştır. Çeşitli dalga boyunda kayıt yapan bu kanallar

değişik yüzeylerde farklı değerler verdiği için tüm yer ve atmosfer içindeki durumlar dikkate alınmış

olunmaktadır. Çalışmada 7 tane SEVIRI kanalı ile 9 tane VIIRS kanal verisi incelenerek bunlardan

tahminler için en uygun olanları seçilmiştir. Seçilen bu kanal verileri aslında GS’nin tahmini için önemli

olan bulut ve aerosol gibi farklı uydu ürünlerinin elde edilmesinde kullanılan kanallardır. Çalışmada

uydu verilerinin yanı sıra GS’ni etkileyen atmosfer dışı güneş ışınımı, gün uzunluğu, güneş saat açısı,

deklinasyon açısı, julien günü, coğrafik konum (enlem, boylam, yükseklik) ve zaman (yıl, ay) tasarlanan

modeller içerisinde kullanılmıştır.

Çalışmada, nispeten yeni sayılabilecek Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanılmıştır. “DVM

değişkenler arasındaki örüntülerin bilinmediği veri setlerindeki sınıflama problemleri için önerilmiş bir

makine öğrenme algoritmasıdır. Sınıflama, regresyon ve aykırı değer belirleme için kullanılabilen bir

eğiticili öğrenme yöntemidir. Eğitim verisinden öğrenme yaparak yeni veri üzerinde doğru tahmin

yapmaya ve genelleştirmeye çalışan makine öğrenmesidir. İstatistiksel öğrenme teorisine ve yapısal risk

minimizasyonuna dayanmaktadır. Doğrusal ve doğrusal olmayan problemlere uygulanabilmektedir.

DVM’nin bir başka önemli özelliği ise veri seti hakkında ön varsayımda bulunmamasıdır” (Cortes ve

Vapnik, 1995; Vapnik vd., 1997; Vapnik, 1998; Ch vd., 2014).

Türkiye’de GS ölçümü yapılan 131 istasyona ait bilgiyle model için veri seti oluşturulmuştur. GS’nin

aylık değerlerini tahmin etmek için 120 adet yer istasyonunun verisi kullanılmıştır. Üretilen aylık bazlı

veri seti 26 girdi parametreden oluşmaktadır. Başarılı tahminler için bu parametrelere özellik seçme

algoritması uygulanarak en iyi girdi seti oluşturulmuştur. Böylece DVM’nin daha uygun girdilerle etkin


81

çalışması sağlanmıştır. Yüksek doğrulukta tahmin için DVM modelinin en uygun fonksiyon ve

parametreleri belirlenmiştir. Veri setinin %70’i eğitim ve %30’u test aşamaları için kullanılmıştır.

Model eğitilerek test edilmiş ve tahmin için en doğru şartların tespit edilmesiyle tüm Türkiye’yi

kapsayacak şekilde bütün pikseller için aylık GS değerleri üretilmiştir. Türkiye’nin aylık GS haritaları

600 m çözünürlükte oluşturulmuştur. Oluşturulan bu haritalar birçok çalışmada girdi veri olarak

kullanılabilecektir. Ayrıca bu model uydu görüntülerine uygulanabilir ve GS görüntüleri oluşturularak

ürün haline getirilebilir.

Anahtar Kelimeler: Destek vektör makineleri, Güneşlenme süresi, Meteosat SEVIRI, Suomi-NPP

VIIRS, Türkiye.

Kaynaklar

Cortes, C., Vapnik, V., 1995. Support-Vector Networks. Mach Learn, 20, 3, 273-97.

Vapnik, V., Golowich, S. E., Smola, A., 1997. Support vector method for function approximation,

regression estimation, and signal processing. Advances in Neural Information Processing Systems 9, 9,

281-7.

Vapnik, V., 1998. The Support Vector method of function estimation. Nonlinear Modeling, 55-85.

Ch, S., Sohani, S. K., Kumar, D., Malik, A., Chahar, B. R., Nema, A. K., Panigrahi, B. K., Dhiman, R.

C., 2014. A Support Vector Machine-Firefly Algorithm based forecasting model to determine malaria

transmission. Neurocomputing, 129, 279-88.


82

Appraising Generalized Additive Models (GAMs) in GIS Framework

Bülent Tütmez1

1 Inonu University, Department of Mining Engineering, Malatya.

Abstract

A project-based GIS analysis comprises of some fundamental steps such as collecting data, entering and

analysing data, and producing informative maps (de By and Georgiadou, 2014). Analyzing the data and

producing reliable spatial and non-spatial models are the critical steps for making a comprehensive

assessment (Lloyd, 2010). In science and technology, linear models are relatively preferable due to

simplicity. These type models are also prevalent to describe and implement data with regards to

inference and interpretation. On the other hand, conventional linear regression models can have

important limitations from the point of predictive power and poor approximation (James et al., 2013).

Generalized Additive Models (GAMs) are semi-parametric algorithms for predicting non-linear

responses to a suite of indicator variables (Wood, 2006). GAMs obtain a general framework for

extending a standard linear model by allowing non-linear functions of each of the variables, while

maintaining additivity. Similar to linear models, GAMs can be applied with both quantitative and

qualitative responses. In a GAM-based analysis, each term in the linear sum of predictors require not be

the indicator variable itself, but can be an empirical smooth function of it.

In literature, use of GAMs in the GIS problems is a relatively new topic (Fotheringham and Wegener,

2001; Li et al. 2012). In this study, the usability of GAMs in GIS framework is presented by two different

type real studies. In the first application, the conventional regression model structure has been used and

a qualitative variable encountered in GIS problems has been added in the predictor variable sets. The

modelling works have been performed using the splines functions. In the second application, based on

a geostatistical setting, the coordinates have been chosen as the indicators (as in a trend surface) but

fitted these with smooth functions, rather than polynomials. The case studies showed that GAMs can be

used for GIS-based problems as the effective modelling tools for moving beyond linearity.

Keywords: GAMs, GIS, Geostatistics

References

de By R.A., Georgiadou P.Y., (2014), Digital Earth Applications in The Twenty First Century, In:

International Journal of Digital Earth, 7, 511-515.

Fotheringham S., Wegener M., (2001), Spatial Models in GIS, Taylor and Francis.

James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R., (2013), An Introduction to Statistical Learning, Springer.

Li L., Wu J., Wilhelm M., Ritz B., (2012), Use of Generalized Additive Models and Cokriging of Spatial

Residuals to Improve Land-Use Regression Estimates of Nitrogen Oxides in Southern California, Atmos

Environ. 55, 220-228.

Lloyd C.D., (2010), Spatial Data Analysis- An Introduction for GIS Users, Oxford University Press.

Wood S.N., (2006), Generalized Additive Models: An Introduction with R, CRC Press.


83

Hıerarchical Blockchain Architecture for A Relaxed Hegemony on Cadastre Data

Management and Update: A Case Study for Turkey

Abdulvahit Torun1

1 Aperigae Bilgi Teknolojileri Danışmanlık, Ankara.

Abstract

The history of cadastral legislation in Turkey started in 1847 by establishing the first Land Registration

Organization’; in 1924 ‘General Directorate of Title Deed’ (Law # 658) was founded; in 1934 modern

cadaster works started in urban areas with ‘the law of Registry and Cadastre’ (Law # 2613) followed by

another ‘Cadastre Law’ for cadaster of rural areas in 1950; the law in 1987 (Law # 3402) described a

unique cadaster for urban and rural as well as a very detailed definition of how cadaster would be

conducted in addition to new technical concepts such as ‘spatial databases’; with some ratifications on

Law # 3402 in recent years, ‘General Directorate of Land Registry and Cadastre-GDLRC’ is conducting

both ‘land registry’ and ‘cadastre’ works and keeping ‘land registry books’ regularly under the same

organizational frame despite the similar cadastre systems such as German and Dutch. Turkish Cadaster

System, being based on ‘legal system’ also aims at taxation, maintaining the cadastral maps and data

updated for governmental, private and individual users (Gruber et al., 2014; Jones, 2012; Cete, 2014;

Demir et. al, 2008; GIM, 2007; TKGM, 2008; Yaşayan et.al., 2011; TKGM, 1987).

In Turkish Cadastral System, title for each parcel is registered in the ‘registration book’ with the

information of landowner, legal position of person/parsons regarding the parcel, legal rights of

person/persons to use the property and a link to parcel geometry described in the cadaster data which

has a unique ID number that binds cadaster and land registry.

As the National Assembly made the law number 3402 in 1987, the GDLRC started a campaign to

establish up-to-date, digital, modern, survey based with modern techniques with outsourcing the

cadaster survey to newly growing private surveying sector. Starting from 2004, great efforts made by

GDLRC and private sector as contractor resulted completion of ‘Base Cadaster Surveys’ by the end of

2012. In the ‘Cadastre Campaign’ of ten years of effort, 14.5 Million cadastre parcels out of the total

number of 57.5 Million has been surveyed, registered and put in digital databases with a total contracting

cost of USD 427 Million excluding the costs of GDLRC in house and with an approximate cost of USD

34.01 per parcel TKGM, 2017_1; TKGM, 2017_2).

In modern world, developed countries survey and maintain the physical view of their territories and

cadastre for use of large communities in addition to public works and private sector needs. Cadastral

data touches and connects the lives of everyone in the country. The spatial content of the cadaster data

adheres any information to the location even if they are not organized in a manner of data model or

database. Thus, despite, the cadastral data doesn’t have topographic objects such as road, water network,

mast, residential and commercial address and the type of terrain among others, the governmental

institutions, private sector, academia, real estate sector largely use cadastral data for multiple purposes

such as planning, land management, utility, risk assessment. The cadaster data has been shared with

people and organization in the form of maps or digital data.

Due to lack of preparation regarding survey quality, quality control and quality assurance, non-

compliance between boundaries of ‘Cadastre Regions’ due to computations, setting parcel boundary and

registration problems by non-experienced survey personnel without law background caused an

increasing trend of cadastral cases in Turkish Courts. Starting from 2005, about 370000 cases has been

conducted in Cadastre Courts with a decreasing trend until 2015. Because of the stated problems above

and results of some investigations on technical and legal aspects of the ‘Cadastre Campaign’ emerged

the need for update for cadastre with problems which has been approved in very limited case of the Law

# 3402. Since then, there has been a campaign of so called ‘Updating due to 22-a’ which has been partly


84

financed by a USD 203 Million of long term credit under contract with World Bank. The experienced

cadastral update which exceeds far beyond the ‘parcels with technical surveying problems’ creates a

new cadastre data set which only could be a very relaxed legal interpretation of Civil Code and Law #

3402 (TKGM, 2016; Sarı, 2017; Toker, 2016; Kaya, 2003).

