Kentsel dönüşüm uygulamalarında daire belirleme işlemlerinin mekânsal veri madenciliği yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of buildings to be drawn by lottery in urban transformation applications using spatial data mining methods
Yazar: EMRE TURGUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞYÜREK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
1950'lerden itibaren Türkiye'de sanayileşmenin hız kazanmasıyla birlikte özellikle büyük kentlerde ciddi bir işgücü talebi oluşmuş ve dolayısıyla hızlı bir iç göç hareketi ortaya çıkmıştır. Göç hareketinin sonucunda büyük şehirlerde düzensiz büyüme ve yerleşme faaliyeti başlamıştır. Düzensiz olan bu yerleşme neticesinde başta altyapı sorunları olmak üzere birçok sorun ortaya çıkmıştır. Bu sorunların çözümünde kentsel dönüşüm projeleri önemli bir yer edinmektedir.  Kentsel dönüşüm, şehrin bir bölümünün proje kapsamında sistematik bir şekilde toprak zeminin yapısına uygun yapıların inşa edilmesi olarak ifade edilir. Kentsel dönüşüm projeleri alan ilanı ile başlayıp vatandaşın tapu devrini yapılmasıyla sonlanan bir süreçtir. Vatandaşın maliki olduğu kadastro parselinin mevkiine göre parseline en yakın olan binadan kuraya girerek hangi dairede oturacağı belirlenir. Kendisine en yakın binanın belirlenme işlemi ise insan eliyle yapılmaktadır. Bu durum hem hız hem de doğruluk anlamında süreci olumsuz etkilemektedir. Bu tez kapsamında bu sorunların üstesinden gelmek için mekânsal veri madenciliği tabanlı yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Mekânsal veri madenciliği, büyük ölçekli ve konum bilgisi içeren veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma yöntemidir. İnsan faktörü ile yapılan bina belirleme işlemi yerine yoğunluk tabanlı mekânsal veri madenciliği yöntemleri kullanan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda veri madenciliği yöntemi olarak K-means (K-ortalamalar), DBSCAN (Gürültülü uygulamaların yoğunluk tabanlı uzamsal kümelenmesi ) ve OPTICS (Kümeleme yapısını belirlemek için noktaları sıralama) algoritmaları kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımların deneysel değerlendirmeleri Kayseri Melikgazi Belediyesi'nden alınan gerçek veriler kullanılarak incelenmiştir. Yapılan deneysel değerlendirmelerde OPTICS kümeleme algoritması %90.69 başarı sağlamıştır.
Anahtar Kelimeler: Mekânsal veri madenciliği, Kentsel dönüşüm, DBSCAN, K-means, OPTICS

Abstract:
Since the 1950s, with the acceleration of industrialization in Turkey, a significant demand for labor has emerged, particularly in major urban centers, leading to a rapid internal migration phenomenon. As a result of this migration, irregular growth and settlement activities have begun in large cities. The consequences of this irregular settlement include various issues, primarily infrastructure challenges. Urban transformation projects play a crucial role in addressing these problems. Urban transformation is defined as the systematic construction of buildings in a designated area of the city within the project's scope, adhering to the structural characteristics of the land. Urban transformation projects start with the announcement of the area and conclude with the transfer of property ownership to citizens. The allocation of living spaces to citizens is determined through a lottery system, where individuals participate based on their proximity to the building closest to their cadastral parcel. Currently, the identification of the nearest building is done manually, adversely affecting the process in terms of both speed and accuracy. Within the scope of this thesis, new approaches based on spatial data mining have been developed to overcome these challenges. Spatial data mining is a method of extracting useful information from large-scale datasets that include location-based information. Instead of the human-driven building identification process, a novel approach using density-based spatial data mining methods has been proposed. In this proposed approach, data mining algorithms such as K-means, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) and OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure) are utilized. The experimental evaluations of the proposed approaches were conducted using real data obtained from Kayseri Melikgazi Municipality. In the experimental evaluations, the OPTICS clustering algorithm achieved a success rate of 90.69%.
Keywords: Spatial data mining, Urban renewal, DBSCAN, K-means, OPTICS