Geri Dön

Human-machine collaboration in landscape architecture:Multi-stage integration of ai into landscape site analysisworkflow

Peyzaj mimarlığında insan-makine işbirliği: Yapay zekanınçevre analizi sürecine çok katmanlı entegrasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 1007446
  2. Yazar: BUSE EZGİ ER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MELİH BOZKURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Peyzaj Mimarlığı, Landscape Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Peyzaj Mimarlığı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

21. yy'da hızla artan nüfus, iklim krizi ve kontrolsüz kentleşme gibi çok katmanlı sorunlar, peyzaj mimarlığında estetikten öte, işlevsel çözümlerin üretiminin hızlandırılmasını zorunlu kılmıştır. Bu durum, planlama sürecinde daha hassas veri setleriyle çalışılmasını ve disiplinlerarası yaklaşımların öneminin altını çizmektedir. Günümüzün dinamik kentleşme pratikleri içerisinde peyzaj mimarlığı, ekosistem servislerinin sürdürülmesi ve kentsel dirençliliğin artırılması noktasında kritik bir rol oynamaktadır. Ancak bu karmaşık sorunlara karşı üretilecek çözümlerin hızı, geleneksel tasarım ve analiz yöntemlerinin manuel kapasitesini sıklıkla zorlamakta; tasarımcıları güncel veri ihtiyacı ile kısıtlı zaman arasında bir tercihe zorlamaktadır. Bu noktada, veri temelli tasarım yaklaşımları artık sadece teknik bir destek değil, rasyonel ve ekolojik açıdan tutarlı çözümler üretmek için temel bir paradigma değişimi olarak karşımıza çıkmaktadır. Özellikle son on yıldır; coğrafi verilerin elde edilmesinde uzaktan algılama, mimari görsel üretimi ve modellemede yapay zeka (YZ) araçları, otomasyonda bulut tabanlı sistemler, afet önleme stratejilerinde ise uydu verilerinden daha sık faydalanılmaktadır. Bu tekniklerinin YZ ile entegrasyonu, tasarım sürecinin en kritik aşaması olan alan analizi süreçlerinde devrim niteliğinde dönüşümlere yol açmıştır. Geleneksel yöntemler ile kaybedilen zaman, makine öğrenimi ile telafi edilerek karar süreci kolaylaştırılmaktadır. Bu durum günümüzde sık karşılaşılan acil durumlarda ve afet senaryolarında, üretimde verimliliği sağlayarak yapılı çevre kalitesinin artmasına destek olmaktadır. Ancak mevcut akademik literatür ve mesleki pratik incelendiğinde, bu teknolojilerin kullanımında ciddi bir teknik bariyer sorunu gözlemlenmektedir. YZ araçlarından maksimum verim sağlanabilmesi için bu teknolojiyi kullanabilecek yetkinlikte olunması ve program bilgisine sahip olunması gerekmektedir. Söz konusu tez çalışması, bu teknik engelleri ortadan kaldırmayı hedefleyerek, profesyonel kodlama eğitimi almamış tasarımcıların da yapay zekanın gücünden şeffaf ve denetlenebilir bir şekilde faydalanabileceği yeni bir iş akışı önermektedir. Araştırmanın temel felsefesi, yapay zekayı insanın yerine geçen bir otomasyon mekanizması olarak değil, insanın yaratıcı zekasını ve sezgisel kapasitesini destekleyen bir 'işbirlikçi' olarak konumlandırmaktır. Aynı zamanda tez, YZ destekli araçların peyzaj mimarlığı bağlamında hem kullanım avantajlarını hem de kısıtlarını incelerken, etik sorunları da ele almaktadır. Bu alternatif İnsan-Döngüde (HITL) yaklaşımı, özellikle peyzaj mimarları için pratik ve tekrarlanabilir olup, programlama ve YZ araçlarının eğitim ve mesleki uygulamada etkin kullanımını da teşvik etmektedir. HITL modeli, YZ'nın ürettiği verilerin kullanıcı tarafından sürekli olarak geri beslemelerle optimize edilmesini temel alır. Çalışmanın kuramsal çerçevesinde ele alınan YZ destekli kodlama (vibe-coding) kavramı ise, kullanıcının ihtiyacına göre YZ aracılığıyla işlevsel kod blokları üretmesini sağlayan bir yöntemdir. Bu yöntem sayesinde, Python kütüphaneleri ve ArcGIS gibi karmaşık araçlar arasındaki entegrasyon, kullanıcıdan teknik bir yazılım uzmanlığı talep etmeksizin gerçekleştirilebilmektedir. Doğal dil işleme yeteneklerinin bu vesileyle kullanımı, analiz sürecinde teknik ayrıntıların yarattığı bilişsel yükü azaltarak mekansal veriyi yorumlamaya ve stratejik kararlara odaklanılmasına olanak tanımaktadır. Çalışmanın özgün değerini ve literatürdeki mevcut yaklaşımlardan ayrışan yönlerini tanımlayan temel unsur, YZ'yı peyzaj