Many institutions, individuals have already used the first ‘Base Cadastre Data’ for planning, lan

development, urbanization, farming among others as well the ‘New ‘Base Cadastre Data’ is in use. In

addition to doubled cadastre data, the lack of large scale cadastre data in urban, near urban and along

the corridors of infrastructure routes, forced other governmental institutes such as ‘Water Works’,

‘Roads’, ‘Rail Roads’, ‘Urban Development’ to produce their own cadastre data namely ‘As Is Mapping’

multiple times at the same locations. Compliance, edge matching, integration, finding the most current,

maintenance and management of cadastre data created by GDLRC and other governmental institutions

is a hot problem to be resolved to meet the needs of developing Turkish Economy with limited resources,

preparing the country for 3D/4D Cadastre as well as compliance with INSPIRE and national SDI

initiatives and goals stated in FIG Cadastre 2014 (FIG, 2017; ISO 19152, 2012).

Besides the technical, legal problems of Turkish Cadastre including the initialization started by

unnecessarily detailed Law # 3402 and over-integration of Cadastre and Land registry under the same

roof despite other examples of cadastre organizations from German tradition, there is huge and

increasing user demand against high accuracy cadastre with topographical, pricing, taxing content.

While handling the problems due to multiple copies, multiple resolutions, integration of cadastre data,

the needs of the community and public has to be met in time (Gruber et al. ,2014).

Starting from the beginning of this decade, requirement of deep and connected search for better

understanding with all aspects raised concept of ‘semantic web’ and ‘linked data’ where ontologies and

connections between data and objects are used from different sources on the Web. As the smart devices,

sensors as well as large communication band width with almost full-time network connection, self-

activating-smart things are becoming actors in digital glove which is described as Internet of Things

(IoT). In such an era, the user of cadastral data are machines but not human; such as ‘navigation engine

in a car’ for route optimization based on real-time traffic density data, current route lanes map derived

from different data sources as well as data from smart sensors of other cars that are open to access. In

this environment of the digital world, the owners of data are no more centralized, data from multiple

sources has to be reconciled for accurate decision making where a new data sharing, de-centralized data

approving, quality assurance and data delivery model and mechanism needed. Besides, democratization

and decentralization of spatial data among multiple institutes and even individuals compels the Global

Cadastre Community to search, find and realize new approaches where ‘data owner is the king’.

To handle such a problem, the rights and approval authorization for data registration and updating are

made possible by means of a CAD/GIS data structures which keeps a registry (ledger) of transactions

that are shared among multiple partners in a distributed network of computers. This model is called

‘Blockchain’. In the Blockchain framework, the partners can manipulate (add, update, delete) the

registry and data in a secure way without the need for a central authority by using authorization right

and using cryptography. In Blockchain model, the individuals could be enabled to access and

manipulated the data whereas they are authorized along with public institutions (Bal, 2017; Dinh et.al.,

2017; English et.al., 2016; Bartosh, 2012).

A complete picture of Turkish Cadastre has been figured out covering a brief history, legal aspects, main

problems and user requirements. In this study, a hierarchical blockchain architecture has been proposed

for shared management and updating of cadastre data where non-of the partners and stakeholders have

a dominance over the data, processes and procedures which is named ‘a relaxed hegemony’. In this

architecture, there are three levels of transactions in the hierarchy, namely;

- the operational area of interest where data is manipulated (add, update, delete),

- the cadastral object (physical or legal) is manipulated,

- a part (edge, node etc.) of a cadastral object is manipulated.


85

A case study has been developed and implemented in a CAD/GIS platform, to manage registration and

updating of an object at defined hierarchies by multiple parties having different level of ownership and

hegemony on the data. In the proposed model;

- starting from the expression of interest to newly creation of update has to be mutually decided among

participants at first level,

- Created or updated objects could be introduced into the registry (ledger) by means of shared approval,

- A part of an object could be updated by complete validation by all parties.

The study also discusses, quality and semantic aspects of decision making whether the manipulation is

within interest of participants, from the perspective of accuracy and quality assurance metrics defined

in cadastral and large scale surveying applications in Turkey.

References

Bal M., (2017), Securing Property Rights in India through Distributed Ledger Technology, ORF

OCCASIONAL PAPER # 105 JANUARY 2017.

Bartosh C. D., (2012), Integrating Land Survey Data into Measurement-Based GIS: An Assessment of

Challenges and Practical Solutions for Surveyors in Texas, Msc. Thesis, Faculty of The Usc Graduate

School University Of Southern California.

Cete M., (2014), An Analysis of the Turkish Cadastre in View of the Cadastre 2014 Vision, FIG Working

Week 2015, Sofia, Bulgaria, 17-21 May 2015.

Demir O., Uzun B., Çete M., (2008), Turkish Cadastral System, Survey Review, 40, 307 pp.54-66

(January 2008).

Dinh T. T. A., Liu R., Zhang M., Chen G., Ooi B. C., Wang J., (2017), Untangling Blockchain: A Data

Processing View of Blockchain Systems, arXiv:1708.05665 [cs.DB].

English M. S., Auer J., Domingue, (2016), Block Chain Technologies & The Semantic Web: A

Framework for Symbiotic Development, http://cscubs.cs.uni-bonn.de/2016/proceedings/paper-10.pdf,

Accessed Sept_09 2017.

FIG, (2017), CADASTRE 2014 and Beyond, FIG Publication No:61,

http://www.fig.net/resources/publications/figpub/pub61/Figpub61.pdf, Accessed Sept_09 2017,


GIM, (2007), Registry and Cadastre Under One Roof, Turkish Cadastral Organisation, GIM

International, https://www.gim-international.com/content/article/turkish-cadastral-organisation,


Grischa Gundelsweileri G., Bartoschek Y., Marques de Sá L. A. C., (2007), Development In The German

Cadastre, Bol. Ciênc. Geod., sec. Comunicações, Curitiba, v. 13, no 2, p.423-432, jul-dez, 2007.

Gruber U., Riecken J., Seifert M., (2014), Germany on the Way to 3D-Cadastre, 139. Jg. 4/2014 zfv,

DOI 10.12902/zfv-0028-2014, Fachbeitrag.

ISO 19152, (2012), Geographic information-Land Administration Domain Model (LADM),

International Standard, First Edition, 2012-12-01.

Jones B., Land N., (2012), Cadastre 2.0 – A Technology Vision for the Cadastre of The Future, FIG

Working Week 2012, Rome, Italy, 6-10 May 2012.


86

Kaya S., (2003), Dünya Bankası ve Dünya Bankası Kredilerinin Denetimi, Sayıştay Başkanlığı,

Araştırma Raporu.

Sarı N. İ., (2017), 22/A Uygulamasi Nedir? Ne Değildir?Sorunlar Ve Çözüm Önerileri, İzmir Kadastro

Müdürlüğü, http://www.izmirkadastro.gov.tr/User_Files/dokumanlar/22a_uygulamasi_sorunlari.pdf.

TKGM, (1987), 3402 Sayılı Kadastro Kanunu.

TKGM, (2008), Turkey Land Registration and Cadastre Modernization Project (P106284), The World

Bank.

TKGM, (2016), Additional Financing for Land Registry and Cadastre Modernization Project, World

Bank Loan Agreement No 8541-TR,

http://documents.worldbank.org/curated/en/990601500026396525/pdf/TU-85410-AF-Land-Registry-

and-Cadastre-2016-Audit-report.pdf, Accessed Sept_09 2017.

TKGM, (2017_1), Tesis Kadastrosunun Bitirilmesi Projesi, https://www.tkgm.gov.tr/tr/icerik/tesis-

kadastrosunun-bitirilmesi-projesi , Accessed Sept_09 2017.

TKGM, (2017_2), MEGSIS Performans Çizelgesi, https://cbs.tkgm.gov.tr/istatistik.aspx, Accessed

Sept_09 2017.

Toker N. K., (2016), Kadastro Mevzuatı 2016, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Kadastro Dairesi

Başkanlığı.

Yaşayan A., Erkan J., Seylam S. G., (2011), Kadastro Kavrami ve Türkiye Kadastrosu, TMMOB

HKMO 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Nisan 2011, Ankara.


87

Gezgin Satıcı Problemine Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden Bir Çözüm: TRIO (TRavel

Itinerary Organizer)

Serhat Yılmaztürk1

1 Universal Bilgi Teknolojileri, Ataşehir, İstanbul.

Özet

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS); konumsal verilerin toplanması, depolanması, işlenmesi, analizi ve

sunulması gibi işlevleri gerçekleştiren ve uygulamalarını günümüzde birçok alanda gördüğümüz bir

araçtır. Web CBS ise yukarıda verilmiş CBS fonksiyonlarını internet ortamında gerçekleştirebilen bir

teknolojidir. 90’ların başında Sir Tim Berners-Lee’nin CERN’de (European Organization for Nuclear

Research) Hypertext Markup Language (HTML), Hypertext Transfer Protocol (HTTP) ve Uniform

Resource Locator’ı (URL) geliştirerek World Wide Web’i (WWW) icat etmesiyle birlikte internet

şekillenmeye başladı. “Bir Xerox şirketi olan Palo Alto Research Center’da (PARC) Steve Putz

tarafından 1993 yılında web tabanlı bir harita görüntüleyicisinin geliştirilmesi, Web CBS’nin evrimi

adına kayda değer ilk çalışmadır” (Agrawal ve Gupta, 2014). Daha sonra Web CBS ile ilgili olarak

National Atlas of Canada’nın online sürümü, Alexandria Digital Library ve National Geospatial Data

Clearinghouse Portal gibi uygulamalar ortaya çıkmaya başladı. 1999 yılında Web 2.0’ın çıkışıyla

birlikte Google Maps, Google Earth ve Microsoft Bing Maps uygulamaları Web CBS’yi oldukça

güçlendirdi. Özellikle özgür ve açık kaynak yazılım geliştirmenin son birkaç yılda sürekli ilerleme

kaydetmesinin etkileri Web CBS pazarında da gözlemlenmektedir. TRavel Itinerary Organizer (TRIO)

projesi de tamamen açık kaynak araçlarla geliştirilmiş bir Web CBS projesidir. Gezgin Satıcı Problemi

(GSP) çözümüyle kullanıcılara optimum rotayı vermektedir.

Gezgin Satıcı Problemi (GSP) üzerinde çok çalışılan problemlerden birisi olmuştur. Bunun en önemli

nedeni, GSP’nin pratikte karşılaşılan çoğu problemle ilişkili olması ve bu problemlere çözümlerin

üretilmesinde kullanılmasıdır. “GSP’de amaç, bir gezginin bir şehirden (müşteriden) başlayarak diğer

tüm şehirleri, yalnız bir kez ziyaret edip, tekrar bulunduğu şehre dönmesiyle elde edilen turun

uzunluğunu, süresini, maliyetini vb. enküçüklemektir” (Koç, 2012). Görüldüğü gibi GSP, anlaşılması

için matematiksel herhangi bir temel gerektirmeyen bir problemdir. “GSP, çizge kuramı dilinde

şehirlerin noktalarla, şehirlerarası yolların kenarlarla temsil edildiği (yalın) bir çizge üzerinde, en kısa

Hamilton turunun bulunmasıdır. Hamilton turu, bir çizge üzerindeki her noktadan sadece bir kez geçen

(dolayısıyla aynı yoldan da sadece bir kez geçen) ve başladığı noktada biten, 19. yüzyılda yaşamış

matematikçi William Hamilton’ın adıyla anılan turdur” (Sural, 2003). “Elektronikte baskılı devre kartı

tasarımı, X ışını kristalografisi, kablolama ve rota analizi gibi birçok alanda uygulamaları mevcuttur”

(Matai ve diğ., 2010).

