Derin öğrenme yaklaşımları kullanarak kentsel mekan algısının haritalanması
Mapping urban spatial perception using deep learning approaches
- Tez No: 974561
- Danışmanlar: PROF. DR. SAYE NİHAN ÇABUK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Şehircilik ve Bölge Planlama, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Urban and Regional Planning, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: CNN, Coğrafi bilgi sistemleri, Derin öğrenme, Mekansal algı, Yapay zeka, CNN, Geographical information systems, Deep learning, Spatial perception, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, derin öğrenme yöntemleri ile Coğrafi Bilgi Sistemlerini (CBS) bir araya getirerek kent algısının nicel ve mekânsal olarak analiz edilebileceğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda, Eskişehir kentinden toplanan 4.520 adet sokak görüntüsü kullanılarak transfer öğrenme yaklaşımıyla üç farklı Evrişimli Sinir Ağı (CNN) mimarisi (EfficientNet-B1, ResNet18 ve VGG19) eğitilmiş ve altı algısal tema (canlı, depresif, güvenli, güzel, sıkıcı, varlıklı) için tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin başarısı MAE, RMSE ve R² gibi regresyon metrikleri ile değerlendirilmiştir. EfficientNet-B1 modeli, özellikle güvenli, canlı ve güzel gibi somut görsel ipuçlarına dayalı temalarda en yüksek doğruluğu sağlamıştır. Buna karşın, sıkıcı ve depresif gibi daha soyut ve öznel temalarda tüm modellerin tahmin doğruluğu sınırlı kalmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları, ısı haritaları aracılığıyla görselleştirilmiş ve kentin bilinen mekânsal yapısıyla genel olarak örtüşen desenler sunduğu gözlemlenmiştir. Çalışmanın önemli katkılarından biri, kent algısına ilişkin sayısallaştırılmış ve haritalanabilir bir veri altyapısı sunmasıdır. Ancak modelin açıklayıcılık gücünün sınırlı kalması, görsel verilerin tek başına kent algısını tam olarak yansıtmakta yetersiz kaldığını göstermektedir. Gelecek çalışmalarda çoklu veri türlerinin (ses, metin, yorum, check-in vb.) entegrasyonu ve açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yaklaşımlarının kullanılması, model yorumlanabilirliğini ve planlama uygulamalarıyla entegrasyonunu güçlendirecektir.
Özet (Çeviri)
This study aims to demonstrate that urban perception can be quantitatively and spatially analyzed by integrating deep learning methods with Geographic Information Systems (GIS). Within this scope, a total of 4,520 street-level images collected from the city of Eskişehir were utilized to train three distinct Convolutional Neural Network (CNN) architectures—EfficientNet-B1, ResNet18, and VGG19—using a transfer learning approach. Predictive models were developed for six perceptual dimensions: liveliness, depressing, safer, beautiful, boring, and wealthier. The performance of these models was evaluated using regression metrics including MAE, RMSE, and R². Among the tested architectures, EfficientNet-B1 exhibited the highest predictive accuracy, particularly in themes associated with tangible visual cues such as safer, livelier, and beautiful. In contrast, all models demonstrated limited predictive performance in more abstract and subjective themes such as boring and depressing. The model outputs were visualized through heat maps, revealing spatial patterns that largely correspond with the known urban morphology of the study area. A significant contribution of this study is the provision of a digitized and mappable data infrastructure pertaining to urban perception. Nevertheless, the limited explanatory capacity of the models indicates that visual data alone may be insufficient to comprehensively capture the complexity of urban perception. Future research should explore the integration of multimodal data sources (e.g., audio, text, user comments, and location check-ins) and adopt explainable artificial intelligence (XAI) frameworks to enhance both the interpretability of the models and their applicability within urban planning contexts.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Deri temizliği hemşirelik tekniğine uygun olarak yapılmış ve yapılmamış hastalarda ameliyat sonrası yara enfeksiyonunun görülme sıklğı
A Comparison of wound infection incidences between the patients who were cleansed in ward according to the nursing technique and those who were cleansed in operating room
NÜKHET TÜRKEL
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL