Kentsel dönüşüm alanlarının derin öğrenme yöntemi ile belirlenmesi
Identification of urban transformation areas with deep learning method
Yazar: UĞUR BOZDOĞANLIO
Danışman: PROF. DR. ABDURRAHMAN EYMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Harita Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Kentsel dönüşüm, şehirlerin sürdürülebilir gelişiminin ve yaşam kalitesinin artırılmasının kritik bir unsuru olarak kabul edilmektedir. Kayseri ili, Talas İlçesinde yer alan yaklaşık 1200 yapıya ait verilerin incelendiği bu çalışmada, derin öğrenme algoritmaları kullanarak kentsel dönüşüm ihtiyacı olan alanların belirlenmesi amaçlanmıştır. Yapay sinir ağları yardımıyla yapılan analizler, kentsel yapıların mevcut durumunu ve dönüşüm potansiyellerini değerlendirmekte, böylece planlamacılara ve yöneticilere karar verme sürecinde stratejik veri sağlamaktadır. Çalışmanın odak noktası, çalışma alanına ait yapısal, demografik ve coğrafi verilerin kapsamlı analizidir. Bu çok boyutlu veri seti, Talas İlçesinin çeşitliliğini ve dinamiklerini yansıtmakta ve derin öğrenme modelinin eğitimi için zengin bir zemin oluşturmaktadır. Model, 0.95'e varan bir validasyon doğruluk değeri ile kentsel dönüşüme ihtiyaç duyulan yapıları başarıyla sınıflandırmaktadır. Bu yüksek doğruluk oranı, derin öğrenmenin karmaşık kentsel verilerin analizinde ne kadar etkili olabileceğinin bir göstergesidir. Derin öğrenme modelleri, geleneksel istatistiksel yöntemlerin ötesine geçerek, kentsel yapıların ve dönüşüm alanlarının daha detaylı analiz edilmesini sağlamaktadır. Gizli desenleri ve ilişkileri ortaya çıkaran bu teknik, özellikle kentsel dönüşüm alanları için değerli içgörüler sunmaktadır. Nihayetinde bu çalışma, derin öğrenme algoritmalarının kentsel dönüşüm alanlarının belirlenmesindeki uygulanabilirliğini ve etkinliğini kanıtlamakta, aynı zamanda kentsel planlama ve gelişim uygulamalarına önemli katkılarda bulunmaktadır. Elde edilen bulgular, kentsel dönüşüm stratejilerinin geliştirilmesinde ve sürdürülebilir şehirlerin tasarlanmasında değerli bir kaynak olarak hizmet edecektir.

Abstract:
Urban transformation is regarded as a critical element in enhancing the sustainable development and quality of life in cities. This study examines data from approximately 1200 structures located in the Talas District of Kayseri Province, aiming to identify areas in need of urban transformation using deep learning algorithms. Analyses conducted with artificial neural networks assess the current state and transformation potential of urban structures, thereby providing strategic data to planners and administrators for the decision-making process. The focus of this study is a comprehensive analysis of the structural, demographic, and geographical data pertaining to the study area. This multidimensional dataset reflects the diversity and dynamics of the Talas District, forming a rich foundation for the training of the deep learning model. The model successfully classifies structures requiring urban transformation with a validation accuracy of up to 0.95. This high accuracy rate demonstrates the effectiveness of deep learning in analyzing complex urban data. Deep learning models surpass traditional statistical methods, enabling a more detailed analysis of urban structures and transformation areas. This technique, revealing hidden patterns and relationships, offers valuable insights, especially for urban transformation areas. Ultimately, this work proves the applicability and efficiency of deep learning algorithms in identifying urban transformation areas, while also making significant contributions to urban planning and development practices. The findings will serve as a valuable resource in the development of urban transformation strategies and the design of sustainable cities.