TRavel Itinerary Organizer (TRIO) projesi turizm sektörü düşünülerek geliştirilmiş ve kullanım

kolaylığıyla ön plana çıkan bir web uygulamasıdır. Üç adımda optimum rota çözümlemesini

yapabilmektedir. Öncelikle kullanıcının coğrafi konumu tespit edilir (1), daha sonra bu konuma göre

etki alanı (buffer) belirtilir (2) ve son olarak bu etki alanının içine düşen noktalar (Point of Interest /

POI) kullanıcı tarafından seçilir (3). Bu noktalara hangi sırayla gidilmesi gerektiği bir web haritası

üzerinde görselleştirilir.

Kullanılan coğrafi veriler PostgreSQL-PostGIS veri tabanında saklanmaktadır ve pgRouting eklentisi

aracılığıyla GSP çözümlemesi yapılmaktadır. Bir Python web çatısı olan Flask üzerinde hazırlanmış

RESTful web servisleri aracılığıyla istemci-sunucu haberleşmesi sağlanır ve analiz sonucu interaktif

haritacılıkta oldukça başvurulan JavaScript kütüphanesi Leaflet yardımıyla web haritası üzerinde

görüntülenmektedir. Proje ön yüzü (front-end) duyarlı (responsive) hazırlandığından dolayı mobil

cihazlarda problemsiz görüntülenebilmektedir. Proje arka yüzü (back-end) ise bir açık kaynak hizmet

platformu olan OpenShift üzerinde geliştirilmiştir. TRIO, https://syilmazturk.github.io/TRIO/


88

adresinden görüntülenebilir ve https://github.com/syilmazturk/TRIO adresi üzerinden kaynak kodlarına

erişilebilir.

Anahtar Kelimeler: Web GIS, Web CBS, TSP, GSP, Open Source, TRIO

Kaynaklar

Agrawal S., Gupta R. J. (2014), Development and Comparison of Open Source Based Web GIS

Frameworks on WAMP and Apache Tomcat Web Servers, ISPRS Technical Commission IV

Symposium, 14-16.05.2014, Suzhou, China.

Koç Ö. N., (2012), Zaman Pencereli Gezgin Satıcı Problemi İçin Yeni Karar Modelleri, Başkent

Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.

Matai R., Singh S., Mittal M. L., (2010), Traveling Salesman Problem: an Overview of Applications,

Formulations, and Solution Approaches, Traveling Salesman Problem, Theory and Applications, Eds.:

Prof. Donald Davendra, ISBN: 978-953-307-426-9.

Sural H., (2003), Gezgin Satıcı Problemi, Matematik Dünyası, 37-40.


89

Taşınmazların İş Akış Süreçleri ve Coğrafi Bilgi Sistemlerine Entegre Olarak

Yönetilmesi

Taşkın Özkan1,*, Egemen Arslan2

1 NetCAD Yazılım A.Ş., Kadıköy, İstanbul. 2 Kocaeli Büyükşehir Belediyesi, İzmit, Kocaeli.

Özet

Kamu idarelerine ait taşınmazların kaydına ilişkin yönetmelik gereği, kamu kurumlarının kendi

mülkiyetinde, yönetiminde veya kullanımında bulunan taşınmazlara ilişkin kayıtları, yönetmelikte

belirtilen standartlara uygun olacak şekilde tutması ve raporlayabiliyor olması gerekmektedir.

Taşınmazlar zaman parametresine bağlı olarak geometri, nitelik ve zilyet gibi pek çok yönden değişime

uğramaktadır. Kamu kurumlarının yönetiminde bulunan ve sürekli bir değişim halinde olan taşınmaz

mallara ait verilerin güncel olarak kayıt altında tutulmasına ihtiyaç duyulmaktadır.

Kamu kurumlarında taşınmaz mallara ilişkin kayıtların güncellenmesi, taşınmaz üzerinde kiralama,

satış, devir ve tahsis gibi tasarruflarda bulunulması konusunda farklı birimlerin veya kişilerin taşınmaz

kayıtlarına birbirinden farklı yetki seviyelerinde erişebiliyor olmasına olanak sağlayan yazılımların

kullanılması veri kalitesi ve sürdürülebilir veri yönetimi konularında avantaj sağlamaktadır.

Kocaeli Büyükşehir Belediyesi Emlak İstimlak Daire Başkanlığı bünyesinde Netcad Yazılım A.Ş

tarafından bir Taşınmaz Bilgi Sistemi yazılımı geliştirilmiştir. Emlak İstimlak Daire Başkanlığına bağlı

Taşınmaz Mallar Şube Müdürlüğü ve Emlak Yönetimi Şube Müdürlüğünün taşınmazlar üzerindeki

tasarruflarını yazılım üzerinden yönetebiliyor olmaları için devir, tahsis, trampa, doğrudan temin, ihale

usulü satış, kiralama ve ecrimisil gibi işlemlerde kurumun yürütmekte olduğu iş akışları yazılıma entegre

edilmiştir. Taşınmazlar ve taşınmaz üzerindeki işlemler yazılımın içerisinde yayınlanan haritalar

üzerinde tematik olarak gösterilmektedir. Ayrıca harita üzerinde, kurum personeli tarafından kat

mülkiyetli taşınmazlar için çizilmiş olan geometrik veri kullanılarak, taşınmaz kullanım türlerine göre

kat planları tematik olarak gösterilmektedir. Geliştirilen yazılım kullanılarak bir kiralama ihalesinin

hangi aşamada olduğu, ihale katılımcılarının kimler olduğu, ihale yasaklısı kişi bilgileri, bir ilçede tahsis

edilmiş taşınmazların haritada nerede bulunduğu gibi ihtiyaç duyulabilecek pek çok sözel ve geometrik

bilgiye erişilebilmektedir. Kira sözleşme bitişi ve tahsis süresinin dolması gibi tarihler gelmeden belli

bir süre önce verilen uyarılar sayesinde kurum personelleri kendi yönetiminde bulunan taşınmaz

kayıtlarında yürütecekleri işlemler için gerekli hazırlıkları yapabilmektedir. Ayrıca yazılım içinde

tanımlı olan iş akış süreçleri takip edilerek taşınmaz ile ilişkili gerçekleştirilmek istenen işlemler adım

adım ilerletilerek tamamlanabilmektedir. İş akış sürecinde ihtiyaç duyulan matbu formlar da yazılımdan

otomatik olarak çıkartılabilmekte, böylece ciddi bir iş yükü personelden alınıp yazılıma aktarılmaktadır.

Taşınmaz Bilgi Sistemi yazılımı ile taşınmaz kayıtları veri tabanında kamu idarelerine ait taşınmazların

kaydına ilişkin yönetmelikte belirtilen standartlara uygun olarak tutulmaktadır. Böylece yönetmelik

gereği alınması gereken raporlar, yönetmelikte belirtilen içerik ve formata uygun olarak

üretilebilmektedir. Taşınmazlar ve taşınmaz üzerindeki işlemlere ilişkin bilgilerin ilişkisel veri tabanı

yapısında bulunması ve ilgili birimler tarafından sürekli güncelleniyor olması sayesinde, coğrafi ve sözel

analizler anlık olarak yapılmaktadır. Yazılımın çıktı olarak verdiği tematik harita ve grafik analizler

sayesinde bir karar destek mekanizması oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Taşınmaz Bilgi Sistemi, İş Akış Yönetimi, Coğrafi Bilgi Sistemleri


90

Harita Destekli Asansör Denetimi Takip Projesi

Yunus Emre Şen1

1 NetCAD Yazılım A.Ş., Kadıköy, İstanbul.

Özet

Türk Akreditasyon Kurumu’ndan A sınıfı asansör denetim belgesi alan ilk belediye olan Ümraniye

Belediyesi, “İn çık, in çık asansör bile yorulur” sloganı ile ilçe genelinde bir kampanya başlatmıştır. Bu

kapsamda, ilçe genelinde yer alan binalardaki asansörler bir program dâhilinde denetlenerek standartlara

uygunluğu belgelenmektedir.

Ümraniye Belediyesi asansör denetim çalışmalarının takibi için NetCAD ile entegrasyonun sağlandığı

bir proje hayata geçirilmiştir. Projenin amacı, farklı uygunluktaki asansörlerin haritada tematik olarak

gösterilmesi ve söz konusu asansörlere ait bazı temel meta veriye harita üzerinden ulaşılması

şeklindedir.

Üçüncü parti yazılım kullanılarak bina dış kapı numaralarına göre tespit edilen ve sisteme kaydedilen

asansör uygunluk durumları 4 kategoriden oluşmaktadır: Kırmızı, Sarı, Mavi, Yeşil. Her bir dış kapı

numarasına ait olan benzersiz UAVT bina kodu değerleri asansör kontrol durumları ile üçüncü parti

yazılımın veri tabanında tutulmaktadır. Üçüncü parti yazılım ile hazırlanan asansör verileri NetCAD

NetGIS servisleri kullanılarak NetCAD NetGIS Harita İstemcisi üzerinde görüntülenebilmektedir.

Sonuç ürün olarak eşleşen kapı numaralarına göre asansör kontrol durumları haritada kırmızı, sarı, mavi

ve yeşil renkler ile gösterilmektedir. Bu kapılara ait binalar kontrol durum renklerine göre şeffaf tarama

ile ayrıca renklendirilmektedir. Oluşturulan menü yardımıyla mahalle ve sokak bazlı asansör kontrol

durumları sorgulanabilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Belediye, Tematik, UAVT, NetCAD, NetGIS


91

QGIS ile WEB Tabanlı Arkeolojik Alanlar Bilgi Sistemi Oluşturulması

Mehmet Tok1,*, Nusret Demir1

1 Akdeniz Üniversitesi, Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü, Dumlupınar Bulvarı Kampüsü, Antalya.

Özet

Arkeolojik alanlar ve müzelerin, hem arkeologlar, tarihçiler, antropologlar tarafından bir çalışma

alanının olmasının yanında, ülkemiz turizmi için de oldukça önemli bölgelerdir. Bu alanlarla ilgili

bilgilere internet tabanlı teknolojilerle ulaşılması, detaylı sorgulamaların yapılması arkeolojik alanlarla

ilgili bilgi ve bilinç seviyesini şüphesiz arttıracaktır. Bu amaçla, Antalya ve Muğla illeri kapsayan Likya

bölgesinde bulunan arkeolojik alanların ve müzelerin bir sistemde toplanıp bu alanlar hakkında hızlı ve

pratik bilgiye ulaşma imkanı sağlanmıştır. Çalışmada açık kaynak kodlu yazılım olarak QGIS

kullanılmıştır. Sistemle birlikte, çevrimiçi harita üzerinden yerlerin aranıp bulunması ve belli ölçütlere

göre sorgulanması yapılabilmektedir.

