Page 57 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4

Hacı Abdullah Uçan - Tayfun Dede - Sinan Nacar

Triantakonstantis ve Stathakis (2015) tarafından YSA ile Yunanistan’nın
Atina şehri için kentsel alanların büyümesinin tahmini yapılmıştır. 1990-200
yılları arasındaki arazi değişimi verileri (CORINE), rakım, eğim, yola uzaklık,
kentsel alanlara uzaklık verileri modelin girdileri olarak kullanılmıştır. Cramer’in
V değeri ile 2000 yılı kentsel arazi kullanım haritaları için arazi kullanım
sınıflarının değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Markov Zincir tahmin süreci ile
2006 yılı kentsel tahmin haritasının hesaplanması için doğrulama aşamasında
kullanılmıştır.
Yılmazel vd. (2018) tarafından Eskişehir ili için konutların alanı, kat sayısı,
ısıtma sistemi ve kullanışı gibi unsurlar göz önünde bulundurularak konut
fiyatları YSA ile tahmin edilmiştir. WEKA 3.8.0 programı ile makine öğrenme
algoritması oluşturulmuş, eğitim algoritması olarak geri yayılım algoritması
ve gizli ve sonuç katmanlarında sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. 2-20 adet
nöron sayısına göre 19 model oluşturularak en yüksek Model 4 ile 0,9219
korelasyon katsayısı (R), 0,192 ortalama karesel hataların karekökü (RMSE)
ve 0,1441 ortalama mutlak hata (MAE) değerleri bulunmuştur. Çalışmanın il
bazında Türkiye’de yapılan araştırmalar içerisinde 5556 örneklem büyüklüğü
ile en büyük örnekleme sahip olduğu belirtilmektedir.
Purevtseren vd. (2019) Moğolistan’nın Erdenet şehri için kentsel gelişimin
senaryo bazlı olarak YSA kullanımı ile 2046 yılı için gelecekteki imar projeleri
için tahminlerde bulunmuştur. Uzaktan algılama tabanlı arazi kullanım verileri
ve uydu haritaları modelin girdileri olarak kullanılmıştır. Çok katmanlı YSA’nın
kullanıldığı çalışmada birer giriş ve çıkış, çoklu gizli katmana sahiptir. 10.000
tekrar seviyesinde %81,2 doğruluk oranına kadar ulaşılmıştır. Erdenet şehri için
2026, 2036 ve 2046 yılları için anlık gelişen senaryo, çevre korumalı senaryo ve
kaynak koruma temelli senaryolara göre mekânsal tahminler tespit edilmiştir.
İlhan ve Öz (2020) tarafından gayrimenkullerin toplu olarak değerlendirilmesi
YSA yöntemi ile yapılarak Ankara İli Gölbaşı ilçesinde bir pilot çalışma yapılmıştır.
2017 yılı için Gölbaşı ilçesinde satışı gerçekleştirilmiş arsa vasıflı arazi verileri
için 13 parametre (konum, KAKS, plan işlevi, parsel şekli, parsel alanı, manzara,
altyapı, Özel Çevre Koruma sınırında olma, mülkiyet durumu (tam/hisseli),
eğim, yol cephe, köşe parsel olma, satışın gerçekleştirildiği ilgili mevzuat) girdi
değişkeni, arsa birim fiyatı tahmin değeri ise çıkış değişkeni olarak belirlenmiştir.
Çalışma kapsamında çoklu regresyon analizi ve YSA yöntemleri kullanılmıştır.
Sonuçlara göre YSA’da belirleme katsayısı (r ) %94 ile %89 olarak hesaplanan
2
çoklu regresyon analizin üstünde çıkarak daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.
Benzer çalışma Ankara ili için Güner (2021) tarafından yapılmıştır. Söz konusu
çalışmada 2013-2019 yılları arasındaki 82 ay için konut fiyatları, döviz kuru, faiz
oranları, tüketici güven endeksi, sanayi üretim endeksi, inşaat güven endeksi
gibi ekonomik veriler göz önünde bulundurularak YSA kullanılmıştır. Sonuçlara

42 Çevre, Şehir ve İklim Dergisi