Araştırma Çıktıları / Research Outputs

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.14517/9

Browse

Browsing Araştırma Çıktıları / Research Outputs by Author "Aksu, Oktay"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 6 of 6
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation Count: 9
    Considerations on the land management system approach in Turkey by the experiences of a case study
    (Taylor & Francis Ltd, 2019) Aksu, Oktay; Iban, Muzaffer Can; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    In Turkey, applications and activities for the use, acquisition and arrangements of land tenure rights are executed under the authorisation and responsibilities of a variety of public institutions in terms of concerned legislative framework. In this paper, a case study has been implemented for Istanbul not only to evaluate the quality and usability of existing data from different institutions but also to get conclusions and recommendations for future land management works. In the context of this sample work of preparing an inventory for land management and land use in 1:25 000 scale and related synthesis and pre-feasibility analyses; the inventory praxis for urban and rural areas have been undertaken separately. Layer overlay and synthesis of the data in the database are the essential parts of analysing and extracting the outputs supporting land management activities for the purpose of taking correct decisions. In that manner, an overview map of Istanbul's natural and settlement areas has been extracted.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    İstanbul'da kentsel dönüşüm proje alanları için rezerv alan tespiti
    (2023) Cılız, Ayşe Buse; Aksu, Oktay; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    İstanbul hem yüksek deprem riski taşıyan bir bölgede olması hem de çarpık kentleşmesinden dolayı kentsel dönüşüme ihtiyacı bitmeyen bir kent haline gelmiştir. Bu konuda birçok çalışma yapılmış ve doğru kentsel dönüşüm uygulamalarının yapılması için vurgularda bulunulmuştur. Farklı yasal dayanaklar ile çözümler üretilmiş ancak günümüzde gelinen noktada sorunların devam ettiği görülmektedir. Ülkemizde kentsel dönüşüm uygulama aşamasında birçok sorun ortaya çıkmaktadır. Tam bir yasal düzenlemenin bulunmaması, birden çok kurumun yetkiye sahip olması sebebiyle yetki karmaşasının yaşanması, hak sahiplerinin haklarının korunması ile ilgili yeterli güvenin sağlanmaması gibi birçok sorun bulunmaktadır. Şu an her sokakta inşaatla karşılaşabilecek kadar fazla inşaat faaliyeti aynı anda yürütülmektedir. Kayıtlı 18 milyondan fazla insanın yaşadığı ve hala göç alan bu şehirde inşaata olan ihtiyacın bitmeyeceği bir gerçektir. Ancak artık şehir merkezinde sadece orta ve orta-üst gelir grubu bulunmakta ve şehir merkezindeki artan fiyatlara uyum sağlayamayanlar her geçen gün şehrin dışına itilmektedir. Dışlanan kesim eğer şanslıysa bir yasal konutta kendine yer bulabilmekte yoksa kendi gecekondusunu inşa etmektedir. Bazı bölgeler inşaat faaliyetleri için uygun zemine sahip olmayabilir, mevcut imar planına göre konut harici bir fonksiyona sahip olabilir veya ekonomik olarak dönüşüm için uygun olmayabilir. Bu bölgelerde kentsel dönüşüm faaliyetleri gerçekleşemediği için bölgedeki hak sahipleri sağlıksız, yıkılma tehlikesi bulunan konutlarda yaşamaya devam ediyor. Bu çalışmada 1966 yılında yürürlüğe giren ve ilk kez tasfiye alanlarından bahseden 775 sayılı Gecekondu Kanunu'na dayanarak, kentsel dönüşümün gerçekleşemediği bölgelerde yaşayan hak sahipleri için yeni, ucuz ve sağlıklı konutların devlet tarafından yapılarak satılacağı rezerv alanlar belirlenmesi amaçlanmıştır. Yeni imara açılan alanların belirlenmesi ile ilgili mevcut bir düzenleme bulunmamaktadır. Bu alanlar bakanlık tarafından ilan edilmekte ancak hangi kriterlere göre belirlendiği konusunda bir netlik bulunmamaktadır. Bu sebeple çalışmada belirlenen yerleşimi etkileyen kriterler kullanılmıştır. Bu kriterlere göre yapılan analizler sonucunda çıkan haritalar ArcGIS yazılımı (CBS-Coğrafi Bilgi Sistemleri) ortamında verilere ayrılmıştır. En son bu analizler birleştirilmiş ve İstanbul için yeni yerleşimlere uygun alanlar belirlenmiştir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Kentsel dönüşüm alanlarında taşınmaz değerleme yöntemlerinin irdelenmesi