Web CBS, mekânsal verileri Internet'te görüntülemek ve analiz etmek için kullanılan bir teknolojidir.

Hem Internet hem de CBS'nin avantajlarını birleştirmektedir ve pahalı bir CBS yazılımı sahibi olmadan

mekânsal bilgiye erişmek imkânı sunan bir sistemdir. Server’ ın bir Coğrafi Bilgi Sistemleri Server’ ı

ve Client’ inin bir web tarayıcısı, masaüstü uygulaması veya mobil uygulama olduğu, en az bir Server

ve bir Client içeren bir dağıtılmış bilgi sistemi türüdür. CBS'yi web için gerekli olan birkaç anahtar unsur

aşağıda belirtilmiştir:

-Sunucu, kullanıcıların web ‘de bulabilmesi için bir URL'ye sahiptir.

- İstemci, sunucuya istek gönderirken HTTP özelliklerine güvenir.

- Sunucu, istenen GIS işlemlerini yerine getirir ve HTTP yoluyla istemciye yanıt gönderir.

- Kullanıcıya gönderilen yanıtın biçimi, HTML, ikili görüntü, XML (Genişletilebilir İşaretleme Dili)

veya JSON (Javascript Nesnesi Gösterimi) gibi birçok biçimde olabilir.

Web CBS, En basit biçiminde, bir sunucu ile bir istemci arasında iletişim kurmak için web teknolojisini

kullanan herhangi bir Coğrafi Bilgi Sistemleri olarak tanımlanabilir. Biliyoruz ki bilgi sistemleri

günümüzde belediyelerde ve büyük firmalarda kullanılmaya başlanmıştır. Bilgiye erişimin kolaylaşması

ve güncellenmesi sayesinde iş yükünü aynı zamanda maliyetleri de azalttığından tercih sebebi de

diyebiliriz. Yapılan bu projede Antalya ve Muğla illerinde olan arkeolojik alanların bir sistemde toplanıp

bu alanlar hakkında hızlı ve pratik bilgiye ulaşma imkanı sağlanmıştır.

Bu çalışmada ayrıca, uzaktan algılama yöntemlerini de kullanılarak Antalya’ da bulunan Patara Antik

Kenti’nin kontrollü sınıflandırma yöntemiyle sınıflandırarak, sonucunun web ortamına aktarılmıştır.

Yapılan aktarımlar doğrultusunda arazi örtüsü ve arazi kullanımının dağılımı gösterilmiştir. Bu projede

Sentinel-2 ye ait uydu görüntüleri, NDVI, PCA, HIS türetilmiş verileri kullanılmış olup aynı zamanda

gece ışıkları verisi (DMSP-OLS-2014) ve sayısal yükseklik modeli de ek veri olarak kullanılarak

doğruluğun artırılması sağlanmıştır. Doğruluk analizi yapılarak elde edilen ürünün kalitesi

hesaplanmıştır. Sınıflandırma ve analiz işlemleri ERDAS Imagine yazılımı kullanılarak yapılmıştır.

Genel olarak projede internet ortamında paylaşmak için QGIS yazılımının eklentilerinden

faydalanmıştır. Bunlar; QGIS Cloud, Qgis2Web, Web App Builder olmasının yanında ayrı bir uygulama

olarak Apache Server (Tomcat), Geoserver, PostGIS, QGIS, Leaflet ve Javascript’ de kullanılarak farklı

platformlar ile yapılabilirliği gösterilmiştir. Uygulamalar Host(Web Alanı) ve Domain(Alan Adı)

alınarak ulaşılabilir link olarak internet ortamında paylaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler: WEB CBS, Arkeoloji, Antalya, Likya, Açık Kaynaklı Yazılım, Uzaktan Algılama


92

Acil Sağlık İstasyonları Yer Seçiminde Konumsal Analizlerin Kullanılabilirliği; Ordu İli

Örneği

Abdullah Özdemir1,*, Aysun Gül1, Arzu Özdemir2

1 Ordu Büyükşehir Belediyesi, Coğrafi Bilgi Sistemleri Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu. 2 Ordu Büyükşehir Belediyesi, Harita Zemin Şube Müdürlüğü, Altınordu, Ordu.

Özet

Acil sağlık hizmetleri; acil hastalık, kaza, yaralanma gibi durumlarda, konusunda özel eğitim almış

ekipler tarafından, tıbbi araç-gereç desteği ile olay yerinde, nakil sırasında ve sağlık kuruluşlarında

sunulan tüm sağlık hizmetlerini kapsamaktadır.

Acil Servis (112) sağlık hizmetleri, istisnasız her birimiz için hayati öneme sahiptir. Doğru ve zamanında

yapılan tıbbi müdahale hayat kurtarmakta, en küçük gecikme ise telafisi mümkün olmayan olumsuz

sonuçlara neden olabilmektedir (SB, 2004).

Acil tıbbi müdahale gerektiren durumlarda, hastanın uygun tedavisinin yapılabileceği sağlık kuruluşuna

en hızlı şekilde ulaştırılması ve gereken müdahalenin zamanında yapılması gerekmektedir. Buradaki

anahtar sözcük olan ‘zaman’, ölümle yaşam arasındaki ince çizgiyi belirlemektedir.

Dünya Sağlık Örgütünün verilerinden kaza ve yaralanmalarda meydana gelen ölümlerin yaklaşık %

60’ının ilk 30 dakikada meydana geldiği anlaşılmaktadır (URL 1).

Gerek istatistiklerden ve gerekse her birimiz kişisel deneyimlerimizden bilmekteyiz ki; Acil Sağlık

Hizmetlerinde zaman ve onun ölçüsü olan vakaya ulaşım süresi hayati bir öneme sahiptir. Acil Sağlık

Hizmetlerinde vakaya ulaşım süresinin en aza indirilmesinde Acil Sağlık Hizmet İstasyonları (ASHİ)

kilit rol oynamaktadır. Bu bağlamda acil sağlık hizmetlerinin yurt sathında eşit, ulaşılabilir, kaliteli,

süratli ve verimli olarak yürütülmesini sağlamak ve vakaya ulaşım süresini en aza indirgemek hedefleri

doğrultusunda Acil Sağlık Hizmet İstasyonlarının (ASHİ) tüm yurt geneline yaygınlaştırılması

konusunda adeta bir seferberlik başlatılmıştır (SB, 2008).

Bu seferberlik doğrultusunda yapımına hız verilen ASHİ’lerin sayılarının, kapasitelerinin ve

konumlarının belirlenmesinde temel kriterler olarak; ulaşım olanakları, erişilebilirlik, trafik yoğunluğu,

alternatif güzergâhlar, vaka yoğunluğu, nüfus yoğunluğu gibi parametreler sayılmaktadır.(8) Kriterler

dikkatle irdelendiğinde istasyon yer seçiminde CBS olanaklarından yararlanılmasının büyük bir kolaylık

olmanın ötesinde adeta bir zorunluluk olduğu görülmektedir.

Ordu’daki Acil Sağlık Hizmet İstasyonlarının konumsal yerleşiminin uygunluğu ve olası yeni yerlerin

tespiti için yapılan Ağ Analizleri, En Yakın Yol, Servis Alanı, Konum- Tahsis Analizleri, Hizmet Erişim

Analizleri, Nüfus / Vaka Yoğunluk Analizleri, Değer Raster Haritalarının Üretilmesi gibi pek çok

analizin sonucunda elde edilen bulgular Ordu İl Sağlık Müdürlüğüne sunulmuştur. Yapılan çalışmaların

Sağlık Müdürlüğü yetkilileri tarafından büyük bir ilgiyle karşılanması ve sonuçların hemen

kullanılmaya başlanılması bizleri umutlandırmış, çalışma ve sonuçlarının tartışmaya açılmasının benzer

arayışlar içinde olan tüm kurum ve kuruluşlar için yararlı olabileceği düşüncesiyle bu makale kaleme

alınmıştır.

CBS olanaklarından ülke düzeyinde en üst seviyede yararlanabilmek için bilimsel araştırmaların

yanında hayata dokunan kullanışlı uygulamaların da son derece önemli olduğu gerçeğinden hareket eden

makalemizde; Ordu İl Sağlık Müdürlüğü tarafından ilçe haritasının talep edilmesiyle başlayıp, ilimizde

bulunan 5 adet acil sağlık istasyonun konumunun uygunluğu ile yapılması planlanan 2 adet istasyonun

yer tespitinin yapılmasıyla sonuçlanan çalışmalar ile kullanılan konumsal analizler ışığında elde edilen

sonuçlar aktarılmaya çalışılacaktır.


93

Kaynakça

SB, (2004), Türkiye Sağlık Bilgi Sistemi Eylem Planı, TC. Sağlık Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi

Başkanlığı, Ankara.

SB, (2008), Türkiye Sağlıkta Dönüşüm Programı İlerleme Raporu, Sağlık Bakanlığı, Ankara.

URL 1, (2017), http://www.health.gov.on.ca/english/public/program/ehs/land/response time.html >,

02.06.2017.


94

Üç Boyutlu, Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi Tasarımı ve Uygulaması (YTÜ İnşaat

Fakültesi)

Fatih Sazan1,*, Ümit Gümüşay1

1 TUVİMER, Yıldız Teknik Üniversitesi, Başakşehir, İstanbul.

Özet

Günümüzde her alanda teknoloji hızla gelişmekte ve bu gelişme sonucunda yapılan uygulamalar ve

çalışmalar etkilenmektedir. Önceki yıllarda teknolojinin gelişim seviyesine bağlı iki boyutlu oluşturulan

coğrafi bilgi sistemleri günümüzde bilgisayar sistemlerindeki hızlı gelişmesine bağlı olarak üç boyutlu

ve web tabanlı CBS’ne dönüşmeye başladı.

Bu çalışmada Yıldız Teknik Üniversitesinin İnşaat Fakültesine ait sınıfların ve öğretim üyelerin olduğu

A, B, C, D, E, F bloklarının üç boyutlu, web tabanlı coğrafi bilgi sistemi tasarımın ve uygulamasının

yapılması amaçlanmıştır.

Bu amaç doğrultusunda ESRI firmasının 2008 yılında piyasaya sürdüğü CityEngine yazılımı yardımıyla

üretilen mimari Computer Generated Architecture (CGA) Shape altyapısı kullanılarak 3 boyutlu

modeller oluşturuldu. Öğretim üyelerinin odalarına ve sınıflara ait sözel bilgilerin modele eklenmesiyle

üç boyutlu coğrafi bilgi sistemi kuruldu.

Oluşturulan bu model daha sonra ArcGIS Online servisi kullanılarak yayın yapıldı. Yayında olan

projede İnşaat Fakültesini 3 boyutlu olarak görüntüleme, öznitelikleri aramada ve de proje üzerinde

sınıflar ya da odalar seçilerek öznitelik bilgileri sorgulanabilmektedir.

Anahtar Kelimeler: 3B CBS, CGA, CityEngine


95

Automatic Design of Cartographic Projections

Müge Şenel1,*

1Istanbul Technical University, Department of Geomatics Engineering, 34469, Istanbul, Turkey.

