Geri Dön

İstanbul'da kentsel yayılmanın yapay sinir ağları ile öngörüleri

Urban sprawl prediction in İstanbul using neural networks

  1. Tez No: 251247
  2. Yazar: HAKAN ÖZCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Kentlerin yaşam döngüsünün doğal bir süreci olan yayılmanın olumlu sonuçlarından ziyade plansız ve kontrolsüz bir şekilde başlayan ve devam eden durumlarda olumsuz sonuçları göze çarpmaktadır. Geçtiğimiz yıllar içerisinde dünya çapında şehir ve bölge plancılarının, çevrecilerin ve yerel yöneticilerin dikkatle üzerinde durdukları kentsel yayılma gelişen dünyanın karşılaşmakta olduğu ve gelecek yıllarda etkisini daha da fazla hissettirebilecek bir problem olarak gündeme gelmiştir.Planlı bir büyüme ve yayılma için gerekli tedbirleri almak adına öngörülerde bulunabilmek yayılmayı kontrol altına almak kentsel yayılmanın olumsuz yanlarını bertaraf etmek adına atılabilecek en önemli adımlardan biridir. Bir çok değişik faktörün etkisi altında olan yayılma dinamiği, geçmiş verinin incelenmesi sayesinde analiz edilebilirse gelecek yıllara yönelik olarak yayılmanın yönü ve şiddeti tespit edilebilir.Bu çalışmada, farklı bilim dalları tarafından farklı yönlerden incelenen kentsel yayılma olgusu hakkında öngörülerde bulunabilmek için coğrafi bilgi sistemleri desteğinde yapay zekanın bir uzantısı olan yapay sinir ağları modellemesi kullanılmıştır.Uzaktan algılama yöntemi ile elde edilen, 1975, 1995 ve 2005 yıllarına ait yerleşim, ekolojik ve jeolojik bakımdan sakıncalı bölge, şehir merkezlerine uzaklık, ana ulaşım akslarına uzaklık, orman arazisi, eğimli alan ve nüfus verisi ArcGis yazılımı ile analiz edilerek, kurulacak yapay sinir ağı modeline uygulanabilecek bir veri tabanı oluşturulmuştur. Elde edilen veri tabanı, Statistica Neural Networks yazılımı ile kurulan yapay sinir ağı modelinde işlenerek 2015 yılına ait tahmini yerleşim sonuçları üretilmiş, çıkan sonuçlar tekrar Arcgis yazılımı ile analiz edilmiştir.Çalışmanın sonuçları doğrultusunda, genel yayılma eğiliminin korunmasının yanısıra bazı belirgin alanların ön plana çıkması öngörülmektedir. Buna göre Avrupa yakasında Silivri, Küçük Çekmece, Güngören ve Esenler çevresinde, Anadolu yakasında ise Tuzla ve Maltepe civarında belirgin bir yayılma söz konusudur.

Özet (Çeviri)

Beside the advantages of urban sprawl as an ordinary circumstance for the most of the cities, there are lots of disadvantages stand out especially when the sprawl is unbounded. In the last decades , urban sprawl was a challenging problem and apperantly seems to be more challenging in the near future according to urban and regional planners, environmentalists and local governors.In order to take steps for a regular growth and sprawl, without arguing, there is a need of prediction for coming years. Analysing the trends in the previous years, It is possible to predict the direction and intencity of the sprawl which actually depends on lots of diffrent parametres.In this study, geographical information systems and neural networks which is an extension of artificial intelligence is used in order to make a prediction about urban sprawl in coming years which is analysed in different ways with different methods by different disciplines so far.A database is composed in ArcGis software by analysing the settling, ecological and jeological disadvantageous zones, distance to city centers, distance to main roads, forest zones, downgrades and population data belongs to the years 1975,1995 and 2005 is gathered using remote sense. The database, then, applied to a neural network model which is structred in Statistica Neural Networks tool and predictions are generated for the year 2015. In the last stage, predictions are analysed in ArcGis.According to results, it seems that the regular sprawl trend is maintained however there are some regions loom large considering previous years. The prediction says that there may be a noteworthy sprawl around Silivri, Küçük Çekmece, Güngören and Esenler in Eurpian side and around Tuzla and Maltepe in Asian side.

Benzer Tezler

  1. District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  2. Detection of urban expansion in Turkey by using spectrally unmixed landsat images and nighttime DMSP-OLS images

    Türkiye'de kentsel yayılmanın, spektral unmixed landsat görüntülerinden ve DMSP-OLS gece görüntülerinden saptanması

    CİHAN UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  3. Multiculturalism, division and planning: Lessons for urban integration and the case of Nicosia

    Çok kültürlülük, bölünme ve planlama: Kentsel bütünleşme için dersler ve Lefkoşa örneği

    GİZEM CANER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FULİN BÖLEN

  4. Impact of boundary layer meteorology on air quality in urban areas

    Kentsel alanlarda sınır tabaka meteorolojisinin hava kalitesi üzerine etkisi

    İSMAİL SEZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DENİZ

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  5. Seismic performance of tunnel in liquefiable soil

    Sıvılaşabilen zemin tüneli sismik performansı

    MOHSEN FATHIEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği ve Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYFER ERKEN