mimarlığı pratiğinde sadece bir sonuç ürünü üreticisi değil, tasarımcının mekansal verilerle kurduğu ilişkiyi kökten dönüştüren bir ortam önerisi olarak kurgulamasıdır. Mevcut araştırmaların çoğu, ileri düzey veri analizi ve kodlama gerektiren süreçleri teknik uzmanlık alanı olarak tanımlarken; bu çalışmada, karmaşık yazılım bariyerlerini aşan bir metodoloji sunularak mesleki pratikte teknik bir demokratikleşme alanı yaratılmaktadır. Sürecin kontrol edilemediği otonom sistemlerin aksine, önerilen modelde peyzaj mimarının sezgisi ve bilgi birikimi, analiz sürecinin her adımında denetleyici bir filtre olarak korunmaktadır. Ayrıca, önerilen modelin çeşitli coğrafi ve kentsel karakterlere sahip üç alan üzerinden test edilmesi; yöntemin ölçekten ve konumdan bağımsız, evrensel bir geçerliliğe sahip olduğunu kanıtlamakta ve bu niteliğiyle tekil örneklemler üzerine kurulu çalışmalardan ayrışmaktadır. Araştırma; literatür taraması, araç kıyaslaması ve uygulama aşamalarından oluşan çok katmanlı bir yapıya sahiptir. 2024-2025'te sürdürülen bu çalışma kapsamında, YZ ve peyzaj mimarlığı kesişimindeki kırılma noktaları ve ilgili teknik terimler açıklanmış; sektörde yaygın olarak kullanılan üretken YZ (GenAI) araçlarından Midjourney, ArchiVinci ve ChatGPT'nin görsel üretim kapasiteleri test edilmiş; çeşitli araçların (Python, ArcGIS ve web tabanlı GIS platformları) üretim performansları ve veri analizi tutarlılıkları kıyaslanmıştır. Vibe-coding ile çok katmanlı analizler yapılmış ve sonuçlar otomatik olarak görselleştirilmiştir (örn. bitki sağlığı, bina fonksiyonu, arazi kullanım analizleri). Önerilen iş akışının geçerliliğini test etmek amacıyla, dünya ölçeğinde farklı karakterlere, iklimlere ve kentsel dokulara sahip üç önemli kentsel açık alan örneklem olarak seçilmiştir. Araştırma basamakları, İzmir Kültürpark, New York Central Park ve Singapur Gardens by the Bay projeleri özelinde gerçekleştirilmiştir. Bu alanlar, biyoçeşitlilik ve çok amaçlı kullanımlarının yanı sıra, veri yoğunlukları ve temsil ettikleri farklı ekolojik-kentsel problemler nedeniyle araştırmanın merkezine alınmıştır. Her üç uygulama alanında da, YZ destekli analizlerin geleneksel yöntemlerle haftalar sürebilecek veri işleme süreçlerini dakikalara indirdiği ve hata payını minimize ettiği gözlemlenmiştir. Amaç, peyzaj mimarlarının kompleks ayrıntılarda kaybolmak yerine, elde edilen mekansal verileri pratik bir şekilde yorumlamaya odaklanmalarını sağlamaktır. Uygulama sürecinde elde edilen veriler, YZ'nın peyzaj mimarlığı iş akışına dahil edilmesinin üretim verimliliğinde dramatik bir artış sağladığını ortaya koymuştur. Ancak bu hız artışının, peyzaj mimarının eleştirel süzgecinden geçmeyen verilerle birleşmesi durumunda yanıltıcı sonuçlar doğurabileceği de tartışma bölümünde önemli bir yer tutmaktadır. Algoritmik yanlılıklar, veri gizliliği ve YZ'nın ürettiği sonuçların etik boyutu, araştırmanın kritik sorgulamaları arasındadır. Elde edilen çıktıların her zaman yerel bağlam ve ekolojik gerçekliklerle doğrulanması gerektiği vurgulanmıştır. Bu durum, teknolojinin peyzaj mimarının yerine geçmediğini, aksine elindeki veri işleme kapasitesini bir üst seviyeye taşıyarak ona daha derinlemesine analiz yapma imkanı verdiğini göstermektedir. Teknik bariyerlerinin aşılması ve 'vibe-coding' gibi yaklaşımların benimsenmesiyle birlikte, peyzaj mimarlığı pratiğinin daha demokratik ve veri odaklı bir yapıya kavuşacağı öngörülmektedir. Araştırmanın önerdiği HITL tabanlı iş akışı, sadece akademik bir model sunmakla kalmayıp, mesleki uygulamada ve eğitim müfredatlarında kullanılabilecek pratik bir yol haritası niteliğindedir. Gelecek projeksiyonlarında, YZ'nın yerel yönetimlerin karar destek mekanizmalarına entegre edilmesi ve planlama süreçlerinde gerçek zamanlı ekolojik analizlerin kullanılmasıyla, sosyal açıdan daha kapsayıcı ve fiziksel değişimlere daha dirençli kentlerin üretilmesinin mümkün olduğu vurgulanmaktadır. Bu çalışma, teknolojinin teknik bir zorunluluktan ziyade, daha yaşanabilir ve sürdürülebilir bir yapılı çevre üretmek için stratejik bir kaldıraç olarak kullanılabileceğini bilimsel bir çerçeveyle ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