Abstract

The projection of sphere to plane requires a map projection. Because it is impossible to transfer the

sphere to plane without deformation, which is a geometric shape that cannot be directly transferred. The

deformations vary depending on the shape of the designed projection grid. Depending on the purpose of

the map, map projections can be designed by keeping some deformations between acceptable limits.

While cartographers fulfill these tasks, they have tried very different methods. They produced very

different map projections by changing the perspective properties of the projection geometry, including

manual and graphical designs or trial and error methods, or by varying the magnitudes and directions of

deformations with mathematical relations. In the light of these centuries-old productions and

accumulations, these studies have now been moved to the computer environment, and many

cartographic works including map grid designs have begun to be carried out through software. Today,

it is possible to come across a series of software on the academic platform to recognize, produce and

study map projections. Bernhard Jenny's Flex Projector software is one of them. In this study, three

different projections defined by table values of Russian cartographer G.A. Ginzburg, which is not

included in Flex Projector program software library, have been implemented. It is intended to introduce

the software and provide hints for effective use and also tried to encourage our colleagues to develop

different projection processes to achieve alternative results, which are trying to develop appropriate

projection parameters for their own use.

Keywords: Map Projections, Flex Projector, Ginzburg


96

Hidrometeorolojik Gözlem Ağının Havzayı Temsil Ediciliği Sorunu Ve Havza Su

Potansiyeli Hesaplamalarına Etkisi

Ahmet Hamdi Sargın1,*, Mehmet Ekmekçi2

1 Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, Teknoloji Dairesi Başkanlığı, Çankaya, Ankara. 2 Hacettepe Üniversitesi, Hidrojeoloji Mühendisliği, Beytepe, Ankara.

Özet

Havza ölçeğinde sürdürülebilir su kaynakları yönetimi öncelikle havza su kaynakları potansiyelinin

sağlıklı bir şekilde belirlenmesini gerektirir. Bu kapsamda, hidrolojik su bütçesi hesaplamalarının en az

belirsizlik çerçevesinde yapılabilmesi için, su bilançosu bileşenlerini oluşturan hidrolojik çevrim

elemanlarının ölçümü için kurulan hidrometeorolojik gözlem ağının havzayı en iyi şekilde temsil etmesi

önem arz eder. Bununla birlikte, noktasal olarak ölçülen değerlerin alansal dağılımını sağlıklı bir şekilde

verebilecek yoğunlukta gözlem/ölçüm istasyonlarının bulunmadığı durumlarda, mevcut verilerin

maksimum güvenirliği sağlayacak şekilde havza ölçeğinde değerlendirilmesi yoluna gidilmektedir. Bu

doğrultuda, bilgi teknolojilerinde meydana gelişmelere bağlı olarak Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) su

kaynakları yönetiminde de karar destek mekanizması olarak kullanılmaktadır.

Su potansiyelinin ana beslenim kaynağı, yağıştır. Noktasal olarak ölçülen yağış değerleri, belirli

yaklaşımlarla alansal olarak tahmin edilmektedir. Bu nedenle noktasal olarak ölçülen yağış değerlerinin

alansal dağılımının belirlenmesine ilişkin yöntemler farklı yaklaşımlara dayanmakta ve farklı sonuçlar

verebilmektedir. Ayrıca, yağışın yükseklik ile ilişkisinin kurulması ve kar erimesinin hesaba katılması

su potansiyeli hesaplamalarını doğrudan etkilemektedir.

Bu çalışmada, Akarçay Havzasında yer alan Cankurtaran ve Çay alt havzalarında yağış değerlerinin

CBS araçları ile alansal dağılımı yapıldıktan sonra eğri numarası yöntemiyle hesaplanan akış değerleri,

ölçülen akış miktarı ile karşılaştırılacaktır. Akış değerlerinin kalibrasyonunda yağış-yükseklik ilişki ve

kar erimesinin etkisi belirtilerek hidrometeorolojik gözlem ağının önemi vurgulanacaktır.


97

Mezarlık Bilgi Sistemi: Sivas İli Örneği

Sefa Sarı1,2, Gürkan Veysi Özçağlar1, Atilla Altun1, Esra Makara1, İlhami Işık2, Gökhan

Polat2, Adem Seller3, Tarık Türk1*

1Cumhuriyet Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, 58140, Sivas 2Sivas Belediyesi, Bilgi İşlem Müdürlüğü, Sivas 3Universal Bilgi Teknolojileri, İstanbul

Özet

Mezarlık Bilgi Sistemi (MBS) ülkemizdeki yerel yönetimlerin vatandaşa sunduğu en önemli hizmet

alanlarından birisidir. Bu bakımdan birçok belediye vatandaşlarına bu hizmetleri bilişim teknolojileri

yardımıyla sağlamaya çalışarak daha verimli ve etkin bir hizmet sunma gayreti içerisindedir. Başta

Ankara, İzmir, Bursa, Denizli, Eskişehir, Konya belediyeleri olmak üzere birçok belediye bu hizmetleri

web tabanlı CBS yardımıyla sunmaktadır. Bu çalışmada, Sivas Belediyesi Mezarlıklar Müdürlüğü’nde

bulunan mevcut tüm verilerin ortak bir veri tabanında toplanması, mezarlıklara ait sayısal haritaların

oluşturulması, İl Sağlık müdürlüğünden alınan ölüm belgelerinin ve ilgili diğer sözel verilerin

bütünleştirilerek sorgulanabilir ve analiz edilebilir hale getirilmesi ve internet üzerinden vatandaşların

kullanımına sunulması amaçlanmaktadır. Bu çalışma ile vatandaşlar, mezarlıkta bulunan ölen

yakınlarına ait bilgilere internet üzerinden erişebilecek, mezarların konumlarını ve fotoğraflarını

ekranlarında görebilecek ve mezarların konumlarını gösteren haritalara ulaşabileceklerdir. Böylece

yakınlarının mezarlarını ziyaret etmek isteyen vatandaşlar ziyaret edecekleri mezarları kolaylıkla

bularak Sivas Belediyesi tarafından daha kaliteli ve verimli bir hizmet alabileceklerdir.

Bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır.

Veri tasarımı, veri analizi ve sistem mimarisinin tasarlanması

Platformdan bağımsız web tabanlı uygulamanın oluşturulması

Veri Tasarımı Veri Analizi ve Sistem Mimarisinin Tasarlanması: Belediye bünyesinde bulunan ve diğer

ilgili veriler incelenerek sistem mimarisi kurgulanmış ve UML (Unified Modelling Language)

diyagramları kullanılarak veri-işlem modeli ortaya konmuştur. Ardından mezarlık sınırları, malik, ada,

yapı, yol, parsel vb. verileri içeren veritabanı tasarımı gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, mevcut verilerin

metaverileri düzenlenerek sistem ile bütünleştirilmiştir. Diğer taraftan, çalışma alanına ait 2017 yılı orto-

görüntüleri temin edilmiştir. Eksik olan veriler için araziye çıkılarak veri bütünleştirilmesi

gerçekleştirilmiş ve verilerin doğrulukları test edilmiştir.

Çalışmada ArGIS yazılımı kullanılmıştır. Kullanılan CBS yazılımında Dynamic Value ve GenerateId

tablolarına detay sınıfları arasındaki ilişkiler tanımlanarak veri öznitelik bilgilerinin otomatik olarak

tanımlanması sağlanmıştır. Her bir detay sınıfı için gerekli görülen topolojik kurallar uygulanmıştır.

Topolojik ilişkileri tanımlanan verilerin ağ yapısı oluşturulmuştur (Network dataset). Böylece, mevcut

coğrafi ve sözel veriler CBS ortamında bütünleştirilerek sorgulanabilir ve analiz edilebilir hale

getirilmiştir.

Platformdan Bağımsız Web Tabanlı Uygulamanın Oluşturulması: Masaüstü CBS yazılımında

oluşturulan tüm veriler bütünleştirildikten sonra web ortamında platformdan bağımsız kullanıcı arayüz

programları geliştirilmiş ve internet ortamından sunulmuştur. Bu sisteme

http://mezarlik.sivas.bel.tr/mezarlik/ adresi aracılığıyla erişilebilmektedir.

Bu çalışma ile belediyelerde en önemli, karmaşık ve içinden çıkılamaz faaliyetlerden biri olan mezarlık

işleri CBS yardımıyla çözüme kavuşturularak vatandaşların hizmetine sunulmuştur. Bu çalışmanın en

önemli özelliklerinden birisi de platformdan bağımsız web tabanlı bir uygulamanın geliştirilmiş

olmasıdır.


98

Önümüzdeki süreçte, bu hizmetin mobil ortamda da (Android) sunulması planlanmaktadır. Bu

doğrultuda çalışmalar devam etmektedir. Diğer taraftan, geçmiş yıllara ilişkin mevcut verilerle geleceğe

yönelik kestirimler, afet senaryolarının oluşturulması ve toplu defin alanlarının planlanması gibi farklı

çalışmalarla mevcut sistemin zenginleştirilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca, mezarlık alanı içerisine kiosk

ların da yerleştirilmesi planlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Mezarlık Bilgi Sistemi, Web CBS, Sivas


99

Doğal Afetlerde Riskli Alanların Değerlendirilmesinde CBS Kullanımı: Adana İli

Örneği

Bülent Bostancı1,*, Abdurrahman Geymen1, Ahmet İlvan2

1 Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Kayseri. 2 Adana Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Yapı İşleri Daire Başkanlığı, Adana.

Özet

Afet, doğal veya insan kaynaklı nedenlerle oluşarak insanların sosyal yaşamlarını etkileyen ekonomik

ve çevresel kayıplara neden olan olaylar bütünü olarak tanımlanabilir (Gökçe vd., 2008). Doğal afetlere

deprem, volkan patlaması, heyelan, kaya ve çığ düşmesi, fırtına, kasırga, su baskını; teknolojik afetlere

nükleer ve kimyasal kazalar; insandan kaynaklanan afetlere ise orman yangınları, salgın hastalıklar ve

savaş örnek olarak gösterilebilir. Afetin büyüklüğü bir olayın meydana getirdiği can kayıpları,

yaralanmalar, yapısal hasarlar ve yol açtığı sosyal ekonomik kayıplarla ölçülmektedir (Arca 2012). Afet

ile ilgili toplumları bekleyen olası tehlikeler, riskli alan kavramını ön plana çıkarmaktadır. Riskli alanlar,

doğal afetlere ilişkin verilerin tarihsel süreçte toplanması, incelenmesi, çeşitli konumsal analiz ve

değerlendirmeler yapılması yoluyla belirlenebilir.

