Korunan alan yönetimi için nesne tabanlı  coğrafi veri modeli geliştirilmesi: Göksu deltası özel çevre koruma bölgesi
Development of object-based geographical data model for protected area management: Goksu delta special environmental protection zone
Yazar: MEHMET ÖZGÜR ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. YAKUP EMRE ÇORUHLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Geçmişten beri süregelen kadastro tabanlı uluslararası ve ulusal vizyonel çalışmalar, Kadastro 2014'ün büyük ölçüde kabul görmesi ve benimsenmesi ile uluslararası arenada ses getirmiştir. AB tarafından ortaya atılan INSPIRE ile AB ülkeleri için hukuki bir statü de kazanan bu tür yaklaşımlar, LADM'nın uluslararası bir standart haline gelmesi sonucu ISO şemsiyesi altında standartlaştırılmıştır. Türk kadastro sisteminin başlangıcında HAKAR ve devamında TAKBİS'le devam ettirdiği benzer yaklaşımlar, gerek e-Avrupa plus süreci içinde gerekse de FIG nezdinde dikkat çekmiştir. INSPIRE ve LADM sonrası ülkemiz arazi idaresinin de standartlaştırılması ve e-Türkiye dönüşüm sürecinin bir parçası olması adına TUCBS çalışmaları başlatılmıştır. TUCBS; LADM'ye uygun ve onunla bütünleşik bir şekilde nesne yönelimli bir yaklaşımlı UML kullanılarak görselleştirilmiştir. Kadastro 2014 ve dahası çalışmasında dikkat çekilen yeşil mülkiyet ve INSPIRE'ın 34 numaralı konumsal veri teması olan korunan alanlar, TUCBS içinde ÖÇKB özelinde bu çalışmada ele alınmıştır. Çalışmada, ÖÇKB ile ilgili farklı kurumlarda görev yapan uzman nitelikli kişilere yarı yapılandırılmış mülakat formu uygulanmış, UML veri şemaları ile TUCBS ile bütünleşik bir coğrafi veri modeli tasarımı yapılmıştır. Gerekli olan konumsal veriler ve sözel veriler veri modeline göre tasarlanan CBS'ne aktarılmış ve analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmadan elde edilen en önemli sonuç; TUCBS özelinde ÖÇKB'lerinin de içinde olduğu tüm korunan alanları kapsayan bir veri teması olmaması, bu alanların mükkiyet verileri ile aynı nokta-konum doğruluğunda üretilmemiş olması ve birlikteliğin sağlanamaması sıralanabilir. Bu sorunları bertaraf edecek bir veri modeli tasarımının yapılması önerilmektedir.

Abstract:
Cadastre-based international and national visionary studies that have been going on since the past have made a tremendous impact in the international arena with the acceptance and adoption of Cadastre 2014. Such approaches, which gained a legal status for EU countries with the INSPIRE introduced by the EU, have been standardized under the ISO umbrella as a result of LADM becoming an international standard. Similar approaches that the Turkish cadastral system continued at the beginning with HAKAR and subsequently with TAKBIS attracted attention both in the e-Europe plus process and at FIG. INSPIRE and our country well after the standardization of land administration and e-government on behalf of Turkey being a part of the conversion process TUCBS studies have been initiated. TUCBS; It has been visualized using an object-oriented UML by and integrated with LADM. Green ownership and protected areas, which is the spatial data theme number 34 of INSPIRE, which has been highlighted in the study of Cadastre 2014 and Beyond, are discussed in this study specifically in the SEPZ within TUCBS. In the study, a semi-structured interview form was applied to qualified professionals working in different institutions related to the SEPZ, and a geographic data model integrated with TUCBS was designed with UML data schemes. Necessary spatial data and verbal data were transferred to GIS designed according to the data model and analyzes were carried out. The most important result obtained from the study; Specific to TUCBS, it can be listed that there is no data contact covering all protected areas including SEPAs, that these areas are not produced with the same point-location accuracy as the ownership data, and the coexistence cannot be achieved.  It is suggested to design a data model that will make this main topic.