Coğrafi bilgi sistemi ve semantik web aracılığıyla bina detaylarına ilişkin çok kaynaklı ve çok ölçekli mekansal verilerin entegrasyonu ve zenginleştirmesi
Integration and enrichment of multi-source and multi-scale spatial data of building features through geographic information system and semantic web
Yazar: ABDULKADİR MEMDUHOĞLU
Danışman: PROF. DR. ALİ MELİH BAŞARANER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Bilgi entegrasyonu = Information integration ; Bilgi haritası = Knowledge maps ; Semantik =   ; Topoğrafik haritalar = Topographic maps ; World wide web =

Özet:
Web 2.0 uygulamalarının ortaya çıkışıyla birlikte kullanıcılar, web'e içerik sağlayabilir olmuşlardır. Bu durum web'te yer alan veri miktarının hızla artmasına yol açmıştır. Tüm alanlarda olduğu gibi mekansal bilgi alanı da bu durumdan etkilenmiştir. Özellikle gönüllü coğrafi bilgi (VGI) uygulamalarının ortaya çıkmasıyla genellikle standart olmayan mekansal veriler artış göstermiştir. Buna paralel olarak, ücretsiz olarak servis edilen bu mekansal verilerin resmi mekansal verilerle entegre edilerek kullanıldığı uygulamalar yaygınlaşmaya başlamıştır. Örneğin, OpenStreetMap (OSM) gibi VGI uygulamaları, kriz koşullarında ihtiyaç duyulan bölgelerin haritalarını ortaklaşa olarak (crowdsourcing) hızlıca oluşturma veya güncelleme olanağı sağlamaktadır. Bu mekansal veri çeşitliliğinden azami yarar sağlayabilmek ve mevcut mekansal verileri daha hızlı ve az maliyetle güncelleyebilmek için öncelikle verilerin entegrasyonu ve zenginleştirilmesi gerekmektedir. Entegrasyon sadece zenginleştirme amaçlı değil aynı zamanda farklı ayrıntı düzeylerinde yer alan mekansal verilerin birbirleriyle ilişkilendirilmesi için de gereklidir. Bu bağlamda, 2000'li yılların başında ortaya konmuş ve zamanla gelişerek mekansal bilgi alanında da yer edinmiş olan semantik web yaklaşımı ve teknikleri bir potansiyele sahiptir. Makinelerin olguları analiz ederek insanların yerine karar verebildiği bu çağda, mekansal verilerin anlamlarının makineler için de tanımlanabildiği, analiz ve çıkarım yapılabilen semantik web ortamında kullanılması bu alanda atılacak önemli bir adımdır.
Bu tez kapsamında farklı kaynaklardan gelen farklı ölçeklerdeki mekansal veriler alan kesişimine göre geometrik olarak eşleştirilmiş ve semantik web yöntemleriyle entegrasyonu ve zenginleştirilmesi sağlanmıştır. Bağlantılı veri şeklinde ortaya konan bu entegre edilmiş ve zenginleştirilmiş verilerle farklı ihtiyaçlara aynı yerden cevap verebilme imkanı uygulamalarda gösterilmiştir. Bunun yanı sıra semantik web'in en güçlü yanlarından olan mantıksal çıkarımlar ile tanımlanmamış detay ilişkileri ve çeşitli sınıflar elde edilerek örneklerle gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar semantik web tekniklerinin mekansal bilgi alanında kullanılmasının makinelerin bilgi çıkarımı konusuna önemli katkılar sunabileceğini ortaya koymuştur.

Abstract:
With the emergence of Web 2.0 applications, users have been able to provide content to the web. This has led to a rapid increase in the amount of data on the web. As in all fields, the spatial information has also been affected by this situation. Especially with the advent of Voluntary Geographic Information (VGI) applications, a large amount of, but often non-standard, spatial data has increased. Parallel to this, applications in which these spatial data, which are served free of charge, are integrated with official spatial data have become widespread. For example, VGI applications such as OpenStreetMap (OSM) provide the opportunity to quickly create or update maps of regions needed in crisis conditions jointly (crowdsourcing). In order to get the maximum benefit from this spatial data diversity and update the existing spatial data faster and with less cost, the integration and enrichment of the data is required first. Integration is not only necessary for enrichment, but also for associating spatial data with each other at different levels of detail. In this context, the semantic web approach and techniques, which were introduced in the early 2000s and developed over time, have a potential in the field of spatial information. In this age, where machines can analyze facts and decide instead of people, using spatial data in a semantic web environment where machines can understand, analyze and make inferences is an important step to be taken in this field.
Within the scope of this thesis, spatial data at different scales from different sources are geometrically matched based on the area overlap and their integration and enrichment with semantic web methods. The possibility of responding to different needs from the same data set with this integrated and enriched data presented in the form of linked data has been demonstrated in the applications. In addition, logical inferences, which are the strongest aspects of the semantic web, and undefined feature relations and various classes are obtained and shown with examples. The results revealed that the use of semantic web techniques in the field of spatial information can make significant contributions to the knowledge inferences by machines.