Riskli alanların hızlı ve etkin biçimde belirlenebilmesi için afetlere yönelik çok yönlü araştırmaların

yürütülmesi ve buna yönelik verilerin bir araya getirilerek analizler yapılması gerekmektedir. Özellikle

riskli alan tespiti ve afet ile ilgili planların yapılmasında verilerin arasındaki konumsal ilişkiler dikkate

alınarak; yoğunluk analizlerive değerlendirmeler yapılabilmesine olanak sağlaması açısından Coğrafi

Bilgi Sistemi (CBS) çok önemli bir konuma sahiptir (Demirci ve Karakuyu 2004). CBS; yeryüzüne ait

verilerin, mekansal bilgileri ile öznitelik bilgilerinin bilgisayar ortamına aktarılması, bu verilerin

sınıflandırılması, birbirleri ile karşılaştırılması, analiz edilmesi, güncellenmesi, istenilen şekilde harita,

grafik ve tablo gibi görsel duruma getirilmesi yolu ile kullanıcılara bir bütün halinde sunulması

işlemlerini kapsamaktadır (Demir vd., 2011). CBS bu yönüyle afetin en çok etkilediği yerlerin

belirlenmesi, etkilerinin azaltılması veya yok edilmesini amaçlayan afet yönetimi ile ilgili konularda

çok büyük avantajlar sağlamaktadır (Reis ve Yomralıoğlu 2005).

Çalışma konusu ile ilgili olarak Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) kurumunun internet

sitesinden Adana ilindeki doğal afetler hakkında ilçe bazında istatistikî bilgiler elde edilmiştir. Deprem,

şiddetli rüzgar, orman yangını, nehir taşkını, şiddetli yağış, dolu, sel, gibi afetlerle ilgili elde edilen

tarihsel veriler Coğrafi Bilgi Sistemi ortamında işlenebilir hale getirilmesi için konumsal bilgileri göz

önüne alınarak ArcGIS yazılım ortamına uyarlanmıştır. Bu veriler üzerinde konumsal ve geoistatistik

analiz araçları olan yoğunluk analizi ile özel enterpolasyon yöntemlerinden birisi olan alan

enterpolasyonu kullanılarak ilçe bazında doğal afet yönünden riskli alanlar tespit edilmiştir.

Deprem verilerinde, yerleşim yerleri katmanı ile deprem katmanı birlikte değerlendirildiğinde, Ceyhan

ilçesinde deprem büyüklüğü fazla olan depremlerin daha çok meydana geldiği görülmektedir. Ayrıca

orman yangınları ile ilgili bir analiz yapılarak illere göre orman yangını durumları görselleştirilmiştir.

Yangın durumu, yangın tekrarlama sayısı ve yangının sebep olduğu hasarlar göz önüne alınarak analiz

yapıldığında en çok yangının Kozan ilçesinde olduğu belirlenmiştir. Deprem, orman yangını, rüzgâr

şiddeti, dolu ve sel gibi afet verilerine göre yapılan analiz işlemleri sonucunda en çok Ceyhan ilçesinin

zarar gördüğü tespit edilmiştir. AFAD kurumunun Ceyhan ilçesinde yaşanan afetler ile ilgili olarak daha

kapsamlı araştırmalar yapması ve afet yönetimi çerçevesinde önlemler alması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler: Doğal Afet, Riskli Alan, CBS, Konumsal Analiz

Kaynaklar


100

Arca D., (2012), Afet Yönetiminde Coğrafi Bilgi Sistemi ve Uzaktan Algılama, Karaelmas Fen ve

Mühendislik Dergisi, Zonguldak.

Demirci A., Karakuyu M., (2008), Afet Yönetiminde Coğrafi Bilgi Teknolojilerinin Rolü, Doğu Coğrafya

Dergisi, sayı 12.

Demir E., Yomralıoğlu T., Aydınoğlu A. C., (2011), Afet Acil Durum Yönetimine Yönelik Coğrafi Veri

Modelinin Tasarlanması: Yangın Örneği, HKMO 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı,

Nisan, Ankara.

Gökçe O., Özden Ş., Demir A., (2008), Türkiye’de Afetlerin Mekansal ve İstatistiksel Dağılımı Afet

Bilgileri Envanteri, Afet İşleri Genel Müdürlüğü, Ankara.

Reis S., Yomralıoğlu T., (2005), Coğrafi Bilgi Sistemleri İle İl Ölçeğinde Afet Yönetim Amaçlı

Planlama, HKMO 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Nisan, Ankara.


101

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve AHP Yöntemi Kullanılarak Rüzgâr Enerji Santrallerinin

Kurulacağı Alanların Belirlenmesi

Murat Çolakoğlu1,*, Halil Akıncı2, Sebahat Temuçin Kılıçer2, Yalçın Yılmaz3, Elif Beyza

Çatalbaş4

1 XYZ Danışmanlık, Divan Residance 34209 Bağcılar, İstanbul. 2 Artvin Çoruh Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Seyitler, Artvin. 3 Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Davutpaşa, İstanbul. 4 Kaynak Holding, Üsküdar, İstanbul.

Özet

Gelişen teknoloji ve sanayileşme ile birlikte tüm Dünya’da enerjiye duyulan ihtiyaç artmaktadır. Enerji

üretimi için kullanılan petrol, kömür, doğal gaz ve linyit gibi fosil kaynaklı yakıtlar yenilenemez

(tükenebilir) enerji kaynakları olarak tanımlanırken hidrolik, jeotermal, biyokütle, güneş ve rüzgar gibi

enerji kaynakları ise yenilenebilir enerji kaynakları olarak adlandırılmaktadır. Fosil yakıtların giderek

pahalılaşması gelişmekte olan ülkeleri enerji politikası açısından dışa bağımlı hale getirmektedir. Ayrıca

fosil kaynakların kullanımı sonucu karbondioksit, kükürtdioksit ve nitrojenoksitlerin emisyonları

ekolojik dengeyi bozmaktadır (Güçlüer, 2011). Fosil yakıtların sınırlı olması ve doğal yaşam üzerindeki

çevresel olumsuz etkileri insanları yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanmaya yönlendirmektedir.

Ülkemizin sahip olduğu iklim özelikleri nedeniyle önemli bir rüzgâr potansiyeli barındırmasına

(Erdoğdu, 2009) ve rüzgar enerjisinin hidro elektriğin ardından en verimli ikinci yenilenebilir enerji

kaynağı olmasına rağmen Ülkemizde enerji üretiminde en az yararlanılan enerji kaynağı rüzgardır.

Türkiye brüt elektrik enerjisi tüketimi 2015 yılında 265,7 milyar kWh olarak gerçekleşirken 2016 yılında

bir önceki yıla göre %3,3 artarak 278,3 milyar kWh, elektrik üretimimiz ise bir önceki yıla göre (261,7

milyar kWh) %4,9 oranında artarak 274,7 milyar kWh olarak gerçekleşmiştir. 2016 yılında elektrik

üretimimizin, %32,1'i doğal gazdan, %33,9'u kömürden, %24,7'si hidrolikten, %5,7'si rüzgârdan, %1,8'i

jeotermalden ve %1,8’i diğer kaynaklardan elde edilmiştir.

Rüzgar enerji santrallerinin (RES) coğrafi konumu, yapılacak yatırımların enerji verimliliği açısından

oldukça önemlidir. Santrallerin kurulum maliyetinin yüksek olması başlangıçta bir dezavantaj olarak

görülse de enerji verimi yüksek olan yerlere kurulacak santrallerden üretilecek enerji karı avantaj

sağlamaktadır. Bu nedenle, Eroğlu (2014) tarafından da belirtildiği gibi Coğrafi Bilgi Sistemleri

yardımıyla rüzgar enerji santrallerinin kurulacağı uygun alanların belirlenmesi oldukça önemlidir.

RES yer seçimi için Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Yenilenebilir Enerji Genel Müdürlüğü

tarafından belirlenmiş standart parametreler bulunmadığı için araştırmacılar çalışmalarında çok sayıda

farklı parametre kullanmaktadır. Literatürde yükseklik, eğim, karayollarına uzaklık, üretilecek enerjinin

nakli için trafo merkezlerine olan uzaklık, sahanın askeri ve sivil radar ve benzer tesislere olan uzaklığı,

demiryolu hatlarına uzaklık, deniz sahillerine uzaklık, hava alanlarına uzaklık, şehirsel alanlara uzaklık,

çevre koruma, milli parklar ve tabiat alanlarına uzaklık gibi parametreler yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bu çalışmada, Balıkesir ili Sındırgı İlçesi sınırları ile Manisa İli Akhisar İlçesi içerisinde kalan yaklaşık

1340 km2’lik alanda rüzgâr enerjisi santrallerinin kurulabileceği uygun alanları belirlenmesi

amaçlanmıştır. Yer seçiminde rüzgâr atlası, eğim, yükseklik, yerleşim alanlarına, radarlara,

karayollarına, demiryolu hatlarına, trafo merkezlerine ve çevre koruma, milli parklar ve tabiat alanlarına

uzaklık parametreleri kullanılmıştır. Çalışmada ayrıca bölgede yer alan mevcut RES lisansları da dikkate

alınmıştır. Parametrelerin ağırlıkları AHP yöntemi ile belirlendikten sonra CBS yardımıyla çalışma

alanında rüzgâr enerji santrallerinin kurulacağı uygun alanlar belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Yenilenebilir Enerji, Rüzgâr Enerji Santralleri, Coğrafi Bilgi Sistemleri, AHP


102

Kaynaklar

Aydın N. Y., (2009), GIS-Based Site Selection Approach for Wind and Solar Energy Systems: A Case

Study From Western Turkey, Doctoral Thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey.

Erdoğdu E., (2009), On The Wind Energy in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(6-

7), 1361-1371.

Eroğlu H., (2014), Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP)

Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini, Eleco 2014 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar

ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27-29 Kasım 2014, Bursa.

Güçlüer D., Batuk F., (2011), Güneş Enerjisi Santrali Kurulacak Alanların CBS-ÇÖKA Yöntemi İle

Belirlenmesi, 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan 2011, Ankara.


103

İstanbul Kara Surları'nın Somut ve Somut Olmayan Kültürel Niteliklerinin Coğrafi

Bilgi Sistemlerinde Modellenmesi

Figen Kıvılcım Çorakbaş1,*, Alper Çabuk1

1 Anadolu Üniversitesi, Mimarlık Bölümü, Yunus Emre Kampüsü, Eskişehir.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Kara Surları Dünya Miras Alanı’nın somut olmayan kültürel niteliklerini

araştırarak Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) veri tabanına işlemek ve oluşturulan bu veri tabanının koruma

amaçlı alan yönetimi, yorum ve sunuma yönelik kullanılmasına olanak sağlayacak ve bu şekilde alan

yönetimi karar verme süreçlerinde etkili olacak bir yöntem geliştirmektir. Bu amaca ulaşabilmek için

aşağıdaki beş hedef belirlenmiştir:

1. Kara Surları Dünya Miras Alanı’nın somut olmayan kültürel niteliklerini tanımlamak,

belgelemek ve bu niteliklerin fiziksel göstergelerini belirleyerek somut olmayan kültürel

nitelikleri yerle ilişkilendirmek,

2. Somut olmayan kültürel niteliklere dair toplanan verilerin analiz edilmesine yönelik olarak bir

CBS veri tabanı tasarlamak ve oluşturmak,

3. CBS yardımıyla, somut olmayan kültürel niteliklerin yoğunlaştığı alanları tespit etmek; bu

niteliklerin en iyi izlenebildikleri noktaları ve rotaları belirlemek; farklı somut olmayan kültürel

niteliklerin birbirleriyle ve alanın somut nitelikleriyle ilişkisini yorumlamak;

4. Somut olmayan kültürel niteliklerin gruplandığı alanlar ve rotaların sürdürülebilirliğini ve

ulaşılabilirliğini tartışmak ve bu alan ve rotaların korunması, yorumlanması ve sunulması için

alan yönetimi stratejileri geliştirmek,

5. Uygulanan özgün yöntemin başka miras alanlarında kullanımına dair genel ilkeler belirlemek

ve bu yöntemin sunduğu alternatif alan yönetimi, yorumu ve sunumu yaklaşımlarını tartışmak.

