Tarihi kent merkezlerindeki değişimin görsel mekan kalitesi üzerinden ölçümüne yönelik bir model önerisi: Bursa örneği
Proposal of a model for measuring the change in historical city centers through quality of visual space: Case of Bursa
Yazar: ALPER GÖNÜL
Danışman: PROF. DR. SELEN DURAK
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Mimarlık Tarihi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mimarlık = Architecture ; Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Bursa = Bursa ; Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Segmentasyon =   ; Semantik =   ; Tarihi kentler = Historical urbans

Özet:
Kentler; insan yaşantısındaki farklılaşma, yapı üretim teknolojisindeki gelişim ve ekonomik gereklilikler neticesinde hızla değişmektedir. Yaşam nüveleri olarak anılabilecek ve kentsel miras katmanının büyük bir bölümünü barındıran tarihi kent merkezleri bu değişimden en fazla etkilenen kamusal mekanlardır. Son yıllarda koruma ve canlandırma yaklaşımlarıyla değişim süreci ivmelenen tarihi kent çevrelerine yönelik girişimlerin sonucu ancak yerel dinamiklere bağlı kapsamlı bir değerlendirme sistemiyle tespit edilebilmektedir.        

Bu çalışmada, tarihi kent çevrelerindeki değişimi görsel mekan kalitesi üzerinden ölçmeye yönelik yerel dinamiklere bağlı bir model önerisi oluşturmak amaçlanmaktadır. Geliştirilen model Bursa tarihi kent merkezindeki Atatürk Caddesi'nin 2014-2022 yılları arasındaki değişimini ölçmeye yönelik olarak uygulanmıştır. Ölçüm modeli görsel mekan kalitesinin fiziksel ve algısal yönünü tespit edebilecek şekilde objektif ve sübjektif ölçüm kriterlerine sahiptir. Atatürk Caddesi üzerinde 50 metre aralıklı çalışma istasyonları oluşturulmuş ve bu istasyonlardan Google Street View ve aksiyon kamerası çekimleriyle 2014, 2018, 2020 ve 2022 yıllarına ait olacak şekilde 360 derece panoramik görüntüler elde edilmiştir. Bu görüntüler ölçüm modelinin objektif yanını oluşturacak şekilde DeepLabV3+ algoritmasıyla derin öğrenme temelli semantik segmentasyon tekniğiyle çözümlenmiş ve Bursa kent merkezi dinamiklerine uygunluğu tespit edilen yeşil doku, açıklık, kapalılık, imgelenebilirlik, yürünebilirlik ve karmaşıklık görsel kalite parametrelerinin izlenmesinde kullanılmıştır. Aynı görüntülerin cephe görselleri uzman ve paydaşlara anket uygulaması kapsamında gösterilerek aynı parametreler üzerinden sübjektif-yarı sübjektif izlem gerçekleştirilmiştir. Görsel mekan kalitesinin ölçümünde ağırlıklı olarak daha fazla fiziksel bileşen içeren açıklık, yeşil doku ve kapalılık gibi parametrelerde objektif ve sübjektif değerlendirme birbirine daha yakın sonuçlar elde edilmiştir. İnsan duygusu ve algısının rol oynadığı imgelenebilirlik ve karmaşıklık gibi parametrelerde objektif ve sübjektif değerlendirmede sapmalar gözlemlenmiştir. Çalışma sonucu Bursa tarihi kent merkezindeki görsel kalitenin birçok parametre için insan ihtiyaçlarını karşılamadığını göstermektedir.

Abstract:
Cities have been changing rapidly as result of variation in human life, development in building production technology and economic requirements. Historical city centers, which can be referred to as the life cores and contain a large part of the urban heritage layer, are the public spaces most affected by this change. The outcome of interventions in historic environments, whose change process has been accelerated by conservation and revitalization approaches in recent years, can only be determined with a comprehensive evaluation system based on local dynamics. 

In this study, it is aimed to purpose a model based on local dynamics to measure the change in historical environments through visual space quality. The proposed model is applied to measure the change in Atatürk Street in the historical city center of Bursa between 2014 and 2022. The model has objective and subjective measurement criteria to determine the physical and perceptual aspects of visual space quality. Workstations, 50 meters far away each other are created on Atatürk Street, and 360-degree panoramic images are obtained from these stations with Google Street View and action camera shots for the years 2014, 2018, 2020 and 2022. These obtained images are analyzed with deep learning-based semantic segmentation technique to form the objective part of the measurement model through DeepLabV3+ algorithm. They are also used to monitor the changes in the visual quality parameters of greenery, openness, enclosure, imageability, walkability and complexity, which are determined to be suitable for Bursa city dynamics. The facade images of the same images are shown to the experts and stakeholders with a survey application, and subjective-semi subjective change monitoring is carried out over the same parameters. In the measurement of visual space quality, objective and subjective results are closer to each other in parameters such as openness, greenery and enclosure, which mainly contain more physical components. On the other hand, discrepancies between in objective and subjective results are observed for parameters such as imageability and complexity, in which human emotions and perception play a major role. The result of the study indicates that visual quality of historical city center of Bursa is not satisfied.