    (2024) Kaşlıköse, Selen; Aksu, Oktay; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    Üsküdar ve Esenler İstanbul'un önemli ilçelerinden biri olarak, kentsel dönüşümün önemli bir örneğini sunmaktadır. Bu özel çalışma, Üsküdar ve Esenler'deki kentsel dönüşüm sürecinin bir parçası olarak bina bazlı ve kitlesel değerleme yöntemlerini incelemekte ve gayrimenkul değerleme sürecini ele almaktadır. Kentsel dönüşüm, ekonomik ömrünü tamamlamış ve riskli binaların yenilenmesini, şehirlerin daha güvenli ve sürdürülebilir hale getirilmesini amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, Üsküdar ilçesinde birçok bina ve alan kentsel dönüşüm projeleri için adaydır. Ancak, bu projelerin başarılı bir şekilde yürütülebilmesi için gayrimenkul değerlerinin doğru bir şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Üsküdar'daki kentsel dönüşüm projeleri için bina bazlı değerleme süreci, uzman değerleme firmaları tarafından yürütülmektedir. Bu çalışma yöntemi, hak sahiplerinin adil bir hakediş almasını sağlar ve kentsel dönüşüm projelerinin başarılı bir şekilde tamamlanmasına katkıda bulunur. Türkiye'de riskli bölgeler afet sonrasında gerekli uygulamalara ilişkin birden fazla kanun yer almaktadır. Fakat afet bakımından risk taşıyan alanlara yönelik 2012 senesinde düzenlenmiş '6306 Sayılı Afet Riski Altındaki Alanların Dönüştürülmesi Hakkında Kanun' yaygın olarak kullanılmaktadır. Sonuç olarak, Üsküdar ve Esenler'deki kentsel dönüşüm projelerinde bina bazlı ve kitlesel değerleme özellikle hak sahipleri açısından adil ve doğru bir katılım ve dağıtım sürecinin temelini oluşturur. Bu süreç, kentsel dönüşümün tüm paydaşları için daha iyi bir yaşam kalitesi ve güvenli bir çevre oluşturmayı hedeflemektedir. Anahtar Kelimeler: Kentsel dönüşüm, yaşam alanı, değerleme örnekleri.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation Count: 12
    A model for big spatial rural data infrastructure in Turkey: Sensor-driven and integrative approach
    (Elsevier Sci Ltd, 2020) Iban, Muzaffer Can; Aksu, Oktay; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    A Spatial Data Infrastructure (SDI) enables the effective spatial data flow between providers and users for their prospective land use analyses. The need for an SDI providing soil and land use inventories is crucial in order to optimize sustainable management of agricultural, meadow and forest lands. In an SDI where datasets are static, it is not possible to make quick decisions about land use. Therefore, SDIs must be enhanced with online data flow and the capabilities to store big volumes of data. This necessity brings the concepts of the Internet of Things (IoT) and Big Data (BD) into the discussion. Turkey needs to establish an SDI to monitor and manage its rural lands. Even though Turkish decision-makers and scientists have constructed a solid national SDI standardization, a conceptual model for rural areas has not been developed yet. In accordance with the international agreements, this model should adopt the INSPIRE Directive and Land Parcel Identification System (LPIS) standards. In order to manage rural lands in Turkey, there are several legislations which characterize the land use planning, land classification and restrictions. Especially, the Soil Protection and Land Use Law (SPLUL) enforces to use a lot and a variety of land use parameters that should be available in a big rural SDI. Moreover, this model should be enhanced with IoT, which enables to use of smart