Çalışmada, somut olmayan kültürel niteliklerin -yer bilgisini temel alarak- CBS ile ilişkilendirilmesini

sağlayan böyle bir yaklaşımın, güçlü yanları ve potansiyelleri araştırılmıştır. Çalışmada geliştirilen

somut olmayan kültürel nitelikleri tanımlama, belgeleme, bunlara dair veri toplama, bu veriyi yer bilgisi

ile ilişkilendirme, CBS ortamında temsil etme ve değerlendirme yönteminin, başka miras alanlarına

uygulanabilirliği tartışılmıştır.

Aynı zamanda, Kara Surları Dünya Miras Alanı’nda -CBS yardımıyla- somut olmayan kültürel

niteliklerin gruplandığı, uyum ya da zıtlık oluşturduğu nokta ve rotalar, alanın karakterinin en iyi

izlenebildiği bakış açıları, farklı tarihi olay/dönemleri temsil eden yerler/rotalar gibi miras değerleri

ortaya çıkarılmıştır.

Alanın somut ve somut olmayan kültürel niteliklerinin ve bunların birbirleriyle ilişkilerinin araştırılması

amacıyla, tarihi görsel ve yazılı kaynak araştırmasından elde edilen bilgiler arazi çalışması ile

doğrulanmaya çalışılmıştır. Literatür taramasından çıkan olası ilişkilerin arazide aranması yöntemiyle,

arazi çalışması ve literatür taramasının beraber yorumlanması sonucunda İstanbul Kara Surları ve

çevresinde somut olmayan kültürel niteliklerin fiziksel izleri ile ilgili elde edilen verilerden bazıları

şöyledir:

geçmiş arazi kullanımını gösteren fiziksel kalıntılar,

kültürler için farklı anlamlar taşıyan anıtlar, yerler veya yapılar,

eylemleri, becerileri ve yere özgü gelenekleri gösteren fiziksel kalıntılar,

edebi ve sanatsal eserlerdeki tasvirler,

tarihi olayların geçtiği yerler,

bir yol veya gezi rotası,

yere özgü yapım sistemleri, malzemeler, inşa teknikleri,


104

farklı dönemleri temsil eden farklı yapım teknikleri,

ruhani ve dini bağlantıları olan alanlar.

Bir başka deyişle, somut olmayan kültürel niteliklerin fiziksel göstergelerinin araştırılması, Kara Surları

ve çevreleriyle ilgili alıntılanan metinlerdeki konum verilerinin tespit edilmesini ve belirsizlikler içeren

konum verilerinin başka kaynaklardan edinilen bilgilerle ve arazide gözlemlenen izlerle karşılaştırılarak

kesinleştirilmeye çalışılmasını içermektedir.

Yapılan arazi çalışmalarında, somut olmayan kültürel niteliklerin alandaki izleri olduğu sonucuna

varılmış olan fiziksel niteliklerin, fotografik veya fotogrametrik olarak belgelenmesi, ya da GPS

yardımıyla koordinatlarının belirlenmesi için birçok kez arazi ziyareti ve çalışması yapılmıştır. Bu

çalışmalarda:

Geçmiş arazi kullanımlarını anlatan fiziksel kalıntıların belgelenmiş,

Kültürler için farklı anlamlar taşıyan anıtlar, yerler veya yapıların ve bu yerlerin önemini anlatan

ve buralarda geçen kutlama, tören, etkinlik gibi aktivitelerin fotografik olarak belgelenmiş,

Sur duvarlarının kentle olan sosyal ve mekânsal ilişkisi gözlemlenmiş,

Surlar üzerinde farklı dönemleri temsil eden farklı yapım teknikleri belgelenmiş,

Eylemleri, becerileri ve yere özgü gelenekleri gösteren fiziksel kalıntıların belgelenmiş,

Tarihi olayların geçtiği yerler belgelenerek bugünkü mekânsal etkileri tartışılmış,

Edebi ve sanatsal eserlerdeki tasvirlerin yerleri belirlenmiş,

Kültürel rotalar ve bunları açıklayan anlatılar belirlenmiştir.

Önerilen yönteme göre toplanmış olan tüm bilgi, Coğrafi Bilgi Sistemi veri tabanına kaydedilmiş ve bu

veri tabanı aracılığıyla değerlendirilerek web haritaları halinde sunulmuş ve arşivlenmiştir.


105

Kent ve Ülke Ölçeğinde Doğal Kaynakların Korunmasında Coğrafi Bilgi Sistemleri

Teknolojilerinin Kullanımı

Burak İpek1

1 Mersin Üniversitesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Yenişehir, Mersin.

Özet

Doğal kaynakların kent veya ülke ölçeğinde yönetimi, ulusal ve/veya uluslararası işbirlikleriyle

sağlanabilecek disiplinler arası bir çalışmadır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisi, sağlamış

olduğu zaman, emek ve mali tasarruflar gibi avantajları nedeniyle bu tür çalışmaların vazgeçilemez bir

parçasıdır. Doğal kaynakların bozulması halinde geri kazanımı oldukça güçtür. Bu doğal kaynaklar,

şehir ve bölge planlama içerisinde doğru bir şekilde yer bulduğunda; kentleri iklim özellikleri ve

çevresel değerler açısından yaşanabilir kılmaktadır. Yitirilmesi veya bozulması durumunda kazanımı

oldukça güç olan bu eşsiz kaynaklar, kentleşme süreci içerisinde mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır.

Tam da bu noktada, farklı veri setlerini bir araya getirme, analiz etme, sorgulama, haritalama ve

görselleştirme gibi çeşitli özellikleri ile CBS teknolojisi doğal değerlerin korunmasında önemli

sayılabilecek kolaylıklar sağlamaktadır. Sulak alanlar, tarım ve orman alanları, doğal sitler, su

kaynakları, flora&faunalar vb. doğal nitelikli birçok kaynağa ilişkin veriler CBS ortamında ulaşım,

kentsel kullanımlar, sanayi alanları, turizm alanları, yatırım yapılacak alanlar gibi pek çok alanda çeşitli

verilerle sentezlenerek planlama dinamiklerine dahil edilmektedir. CBS teknolojisi, bu alanların zarar

görmeyeceği bir şekilde ve değişik türlerde arazi kullanımları açısından değerlendirilmesinde büyük

kolaylıklar sağlamaktadır. Böylelikle bütüncül, çevreye ve doğal değerlere saygılı, kentlilerin ruhsal ve

bedensel ihtiyaçlarına cevap veren; aynı zamanda doğal kaynakların korunarak geliştirildiği kaliteli

kentsel mekânlar üretilebilecektir.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemleri Doğal kaynaklar, Kentsel Koruma


106

Selecting Suitable Areas for Windpower Plant by GIS: A Case Study in Sivas in Turkey

Rutkay Atun1,*, Önder Gürsoy1, Anıl Can Birdal1

1 Cumhuriyet University, Department of Geomatics Engineering, Sivas.

Abstract

In our country, the amount of energy required together with the growth of the industry and the population

is increasing. In contrast, the majority of the energy used is derived from fossil sources that have

polluting effects, limited quantities and are largely imported from foreign countries. Therefore, the need

for renewable energy has inevitably arisen due to factors such as reduction of external dependency on

energy and minimization of pollutant effects of fossil resources. One of the renewable energy sources is

the wind. Wind energy is of great importance due to factors such as not polluting the environment,

causing no noise, having no negative effect on natural plant cover and human health, being an endless

source. Nowadays, with the development of technology, wind turbines should be placed in suitable areas

in order to get the best result together with the increase in efficiency obtained from wind energy.

In this study, the principles (wind speed, slope, visibility, energy transmission lines, etc.) required for

wind turbine site selection are discussed and the possible locations of wind power plants that can be

established for Sivas province are presented in GIS environment.

Keywords: GIS, Site Selection, Wind Power.


107

Yerel Yönetimlerde Etkin Bir Denetim Aracı Olarak CBS

Abdullah Özdemir1,*, Haluk Gürsoy1

1 Ordu Büyükşehir Belediyesi CBS Şube Müdürlüğü, Ordu.

Özet

Sınırlı ekonomik kaynaklara sahip yerel yönetimlerin, maksimum faydayı sağlayacak hizmetleri

üretebilmesi; gerçekçi ve uygulanabilir planlamanın yanı sıra etkin bir izleme ve denetimle

mümkündür.)

Yatırımların etkin ve verimli bir şekilde izlenmesi, denetlenebilmesi ve yönetilmesi ise ancak; sözel ve

grafik verilerin güvenli ve kolay erişilebilir ortak bir veri tabanında tutulmasıyla sağlanabilir.)

6360 sayılı yasa ile Büyükşehir statüsü kazanan Ordu’da, birimler arası koordinasyonun sağlanması,

hizmette mükerrerlik ve çakışmaların önlenmesi, yatırımlara ilişkin kurum arşivinin oluşturulması, karar

verme süreçlerinin hızlandırılması, kamuoyuna güncel ve doğru bilgi sunarak, vatandaşla hizmet bazlı

diyalog ve iletişimin geliştirilmesi amacıyla Ordu Konumsal Yatırım İzleme Sistemi (OKYİS)

geliştirilmiştir.

WEB’in esnekliği ile CBS’nin gücü ve yeteneklerinin harmanlandığı Ordu Konumsal Yatırım İzleme

Sistemi ile Ordu Büyükşehir Belediyesi tarafından planlanan, devam eden ve tamamlanan yatırımlar

konumsal olarak kayıt altına alınmakta, yatırımların konumsal dağılımı, yatırım süreçleri, hem belediye

çalışanları hem de vatandaş ile anlık olarak paylaşılabilmektedir.

Ordu Konumsal Yatırım İzleme Sistemiyle; konumla ilişkilendirilen zengin görsel içerikli veriler, her

an erişilebilir, herkes tarafından kolay anlaşılabilir bir şekilde WEB platformundan yüksek performansta

kullanıcılara sunulmakta, bir projenin; fikir aşamasından, tamamlanmasına kadar geçen tüm süreçler

aylık olarak takip edilebilmektedir.

