Hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile coğrafi bilgi sistemi verilerine dayalı kent benzetim modeli: izmir örneği
Urban simulation model based on geographic information system data using cellular automata and artificial neural networks approach: the case of izmir
Yazar: NUR SİPAHİOĞLU
Danışman: PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Ana Bilim Dalı / Mimari Tasarımda Bilişim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mimarlık = Architecture ; Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Karmaşıklık = Complexity ; Kentsel büyüme = Urban growth ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İzmir = Izmir

Özet:
Hızla gelişmekte olan kentler insan ve doğa etkileri ile şekillenmektedir. Bu etkilerin birbiriyle ve var olan kent ile ilişkisi karmaşık ve anlaşılması güçtür. Özellikle insanın basite indirgemeci yaklaşımı kentlerin karmaşıklığını anlamak için yetersiz kalmaktadır. Planlamanın göz ardı ettiği karmaşık ilişkiler kent sorunlarının artmasına neden olmaktadır. Buna yanıt olarak kentteki küçük ve büyük tüm etkenleri göz önüne alan bir yaklaşımın gerekliliği kaçınılmaz olmaktadır.
Kentin karmaşıklığının araştırılmasında farklı disiplinlerin ortak çalışmasıyla üretilen kent benzetim modellerinin rolü önem kazanmaktadır. Benzetim modelleri ile insan aklının hesaplamakta yetersiz kaldığı ilişkiler hesaplanabilmektedir ve bunların kent gelişimi üzerindeki etkileri incelenebilmektedir. Kent benzetim modellerine olan ilginin artması bu modellerde kullanılan yöntemlerin çeşitlenmesini sağlamıştır. Kentin karmaşık yapısı, modellerin ve yaklaşımların niceliği, gerçek kentler üzerine yapılan uygulamaların izlenen adımlar ve kullanılan verilerde özelleşme gerektirmesi gibi nedenlerle kent benzetimi çalışmalarının birbirinden farklı olduğu görülmektedir. Bu zenginlikten faydalanarak kentlerin karmaşıklığı ve gelecekleri benzetim modelleriyle araştırılabilmektedir. 
Kent karmaşıklığını ve gelişimine katkıda bulunan nedenleri anlama ihtiyacı ile yapılan bu çalışmada karmaşıklık düşüncesini temel alarak üretilmiş bir benzetim modeli ile planlama kararlarının kent gelecekleri üzerindeki etkisini araştırmak amaçlanmıştır. Kentteki aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya ilişkileri görmeyi sağlayan hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile üretilmiş bir benzetim modeli kullanılmıştır. Kent planları ve stratejileri üzerinden üretilen senaryoların benzetimi yapılarak bu senaryoların belirleyici faktörlerinin kent gelişimini nasıl etkileyeceği gözlemlenmiştir. Benzetim modelinde kullanılan belirleyici faktör ve arazi kullanımı verileri ise Coğrafi Bilgi Sistemi ile elde edilmiştir. Benzetim sonuçları görsel ve sayısal analizlerle karşılaştırılmıştır.
Tezin birinci bölümünde problemin tanımı yapılmış, amaç ve kapsam açıklanmıştır. Tezde kullanılan yöntem ve yazılımlardan söz edilmiştir.
Tezin ikinci bölümünde kentleri anlama ihtiyacından doğan benzetimler ve kent modelleri karmaşıklık bilimindeki gelişim ile eş zamanlı incelenmiştir. Bilimde karmaşıklık düşüncesinin öne çıkmasıyla kent anlayışı ve çalışmalarının değişimi, bunların kent benzetim modellerine etkisi anlatılmıştır. Benzetim modellerinin ortak noktası olan arazi kullanımı verisinin etkenleri ele alınmıştır. 
Tezin üçüncü bölümünde tezde kullanılan hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımları açıklanmıştır. Kent benzetiminde sıkça kullanılan hücresel özdevinim yaklaşımı kapsamında benzetim modellerinin nasıl geliştiği ve yöntemin modellerde nasıl uygulandığı açıklanmıştır. Bu yaklaşımla üretilmiş modellere değinilmiştir. Hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımlarını birleştiren kent benzetim modeli incelenmiştir.
Tezin dördüncü bölümünde hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile Coğrafi Bilgi Sistemi verilerine dayalı kent benzetim modeli önerilmiştir. Alan çalışması olarak İzmir kenti üzerinde bu model uygulanmıştır. Uygulamada üretilen kent gelişimi senaryoları nasıl kurgulandığı ve bu senaryoların belirleyici faktörlerini oluşturan Coğrafi Bilgi Sistemi verileri ile benzetimin temel aldığı arazi kullanımı verilerinin nasıl elde edildiği detaylandırılmıştır. Benzetim sonuçları görsel olarak ve sayılarla karşılaştırılmıştır.