sensors to collect data for monitoring natural occurrences and other parameters that may help to classify lands. This study focuses on a conceptual model of a Turkish big rural SDI design that combines the sensor usage and attribute datasets for all sorts of rural lands. The article initially reviews Turkish rural reforms, current enterprises to a national SDI and sensor-driven agricultural monitoring. The suggested model integrates rural land use types, such as agricultural lands, meadowlands and forest lands. During the design process, available data sets and current legislation for Turkish rural lands are taken into consideration. This schema is associated with food security databases (organic and good farming practices), non-agricultural land use applications and local/European subsidies in order to monitor the agricultural parcels on which these practices are implemented. To provide a standard visualization of this conceptual schema, the Unified Modeling Language (UML) class diagrams are used and a supplementary data dictionary is prepared to make clear definitions of the attributes, data types and code lists used in the model. This conceptual model supports the LPIS, ISO 19156 International Standard (Geographic Information: Observations and Measurements) catalogue and INSPIRE data theme specifications due to the fact that Turkey is negotiating the accession to EU; however, it also provides a local understanding that enables to manage rural lands holistically for sustainable development goals. It suggests an expansion for the sensor variety of Turkish agricultural monitoring project (TARBIL) and it specifies a rural theme for Turkish National SDI (TUCBS).
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation Count: 0
    SHAP-Driven Explainable Artificial Intelligence Framework for Wildfire Susceptibility Mapping Using MODIS Active Fire Pixels: An In-Depth Interpretation of Contributing Factors in Izmir, Türkiye
    (Mdpi, 2024) Iban, Muzaffer Can; Aksu, Oktay; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    Wildfire susceptibility maps play a crucial role in preemptively identifying regions at risk of future fires and informing decisions related to wildfire management, thereby aiding in mitigating the risks and potential damage posed by wildfires. This study employs eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques, particularly SHapley Additive exPlanations (SHAP), to map wildfire susceptibility in Izmir Province, T & uuml;rkiye. Incorporating fifteen conditioning factors spanning topography, climate, anthropogenic influences, and vegetation characteristics, machine learning (ML) models (Random Forest, XGBoost, LightGBM) were used to predict wildfire-prone areas using freely available active fire pixel data (MODIS Active Fire Collection 6 MCD14ML product). The evaluation of the trained ML models showed that the Random Forest (RF) model outperformed XGBoost and LightGBM, achieving the highest test accuracy (95.6%). All of the classifiers demonstrated a strong predictive performance, but RF excelled in sensitivity, specificity, precision, and F-1 score, making it the preferred model for generating a wildfire susceptibility map and conducting a SHAP analysis. Unlike prevailing approaches focusing solely on global feature importance, this study fills a critical gap by employing a SHAP summary and dependence plots to comprehensively assess each factor's contribution, enhancing the explainability and reliability of the results. The analysis reveals clear associations between factors such as wind speed, temperature, NDVI, slope, and distance to villages with increased fire susceptibility, while rainfall and distance to streams exhibit nuanced effects. The spatial distribution of the wildfire susceptibility classes highlights critical areas, particularly in flat and coastal regions near settlements and agricultural lands, emphasizing the need for enhanced awareness and preventive measures. These insights inform targeted fire management strategies, highlighting the importance of tailored interventions like firebreaks and vegetation management. However, challenges remain, including ensuring the selected factors' adequacy across diverse regions, addressing potential biases from resampling spatially varied data, and refining the model for broader applicability.