Anahtar Sözcükler: Yerel Yönetimler, CBS, PostgreSQL, PostGIS, QGIS, Geoserver


108

Landslide Susceptibility Assessment of Hopa (Artvin) District Using GIS-based

Frequency Ratio Method

Halil Akıncı1,*, Esra Tunç Görmüş2, Ayşe Yavuz Özalp1, Cem Kılıçoğlu3

1 Artvin Çoruh University, Department of Geomatics Engineering, Seyitler, Artvin. 2 Karadeniz Technical University, Department of Geomatics Engineering, Trabzon. 3 Ondokuz Mayıs University, Kavak Vocational School, Kavak, Samsun.

Abstract

One of the most common natural disasters along with earthquakes, floods and hurricanes in the world is

landslides. Landslide is defined as the downward or outward movement and displacement of natural

rock, earth or artificial filler material, or a combination of these, forming a slope (Varnes, 1958).

Usually, landslides cause major socio-economic destructions such as loss of life, economic damage,

environmental impacts, cultural and natural inheritance loss. Just as in the whole world, landslides are

one of the main natural disasters that cause loss of life and property in Turkey. When the natural disasters

occurring in the last 50 years in our country are examined, we can see that landslides are the most

common natural disaster with a rate of 45%. The assessment made for landslide disaster indicates that

all our cities are affected at certain levels from the landslide (Gökçe et al., 2008).

According to former Ministry of Public Works and Settlement General Directorate of Natural Disasters'

"Disaster Data Inventory", which was published in 2008 and examined the spatial and statistical

distributions of the disasters that occurred in our country between 1950 and 2000, Artvin is one of the

top ten cities in Turkey where natural disasters are the most common. Similarly, when we examine the

document in question, it can be observed that of the 658 natural disasters that took place in Artvin, 471

(about 72% of natural disasters) were landslides; landslides mostly occurred in the districts of Hopa,

Arhavi and Borçka and only in these three districts more than 400 homes were affected by landslide

disasters. When the data on Turkey National Disaster Archive managed by T.R. Prime Ministry Disaster

and Emergency Management Presidency is examined, it can be seen that 57 landslides that can be

counted as natural disasters happened in Artvin; 5 people died and 6757 people were affected. Due to

the fact that landslides triggered by extreme rainfall and causing loss of life have been concentrated in

the Hopa district for the last two years, it is aimed to create the landslide susceptibility map of the Hopa

district in this study.

Landslide susceptibility maps reveal the susceptibility of areas to future landslides and indicate the

tendency of any area to landslide formation (Guzzetti et al., 2006, Dagdelenler, 2013). In the studies

evaluating the methods and parameters used in the preparation of the landslide susceptibility maps

(Gökçeoğlu and Ercanoğlu 2001; Dağ et al., 2011), it can be seen that although the researchers use

different parameters in landslide susceptibility analyses, slope, aspect, lithology and land cover are

frequently used parameters due to regional characteristics. It is also known that whether or not the data

set regarding a parameter to be used in addition to the regional characteristics can be obtained is

influential in the selection of parameters. Altitude, slope, aspect, curvature (plan and profile curvatures),

lithology, land cover, topographic wetness index, proximity to road and drainage networks have been

used in the landslide susceptibility analyses conducted within the scope of this study. The data related

to the land cover was produced by the supervised classification method from the current SPOT 6/7

satellite images from the study area.

It can be observed from a review of the related literature that there is no consensus among researchers

about the methods and parameters used in the preparation of landslide susceptibility maps and a large

number of parameters and methods have been used since each researcher takes into account the

parameters of the region they work in. Dağ et al. (2011) examined 118 studies that can be reached in the

literature of the last 20 years and pointed out that in the preparation of landslide susceptibility maps,

mostly statistical methods have been used and the ratio of the maps prepared by these methods is 64%.


109

Frequency ratio method has been used in this study as well since it is commonly used in the literature,

has a simple and understandable mathematical model, provides accurate results and is easy to apply.

Keywords: GIS, Landslide Susceptibility Map, Frequency Ratio Method, Hopa, Artvin.

References

Dağ S., Bulut F., Alemdağ S., Kaya A., (2011), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde

Kullanılan Yöntem ve Parametrelere İlişkin Genel Bir Değerlendirme, Gümüşhane Üniversitesi Fen

Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1 (2), 151-176.

Dağdelenler G., (2013), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Örneklem ve Doğrulama

Stratejilerinin Değerlendirilmesi (Gelibolu Yarımadası’nın Doğu Kesimi), Hacettepe Üniversitesi Fen

Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Ankara, 210.

Gökçe O., Özden S., Demir A., (2008), Türkiye’de Afetlerin Mekânsal ve İstatistiksel Dağılımı Afet

Bilgileri Envanteri, Bayındırlık ve İskân Bakanlığı Afet İşleri Genel Müdürlüğü, Afet Etüt ve Hasar

Tespit Daire Başkanlığı, Ankara.

Gökçeoğlu C., Ercanoğlu M., (2001), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Hazırlanmasında Kullanılan

Parametrelere İlişkin Belirsizlikler, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma

Merkezi Bülteni, 23 (2001), 189-206.

Guzzetti F., Reichenbach P., Ardizzonne F., Cardinali M., Galli M., (2006), Estimating The Quality of

Landslide Susceptibility Models, Geomorphology, 81, 166-184.

Varnes D. J., (1958), Landslides and Engineering Practice, Landslide types and processes in Eckel E.B.,

ed., Highway Research Board Special Report 29, NAS‐NRC Publication 544, Washington D.C., 20-47.

Yalçın A., (2007), Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Analitik Hiyerarşi Yönteminin ve

CBS’nin Kullanımı, Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22 (3), 1-14.


110

Türkiye’nin Kentiçi Ulaşım Veri Tabanının Oluşturulması için GIS Temelli Bir Yöntem

Önerisi

Candan Sağıroğlu1,*, Ebru Vesile Öcalır Akünal2

1 Gazi Üniversitesi, Trafik Planlaması ve Uygulaması Bölümü, Teknikokullar, Ankara. 2 Gazi Üniversitesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Teknikokullar, Ankara.

Özet

Kent içi ulaşım planları ülkemizde 1970’li yıllardan bu yana yapılsa da, günümüzde dahi bu planların

niteliği ile ilgili herhangi bir belirleyici mevzuat bulunmamaktadır. Bu çalışmada kent içi ulaşım

planlarının yapımında ve takibinde kullanılacak verilerin saklanması için bir veri tabanı önerilmekte

olup, çalışmanın hedefi ülkemizde yapılan kentsel ulaşım planlarının genel performans

değerlendirmesini yapacak düzeyde merkezi bir bilgi sisteminin oluşturulması ve bu sistemin canlı

kalması için yapılması gereken idari düzenleme önerilerinin ortaya konmasıdır.

Bu hedefe ulaşmak için öncelikle kent içi ulaşım planlama ile ilgili ülkemizdeki ve diğer bazı ülkelerdeki

mevzuat incelenmiştir. Sonrasında, yurt dışında kent içi ulaşım planlarının ulusal seviyede toplanması

için önerilen veri tabanları analiz edilmiştir. İncelenen mevzuat ve veri tabanları ile birlikte, ülkemizdeki

idari yapı ve sürekli istatistik sağlayan devlet kurumlarının sağlayabileceği veriler göz önüne alınarak,

sürekliliği ve kurumlar arasında kayıpsız veri transferini ön planda tutan bir veri tabanı modeli ve bunu

idame ettirebilecek bir idari yöntem önerilmiştir.

Mekansal ilişkilerden azami fayda elde etmek için, veri tabanı tasarımı, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS)

çerçevesinde geliştirilmiştir. Etkin tasarlanmış bir veri tabanı veri tekrarlarını önleyecek, verinin

güvenliğini sağlayabilecektir. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde en önemli nokta veri tabanı tasarımı

yapılırken yapılacak sorgulamalara cevap verebilecek ve bunu en hızlı gerçekleştirecek nitelikte

yapılmalıdır. Veri tabanı çok iyi tasarlandığı zaman mekânsal ve öznitelik veriler belli bir altyapı

üzerinde birleştirilerek mantıksal ve konumsal analizlerin yapılmasına imkân sağlamaktadır. Ayrıca, ek

verilerin elde edilmesiyle genişleyebilecek bir yapıda olmasına veya güncellemelerin verinin tümünü

değil de sadece ilgili kısımlarını kapsayacak şekilde yapılmasında da imkan sağlamasına dikkat

edilmiştir. Buradaki veri modelini oluştururken oluşturulan veri modelinin değişik kullanıcılar,

kurumlar tarafından şimdi ve gelecekte kullanılabilmesi, arşivlenebilir olması, planları değerlendirmek

için gerekli tüm istatistikleri sağlayabiliyor olmasına ve ulaşım planlamada kullanılan değişik

uygulamalar arasındaki veri transferinin kayıpsız gerçekleşmesine dikkat edilmiştir. Dolayısıyla, Ulusal

ve uluslararası hazırlanmış veya hazırlanacak olan diğer veri modeli çalışmalarına uyum sağlaması

amacıyla modelleme araçlarında ve gösteriminde ISO/TC 211 standartları ve INSPIRE Veri Tanımlama

Şablonu temel alınmıştır. Tasarlanan bu veri tabanının INSPIRE çerçevesinde gerçekleştirilen TUCBS

çalışmalarına destek olabileceği, entegre edilebileceği böylelikle ulusal ulaşım veri kütüphanesi olmanın

yanı sıra diğer kurumların ihtiyaç duydukları bilgileri alabilecekleri ve gerektiğinde bilgi

aktarabilecekleri bir ortam oluşturulması hedeflenmiştir.

Böylelikle bu çalışmanın, çeşitli şura ve komisyon raporlarında eksikliği özelikle belirtilen “kentiçi

ulaşım veri tabanının” oluşturulması konusunda somut bir adım olarak ulaşım planlama konusunda katkı

sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler: INSPIRE, CBS, veri tabanı, kentiçi ulaşım


111

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Web Teknolojisinin Kullanılması Kapsamında Örnek

Geodata Uygulaması

Murat Çalışkan1

1 T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Bilgi İşlem Dairesi, Yenimahalle, Ankara.

Özet

Orman ve Su İşleri Bakanlığı uhtesinde bulunan coğrafi veri katmanlarının gösterildiği, sorgulanabildiği

ve çeşitli geometrik işlemlerin yapılabildiği web tabanlı, açık kaynak kodlu bir uygulama olup

Bakanlığımız personeli tarafından uzmanlık tezi kapsamında oluşturulmuştur.


112

CORINE 2012 Türkiye Arazi Örtüsü Sınıflandırma Projesi

Kamile Kalaycı1

1 T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı, Yenimahalle, Ankara.

Özet

Orman ve Su İşleri Bakanlığı ve İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) taraflarınca yürütülen ‘Ulusal Arazi

Örtüsü Haritası (CORINE) Projesi’, Avrupa Çevre Ajansı kriterlerine göre, 2006 ve 2012 yıllarına ait

uydu görüntüleri kullanılarak, arazi örtüsü değişikliklerin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri

yardımıyla tespiti yapılan ve 2012 yılı arazi kullanım haritalarının oluşturulmasını sağlayan bir projedir.

abstract book - hkmo.org.tr · 2017-12-26 · 10:40 to: webcbs, semantİk web, artirilmiŞ...

Documents