Şehirsel fonksiyonların analiz ve planlaması için yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi
Developing artificial intelligence algorithms for urban functional analysis and planning
- Tez No: 984643
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH DÖKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Coğrafya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, şehir coğrafyasında yapay zekâ ve mekânsal veri bilimi tekniklerini bütünleştirerek şehir fonksiyonlarının sınıflandırılması ve tahminine yönelik yeni bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. İstanbul'da gerçekleştirilen fonksiyonel sınıflandırma analizinde, İlgi Noktaları (Points of Interest-POI) ile bina ayak izlerinden derlenen yaklaşık bir milyon açık kaynaklı mekânsal veri kullanılmıştır. Sınıflandırma analizinde karma fonksiyonlu parseller Shannon Entropisi tekniği ile tespit edilmiştir. Hakim fonksiyonların dağılış özellikleri ve tespitinde ise yoğunluk tabanlı mekansal kümele algoritması (DBSCAN) kullanılmıştır. Ardından fonksiyonu bilinen parsellerin çevresel özelliklerinden mekansal değişkenler üretilmiştir. Bu değişkenler Başakşehir ve Sancaktepe ilçelerinde boş parsellerin olası fonksiyonları bir makine öğrenmesi modeli olan XGBoost algoritması ile tahmin edilmiştir. İstanbul'un fonksiyonel sınıflandırma doğruluk analizi sonucunda modelin genel doğruluk oranı %94,8, Kappa katsayısı 0,94 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuç, sınıflandırmanın fonksiyonel desenleri yüksek doğrulukla yansıttığı anlamına gelmektedir. Pilot ilçelerde uygulanan XGBoost modelinin genel doğruluk oranı %93, macro average precision, recall ve F1 değerleri ise 0,90–0,91 aralığında gerçekleşmiştir. Bu bulgular, modelin farklı fonksiyon türlerini tahmin etmede dengeli bir tahmin başarısı sergilediğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, İstanbul'un merkezinde, kıyı kesimlerinde ve ilçe merkezilerinde fonksiyonel çeşitliliğin yüksek, merkezlerden ve kıyıdan uzaklaştıkça ise düşük olduğunu göstermektedir. Barınma fonksiyonunun şehir genelinde en baskın fonksiyon olduğu bunu ticaret, kamu hizmetleri ve sanayinin izlediği tespit edilmiştir. Tahmin analizinde boş parsellerin önemli bir bölümünün konut, ticaret ve rekreasyon fonksiyonlarına dönüşme eğiliminde olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen yapay zekâ temelli sınıflandırma ve fonksiyon tahmin modeli, şehirlerin planlama süreçlerine veri temelli, hızlı ve nesnel katkı sunabilecek niteliktedir. Bu yönüyle çalışma, şehirlerin sürdürülebilir, dengeli ve erişilebilir biçimde gelişmesine yönelik bilimsel bir temel oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop a new model for the classification and prediction of urban functions by integrating artificial intelligence and spatial data science techniques within the framework of urban geography. In the functional classification analysis conducted for İstanbul, nearly one million open-source spatial datasets compiled from Points of Interest (POI) and building footprints were utilized. Mixed-use parcels were identified using the Shannon Entropy technique, while the spatial distribution and detection of dominant functions were determined through the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm. Subsequently, spatial variables were generated from the environmental characteristics of parcels with known functions. These variables were employed in the Başakşehir and Sancaktepe districts to predict the possible functions of vacant parcels using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning algorithm. The functional classification accuracy analysis for İstanbul yielded an overall accuracy of 94.8% and a Kappa coefficient of 0.94, indicating that the classification effectively represented the functional spatial patterns. In the selected districts of Istanbul, the XGBoost model achieved an overall accuracy of 93%, with macro average precision, recall, and F1 scores ranging between 0.90–0.91, demonstrating balanced predictive performance across different function types. The results indicate that functional diversity is concentrated in the central business districts, coastal zones, and district centers of İstanbul, reflecting the city's mixed-use and multifunctional character in these areas. As the distance from these central and coastal zones increases, land use becomes more homogeneous, dominated mainly by residential function. The housing function dominates citywide, followed by commercial, public service, and industrial uses. Prediction analyses indicate that a substantial proportion of vacant parcels tend to transform into residential, commercial, and recreational functions. The developed AI-based classification and prediction model provides a data-driven, rapid, and objective tool for urban planning processes. Accordingly, this study establishes a scientific foundation for the sustainable, balanced, and accessible development of cities.
Benzer Tezler
- 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
2014
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FULİN BÖLEN
- Açık hava müzelerinin eğitim ve kültür değerinin incelenmesi, İstanbul Miniatürk örneği
Study of the educational and cultural values of the open air museums, the case of Miniaturk İstanbul
TUĞCE TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY
- Water sensitive urban design: A case study of Bahçelievler neighborhood in Balikesir
Suya duyarlı kentsel tasarım: Balıkesir Bahçelievler mahallesi için tasarım önerisi
SEVDE KEMANECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLDEN DEMET ORUÇ
- Büyükada'nın kültürel peyzaj değerlerinin korunmasına yönelik değerlendirme yöntemleri
Evaluation techniques towards the preservation of cultural landscape values of Büyükada
SELİN KARSAN AYANOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEGAN KAHYA SAYAR