The 21st century's multifaceted problems such as rapidly increasing population, climate crisis, and uncontrolled urbanization have necessitated the acceleration of the production of functional solutions in landscape architecture, going beyond mere aesthetics. This situation underscores the need to work with more precise data sets in the planning process and the importance of interdisciplinary approaches. Within today's dynamic urbanization practices, landscape architecture plays a critical role in maintaining ecosystem services and increasing urban resilience. However, the speed required to produce solutions to these complex problems often strains the manual capacity of traditional design and analysis methods, forcing designers to choose between the need for up-to-date data and limited time. At this point, data-driven design approaches are no longer just technical support, but a fundamental paradigm shift for producing rational and ecologically consistent solutions. Especially in the last decade, remote sensing in obtaining geographic data, artificial intelligence (AI) tools in architectural visualization and modeling, cloud-based systems in automation, and satellite data in disaster prevention strategies have been used more frequently. The integration of these techniques with AI has led to revolutionary transformations in site analysis processes, which are the most critical stage of the design process. The time lost with traditional methods is compensated for by machine learning (ML), facilitating the decision-making process. This contributes to increased productivity and improved built environment quality in today's frequently encountered emergency and disaster scenarios. However, a review of existing academic literature and professional practice reveals a significant technical barrier to the use of these technologies. Maximizing the effectiveness of AI tools requires expertise and programming knowledge. This thesis aims to overcome these technical barriers by proposing a new workflow that allows designers without professional coding training to benefit from the power of artificial intelligence in a transparent and auditable way. The fundamental philosophy of the research is to position artificial intelligence not as an automation mechanism replacing humans, but as a 'collaborator' that supports human creative intelligence and intuitive capacity. At the same time, the thesis examines both the advantages and limitations of using AI-assisted tools in the context of landscape architecture, while also addressing ethical issues. This alternative Human-in-the-Loop (HITL) approach is practical and repeatable, especially for landscape architects, and encourages the effective use of programming and AI tools in education and professional practice. The HITL model is based on the continuous optimization of AI-generated data through user feedback. The AI-assisted coding (vibe-coding) concept, discussed within the theoretical framework of this study, is a method that enables the generation of functional code blocks via AI according to the user's needs. Thanks to this method, integration between complex tools such as Python libraries and ArcGIS can be achieved without requiring technical software expertise from the user. The use of natural language processing capabilities in this way reduces the cognitive burden created by technical details in the analysis process, allowing for a focus on interpreting spatial data and making strategic decisions. The fundamental element defining the original value of this study and its departure from existing approaches in the literature is its conceptualization of AI not merely as a producer of end products in landscape architecture practice, but as a proposal for an environment that radically transforms the designer's relationship with spatial data. While most existing research defines processes requiring advanced data analysis and coding as a field of technical expertise, this study creates a space for technical democratization in professional practice by offering a methodology that overcomes complex software barriers. Unlike autonomous systems where the process cannot be controlled, in the proposed model, the landscape architect's intuition and knowledge are preserved as a controlling filter at every step of the analysis process. Furthermore, testing the proposed model on three sites with diverse geographical and urban characteristics proves that the method has universal validity, independent of scale and location, and thus distinguishes it from studies based on individual samples. The research has a multi-layered structure consisting of literature review, tool comparison, and application phases. This study, conducted in 2024-2025, clarified the breaking points at the intersection of AI and landscape architecture and related technical terms; tested the visual generation capabilities of commonly used generative AI (GenAI) tools such as Midjourney, ArchiVinci, and ChatGPT; and compared the production performance and data analysis consistency of various tools (Python, ArcGIS, and web-based GIS platforms). Multi-layered analyses were performed using vibe-coding, and the results were automatically visualized (e.g. plant health, building function, land use analyses). To test the validity of the proposed workflow, three significant urban open spaces with different characteristics, climates, and urban textures were selected as examples from around the world. The research steps were carried out for Izmir Kültürpark, New York Central Park, and Singapore Gardens by the Bay. These sites were chosen as the focus of the research due to their biodiversity and multi-purpose uses, as well as their data density and the different ecological-urban problems they represent. In all three sites, it was observed that AI-assisted analyses reduced data processing times, which could take weeks with traditional methods, to minutes and minimized the margin of error. The aim is to enable landscape architects to focus on interpreting the obtained spatial data in a practical way, rather than getting lost in complex details. Data obtained during the implementation process revealed that incorporating AI into the landscape architecture workflow dramatically increased production efficiency. However, the discussion also highlighted the potential for misleading results when combined with data that has not been critically examined by the landscape architect. Algorithmic biases, data privacy, and the ethical implications of AI-generated results were among the critical questions addressed in the research. It was emphasized that the obtained outputs should always be validated against the local context and ecological realities. This situation demonstrates that technology is not replacing the landscape architect, but rather taking their data processing capabilities to the next level, enabling them to conduct more in-depth analyses. It is predicted that landscape architecture practice will become more democratic and data-driven by overcoming technical barriers and adopting approaches such as 'vibe-coding'. The HITL-based workflow proposed in this research not only offers an academic model but also serves as a practical roadmap that can be used in professional practice and educational curricula. Future projections emphasize that integrating AI into the decision-making mechanisms of local governments and using real-time ecological analyses in planning processes will make it possible to create more socially inclusive cities that are more resilient to physical change. This study demonstrates, within a scientific framework, that technology can be used not merely as a technical necessity, but as a strategic lever to create a more livable and sustainable built environment.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75117

