3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Yayın A geospatial analysis of the parks, emergency assembly areas, and urban green spaces in Izmir districts(IKSAD Publications, 2024-12-30) Çavdaroğlu, Gülsüm Çiğdem; Günay, NazanEnsuring equity in the allocation of public resources is a central objective for planners. In the context of planning, equitable distribution involves strategically placing resources or facilities to maximize accessibility for a diverse range of spatially distinct social groups. Equity in resource distribution has been a focal point of interest across numerous disciplines. The equity mapping method, which utilizes visualization techniques within geographic information systems (GIS), serves as a valuable tool for analyzing the spatial equity in the distribution of public resources. In this study, equity mapping was applied to parks, green spaces, and emergency assembly areas - resources of significant societal importance - to evaluate individual accessibility to these public facilities. The fundamental methodological approach to equity mapping involves overlaying the distribution of accessibility measures with socioeconomic data to analyze spatial variations in equity. This approach relies on spatial univariate, bivariate, or multivariate analysis, which examines the mapped data distributions and spatial patterns to identify and characterize spatial associations. The study answers eight research questions: (1) the number of emergency assembly areas per capita by district, (2) the number of children's playgrounds per capita among the population aged 0-19 by district, (3) the number of fitness areas per capita among the population aged 20 and above by district, (4) the amount of urban green space per capita among the entire population by district, (5) the distance of the nearest emergency assembly area to the district center, (6) the distance of the nearest emergency assembly area to the neighborhood center, (7) the number of parks within reach of the neighborhood center, (8) number of parks within 1 km of buildings on a district basis. Obtained fundamental patterns of inequity in the distribution of focused public resources in the study may help the municipalities better understand the current situation, make plans for the following years and ensure a more equitable distribution of public resources.Yayın An analysis of the effects of external factors on Covid-19 projections(ICONSOS Publishing House, 2021-05-10) Çavdaroğlu, Gülsüm Çiğdem; Nuhui, Agim; Yılmaz, Baha Ahmet[No abstract available]Yayın İnsansız hava aracı ve Sentinel-2 görüntüleri kullanılarak ayçiçeği haritalamasına dayalı kovan yerleştirme karar destek sistemi(BZT Turan Publishing House, 2025-12-31) Yelmenoğlu, Elif Deniz; Aydın, Şahin; Çavdaroğlu, Gülsüm Çiğdem; Deniz, Hüseyin; Pajenado, Rex S.; Dilli, ŞirinAyçiçeği, yüksek nektar üretim kapasitesi nedeniyle gezici arıcılık faaliyetleri açısından stratejik öneme sahip tarımsal bitkilerden biridir. Ayçiçeği ekim alanlarının mekânsal ve zamansal dağılımı, arı kolonilerinin beslenme olanaklarını ve dolayısıyla bal verimini doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle, arı kovanlarının uygun alanlara ve doğru zaman dilimlerinde yerleştirilmesi, gezici arıcılığın verimliliği açısından kritik bir karar sürecini oluşturmaktadır. Ancak mevcut uygulamalarda, kovan yer seçimi çoğunlukla arıcıların bireysel deneyimlerine ve sezgisel yaklaşımlarına dayalı olarak gerçekleştirilmekte; uzaktan algılama, görüntü işleme ve mekânsal analiz gibi veri temelli yöntemlerden yeterince yararlanılmamaktadır. Bu durum, potansiyel olarak verim kayıplarına ve kaynakların etkin kullanılmamasına yol açabilmektedir. Bu çalışmada, ayçiçeği yoğunluğunun doğru ve güvenilir biçimde belirlenmesi yoluyla kovan yerleştirme planlamasını desteklemeyi amaçlayan, çok ölçekli bir uzaktan algılama tabanlı karar destek çerçevesi önerilmektedir. Önerilen yaklaşım, saha ölçeğinde yüksek mekânsal çözünürlük sağlayan insansız hava aracı (İHA) görüntüleri ile bölgesel ölçekte geniş alan kapsama imkânı sunan Sentinel-2 uydu görüntülerinin entegrasyonuna dayanmaktadır. Çalışma alanı olarak, Türkiye’nin önemli ayçiçeği üretim merkezlerinden biri olan Kırklareli ili seçilmiş; veri seti, nektar üretiminin en yüksek olduğu ayçiçeği çiçeklenme dönemi dikkate alınarak oluşturulmuştur. Ayçiçeği tespiti, makine öğrenmesi tabanlı Random Forest sınıflandırma yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiş ve geliştirilen model %90,7 genel doğruluk değerine ulaşmıştır. Sınıf bazlı performans değerlendirmelerinde ise, ayçiçeği ekili alanlar ile ayçiçeği olmayan alanlar için F1-skoru her iki sınıf açısından da 0,91 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, modelin hem nektar açısından zengin ayçiçeği alanlarını hem de ayçiçeği bulunmayan bölgeleri güçlü ve dengeli bir şekilde ayırt edebildiğini göstermektedir. Elde edilen ayçiçeği yoğunluk haritaları temel alınarak, ayçiçeği oranının yüksek olduğu alanlar arı kovanı yerleştirilmesi için uygun bölgeler olarak tanımlanmış; ayçiçeği yoğunluğunun düşük olduğu veya hiç bulunmadığı alanlar ise kovan yerleştirilmesine uygun olmayan bölgeler olarak değerlendirilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular, çok ölçekli uzaktan algılama verilerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle bütünleştirilmesinin, gezici arıcılık uygulamalarında veri temelli, güvenilir ve ölçeklenebilir karar destek sistemlerinin geliştirilmesine önemli katkılar sağlayabileceğini ortaya koymaktadır.