Son bölümde tezin sonuçları tartışılmıştır ve daha sonraki adımların neler olabileceği değerlendirilmiştir. Sonuç olarak tezde kullanılan hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımının gerçekteki kent gelişimine uygun sonuçlar üretmede yeterli olduğu görülmüştür. Coğrafi Bilgi Sistemi verilerinin gerçek yerler üzerine benzetim yapmayı kolaylaştırmasıyla planlama kararlarının gelecekteki etkileri benzetim sonucunda elde edilen olasılıklar ile karşılaştırılabilmektedir. Bu da kent benzetim modellerinin planlamaya yardımcı karar destek araçları olarak kullanılabilecek yeterlikte olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Rapidly developing cities are being shaped by the human activities and natural effects. The relationships between these effects and the city are complex and intricate. The reductionist tendency of the human mind in particular isn't sufficient for understanding the complexity of the cities. All these complex relationships disregarded by planning contribute to the urban problems. This inevitably necessitates an approach encompassing all the small and big factors in the city. 
The role of urban simulation models developed with the collaboration of different disciplines gains importance in the city and complexity research. It is possible to compute the complex relationships human mind fails to calculate and to investigate their effects on urban development. Where humans tend to oversimplify complex urban relationships, their thought processes in urban planning are actually complex. This dichotomy makes urban simulation models important in acting as decision support tools. Thus, simulation models come forward. 
As the interest in urban simulation models increases, the methods employed by these models become diversified. Urban simulation models differ from each other due to the complex structure of the city, the vast quantity of the models and approaches, their implementations on real cities, and the need to use case-specific data. This richness enables the exploration of the complexity of the cities and their futures.
In the first part of the thesis, the problem is defined, the aim and the scope of the study are explained. The method of the thesis and the software used in the study are addressed. Deriving from the need to understand the reasons behind the urban complexity and growth, this study aims to investigate the effects of planning decisions on the future of the city with a simulation model based on complexity theory. A simulation model which helps seeing the bottom-up and top-down urban relationships using cellular automata and artificial neural networks approach is utilized. By simulating scenarios built from the urban plans and strategies, the goal is to observe how the driving factors of these scenarios affect the urban development. The driving factors and land use data used in the model are obtained from Geographical Information System. Simulation results are compared by visual and quantitative analysis.
In the second part, urban simulation models arising from the need to understand cities are analyzed simultaneously with the development in the complexity science. The change in the idea of the city and its studies, as well as their implications on urban simulation models, in regards to complexity becoming prominent in the sciences are explained. Land use data and its factors, which are common points of simulation models, are discussed.
In the third part, the cellular automata and artificial neural network approaches used in the study are defined. How the simulation models have developed and how this method is applied in the models are explained within the scope of the cellular automata, which is frequently used in urban simulations. Models based on this approach are mentioned. An urban simulation model combining cellular automata and artificial neural network approaches has been studied.
In the fourth part, the urban simulation model based on Geographical Information System data with the cellular automata and artificial neural networks approach is proposed. The simulation model used in the study is called FLUS – Future Land Use Simulation. FLUS is selected for it has an easy to use interface and operates on cellular automata and artificial neural networks. The simulation is based on the data prepared through GIS software. 
In this study, the land use data and the driving factors of urban growth scenarios are prepared in QGIS. Land use data is produced with Semi-Automatic Classification plugin in QGIS, which uses a manually created training set and maximum likelihood algorith to acquire the desired data through remote sensing images. Driving factor data, however, is collected from several databases, such as EarthExplorer and OpenStreetMap. Then these data are processed in QGIS. The distance maps are produced with euclidean distance calculation. Driving factors comprise these distance maps. 
In FLUS, the occurrence probability of each land use data according to the driving factors is computed first with artificial neural networks. Then this probability data is used in cellular automata based simulation. Cellular automata based simulation settings, which are neighbourhood weights and effects, and conversion matrix, are adjusted heuristically. 
As the case study, this model is applied on the city of Izmir which is the third largest city in Turkey. Six different urban development scenarios (baseline, transportation, agriculture, industrial, tourism, and regional) are derived from the development strategies and plans. The process of the production of urban development scenarios regarding the city, the geographical information system data that constitute the driving factors of these scenarios, and the land use data the simulations are based on are explained further in the thesis. Simulation results are compared visually and quantitatively. FRAGSTATS is used for the quantitative analysis of the simulation results. The fractal dimension of each scenario result suggests that the selected model respects the complexity of the real city and mimics its characteristics adequately. Visual analysis with a closer look to the each development point in the city shows that the simulating different scenarios produces substantially different possibilities for the same area. In short, by working with scenarios the model keeps the overall complexity in the city while causing noticeable differences in local development.  
The last part focuses on the thesis results and the future plans for the study. The results indicate that cellular automata and artificial neural networks approach used in the thesis is sufficient for producing results similar to real urban growth. By Geographic Information System data making it easier to simulate real cities, the future effects of planning decisions can be compared with the simulation results indicating possible futures of the city. However, it is important to emphasize the fact that simulation models don't explain the causes of urban growth themselves. The interpretation depends on the modeler. Simulations help revealing the futures composed of different complex relationships that are expectedly overlooked. The modeler plans and executes the simulation process composed of the driving factors and land use data they choose to use, and this requires a thorough interpretation of the case-based scenarios. As this detailed thought process and simulation model setup work together, more comprehensive results are achieved. This proves that urban simulation models are satisfactory in aiding planning processes as decision support tools.