Şehirsel fonksiyonların analiz ve planlaması için yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi

Bu tez çalışması, şehir coğrafyasında yapay zekâ ve mekânsal veri bilimi tekniklerini bütünleştirerek şehir fonksiyonlarının sınıflandırılması ve tahminine yönelik yeni bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. İstanbul'da gerçekleştirilen fonksiyonel sınıflandırma analizinde, İlgi Noktaları (Points of Interest-POI) ile bina ayak izlerinden derlenen yaklaşık bir milyon açık kaynaklı mekânsal veri kullanılmıştır. Sınıflandırma analizinde karma fonksiyonlu parseller Shannon Entropisi tekniği ile tespit edilmiştir. Hakim fonksiyonların dağılış özellikleri ve tespitinde ise yoğunluk tabanlı mekansal kümele algoritması (DBSCAN) kullanılmıştır. Ardından fonksiyonu bilinen parsellerin çevresel özelliklerinden mekansal değişkenler üretilmiştir. Bu değişkenler Başakşehir ve Sancaktepe ilçelerinde boş parsellerin olası fonksiyonları bir makine öğrenmesi modeli olan XGBoost algoritması ile tahmin edilmiştir. İstanbul'un fonksiyonel sınıflandırma doğruluk analizi sonucunda modelin genel doğruluk oranı %94,8, Kappa katsayısı 0,94 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuç, sınıflandırmanın fonksiyonel desenleri yüksek doğrulukla yansıttığı anlamına gelmektedir. Pilot ilçelerde uygulanan XGBoost modelinin genel doğruluk oranı %93, macro average precision, recall ve F1 değerleri ise 0,90–0,91 aralığında gerçekleşmiştir. Bu bulgular, modelin farklı fonksiyon türlerini tahmin etmede dengeli bir tahmin başarısı sergilediğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, İstanbul'un merkezinde, kıyı kesimlerinde ve ilçe merkezilerinde fonksiyonel çeşitliliğin yüksek, merkezlerden ve kıyıdan uzaklaştıkça ise düşük olduğunu göstermektedir. Barınma fonksiyonunun şehir genelinde en baskın fonksiyon olduğu bunu ticaret, kamu hizmetleri ve sanayinin izlediği tespit edilmiştir. Tahmin analizinde boş parsellerin önemli bir bölümünün konut, ticaret ve rekreasyon fonksiyonlarına dönüşme eğiliminde olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen yapay zekâ temelli sınıflandırma ve fonksiyon tahmin modeli, şehirlerin planlama süreçlerine veri temelli, hızlı ve nesnel katkı sunabilecek niteliktedir. Bu yönüyle çalışma, şehirlerin sürdürülebilir, dengeli ve erişilebilir biçimde gelişmesine yönelik bilimsel bir temel oluşturmaktadır.