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Türkiye için arazi kullanımına yönelik konumsal veri altyapısının modellenmesi
    (2019) İban, Muzaffer Can; Aksu, Oktay; Geomatik Mühendisliği / Geomatics Engineering
    Bir Konumsal Veri Altyapısı (KVA), arazi kullanımı kararlarını alabilmek için kullanıcılar ve veri sağlayıcılar arasında etkili konumsal veri akışını sağlar. Arazi kullanımı envanterleri ortaya koyan bir KVA, hem kentlerin hem kırsal alanların sürdürülebilir yönetişimi için oldukça önemlidir. Veri setlerinin statik olduğu bir KVA'da, arazi kullanımı hakkında anlık veri elde etmek ve hızlı kararlar vermek olanaklı değildir. Bu nedenle KVA'ların, çevrimiçi veri akışı ve büyük veri mimarisi ile geliştirilmesi gerekmektedir. Bu gereklilik, nesnelerin interneti ve büyük veri kavramlarını tartışmaya taşımaktadır. Türkiye'nin arazi kullanımını izlenmesi ve yönetebilmesi için bir KVA kurulumunun gerekliliği çok açıktır. Türkiye'deki karar vericiler ve bilim adamları, güçlü bir ulusal KVA standartları çalışması gerçekleştirmiştir. Ancak, ülkemizdeki kırsal alanları, koruma alanlarını ve ekonomik arazi kullanımını ilgilendiren bir kavramsal tematik model henüz geliştirilmemiştir. Uluslarararası anlaşmalara uygun olarak, bu modelin INSPIRE Direktifi, ISO ve Arazi Parsel Tanımlama Sistemi (LPIS) standartlarını benimsemesi beklenmelidir. Türkiye'deki arazi kullanımını yönetmek için arazi kullanım planlamasını, arazi sınıflamasını ve kısıtlamaları belirleyen çok fazla sayıda mevzuat bulunmaktadır. Özellikle 5403 sayılı Toprak Koruma ve Arazi Kullanımı Yasası, kırsal parselleri ilgilendiren bir KVA tasarımındaki arazi kullanımı parametrelerini belirlemektedir. Bunun yanı sıra, bu KVA modelinin doğa olaylarını anlık olarak izleyebilecek ve arazileri sınıflandırmaya yardımcı olabilecek parametreleri araziden toplayan akıllı sensör teknolojileri ile zenginleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma, her türlü arazi kullanımı için sensör kullanımını ve özellik tiplerini birleştiren bir kavramsal model ihtiyacına odaklanmıştır. Çalışma, Türkiye'deki arazi kullanım reformlarını, mevcut veri setlerini ve meri mevzuatı da göz önünde bulundurmaktadır. Özellikle, kırsal alanlar için hazırlanmış veri şeması gıda güvenliği uygulamalarını ve çiftçilere yapılan hibe programlarını de desteklemektedir. Bu çalışmada üretilmiş olan bütün kavramsal şemalar, Birleşik Modelleme Dili (UML) sınıf diyagramları ile üretilmiştir. Modeldeki temalarda kullanılan özellik tiplerinin, veri türlerinin ve kod listelerinin açık tanımlarını yapan ek bir veri sözlüğü hazırlanmıştır. Bu kavramsal model, Türkiye'nin Avrupa Birliği'ne aday ülke olmasından ötürü uluslararası standartlarla ilintili olarak hazırlanmıştır. Özellikle de LPIS, INSPIRE ve ISO 19156 kataloglarını ve şartnamelerini desteklemektedir. Aynı zamanda, sürdürülebilir kalkınma hedeflerini yakalayabilmek adına arazinin kullanımının bütüncül olarak yönetilmesini sağlayan yerel bir anlayış da sunmaktadır. Bu çalışma Tarımsal İzleme ve Bilgi Sistemi (TARBİL) projesinin sensör çeşitliliğini zenginleştirmektedir. Aynı zamanda Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi (TUCBS) ile de bir arada çalışabilecek yeni tematik veri şemaları ortaya koymuştur. Yeni tematik veri şemaları, idari sınırları, her türlü koruma ve kırsal alanı, arazi kullanımını kapsamaktadır. Arazi kullanımını sınıflandıran yerli HILUCS kataloğu da oluşturulmuştur.