    Kent mobilyaları tasarımında kullanılabilecek kavramsal bir model

    Başlık çevirisi yok

    SEÇİL YAYLALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA AYDINLI

  2. Tez No

    1005359

    Yapay zekâ tabanlı çeviri araçlarının Birleşik Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT2) bağlamında incelenmesi

    Evaluation of AI-based translation tools in terms of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2)

    GÖKHAN URAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Mütercim-TercümanlıkSakarya Üniversitesi

    Çeviribilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM BALKUL

  3. Tez No

    921586

    Danışman yetkinliklerinin ERP kritik proje faktörlerine ve ERP projeleri üzerine etkileri: Bir SAP danışmanlık firmasında uygulama

    The effects of consultant competencies on ERP criticalproject factors and ERP projects: Application in an SAP consulting firm

    GÖZDE KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMİL CEYLAN

  4. Tez No

    856134

    Makine öğrenmesi ile şirket çalışanlarının oluşturduğu siber risk matrisi ve aksiyonların belirlenmesi

    Determining the cyber risk matrix and actions created by company employees using machine learning

    ESMA SIĞIRTMAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA

  5. Tez No

    919735

    Developing filters for laundry machines to prevent microfiber release

    Ev tipi çamaşır makineleri için mikrofiber salınımını engelleyen filtrelerin geliştirilmesi

    GÖKÇE SAKMAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK YALÇIN ENİŞ

    DOÇ. DR. HANDE SEZGİN

Geri Dön