İmar uygulamalarında veri madenciliği tabanlı yöntemlerin kullanılması
The use of data mining based methods in urban planning  applications
Yazar: İBRAHİM KARAASLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞYÜREK
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Şehirlerin plansız ve kontrolsüz bir şekilde büyümesi, zamanla ciddi çarpık şehirleşme sorunlarını da beraberinde getirmiştir. Bu tür plansız gelişmeler, altyapı eksikliklerinden sosyal donatı alanlarının yetersizliğine kadar birçok sorunu doğurmakta ve şehirlerde yaşayan insanların yaşam kalitesini olumsuz etkilemektedir. Bu sorunların önüne geçebilmek ve daha düzenli, yaşanabilir bir şehir modeli oluşturabilmek adına, belediyeler tarafından mevcut düzensiz kadastro parsellerinin düzenli parseller haline getirilmesi büyük bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır. Şehirleşmenin hız kazandığı ve insanların daha büyük topluluklar halinde yaşamaya başladığı durumlarda, sosyal yaşantı alanlarının oluşturulması da büyük bir problem haline gelmiştir. Parklar, yeşil alanlar, eğitim kurumları ve diğer sosyal donatı alanlarının yeterli ve doğru bir şekilde planlanması, sağlıklı bir şehirleşme için kritik öneme sahiptir. Bu sorunu çözmek için kullanılan yöntemlerden biri, 3194 Sayılı İmar Kanunu'nun 18. Maddesi uygulamasıdır. Bu uygulama, belediyeler tarafından resen gerçekleştirilen bir yöntemdir. Ancak, bu süreçte kadastro parselinin hangi imar parseline denk geleceği manuel olarak belirlenmekte olup, bu durum uygulamanın süresini uzatmakta ve yeni oluşturulan parsellerde ortak sayısının optimumdan uzak gerçekleşmesine neden olmaktadır. Çalışma kapsamında ele alınan ve karakteristik olarak bir kümeleme problemi olan dağıtım problemine mekânsal veri madenciliği kapsamında kümeleme yöntemlerinden olan K-Means ve Adaptif K-Means algoritmalarıyla çözüm aranmış, 12 adet kadastro parsel alanının 6 adet imar parseline dağıtımı gerçekleştirilmiştir. Deneysel değerlendirmeler sonucunda Klasik K-Means yönteminde parsellerde dağıtılamayan minimum alan 435 m² iken Adaptik K-Means yönteminde bu oran 23 m²'ye kadar düşmüş olup, genel değerlendirmede de yine Adaptif K-Means yöntemi öne çıkmıştır.

Anahtar kelimeler: K-Means, Adaptif K-Means, İmar uygulamaları, Düzenleme Ortaklık Payı (DOP)

Abstract:
The unplanned and uncontrolled growth of cities has led to significant issues of irregular urbanization over time. These unplanned developments result in numerous problems, from infrastructure deficiencies to insufficient social facilities, negatively impacting the quality of life for city residents. To address these issues and create a more orderly, livable city model, municipalities must regularize existing irregular cadastral parcels. As urbanization accelerates and people begin living in larger communities, creating social spaces also becomes a significant problem. Adequate and proper planning of parks, green areas, educational institutions, and other social facilities is crucial for healthy urbanization. One method used to solve this problem is the application of Article 18 of Zoning Law No. 3194. This method is implemented by municipalities ex officio. However, in this process, determining which cadastral parcel corresponds to which zoning parcel is done manually, prolonging the process and leading to a suboptimal number of co-owners in the newly created parcels. Within the study, the distribution problem, characterized as a clustering problem, was addressed using K-Means and Adaptive K-Means algorithms within the scope of spatial data mining. The distribution of 12 cadastral parcels into 6 zoning parcels was carried out. Experimental evaluations showed that while the minimum area not distributed in the Classical K-Means method was 435 m², this figure decreased to 23 m² in the Adaptive K-Means method, which was found to be more successful overall.

Keywords: K-Means, Adaptif K-Means, Zoning practices, Development readjustment share