İmar uygulamalarında dağıtımın veri madenciliği yöntemi kullanılarak yapılması

Abstract

Şehirlerin plansız büyümeleri zamanla çarpık şehirleşme sorununu da beraberinde getirmiştir. Düzenli bir şehir modeli oluşturmak için belediyelerce, mevcut haliyle düzensiz kadastro parselleri bulunan alanların düzenli parseller haline getirilmesi gerekmekte, bu ise imar düzenlemeleriyle mümkün olmaktadır. Şehirleşmelerde insanlar daha büyük topluluklar haline gelmeye başladığında ortaya çıkan sosyal yaşantı alanlarının oluşturulması problemi için kullanılan yöntemlerden bir tanesi 3194 Sayılı İmar Kanunu'nun 18. Maddesi uygulamasıdır. Bu uygulama daha düzenli şehirleşmeye geçmek için belediyeler tarafından resen yapılmakta olup, dağıtım işleminde kadastro parselinin hangi imar parselinden verileceği manuel olarak yapılmaktadır. Bu durum hem uygulamanın yapılma süresini uzatmakta hem de yeni verilen parsellerde ortak sayısının optimumdan uzak gerçekleşmesine yol açmaktadır. Çalışma kapsamında ele alınan ve karakteristik olarak bir kümeleme problemi olan dağıtım problemine mekânsal veri madenciliği kapsamında kümeleme yöntemlerinden olan K-means ve Adaptif K-means algoritmalarıyla çözüm aranmış, 12 adet kadastro parsel alanının 6 adet imar parseline dağıtımı gerçekleştirilmiştir. Deneysel değerlendirmeler sonucunda Klasik K-means yönteminde parsellerde dağıtılamayan minimum alan 435 km2 iken Adaptik K-means yönteminde bu oran 23 km2'ye kadar düşmüş olup, genel değerlendirmede de yine Adaptif K-means yöntemi öne çıkmıştır.The unplanned growth of cities has brought about unplanned urbanization over time. To generate a regular city model, municipalities need to transform the areas with irregular cadastral parcels into standard parcels, which is possible with zoning regulations. One of the methods used to generate social life areas that arise when people start to become larger communities in urbanization is the application of Article 18 of the Zoning Law No. 3194. The municipalities make this application ex officio to switch to more regular urbanization. The zoning parcels the cadastral parcel will be given in the distribution process is done manually. This situation prolongs the implementation period and causes the number of partners to be far from the optimum in the newly assigned parcels. A solution has been sought for the distribution problem, clustering problem characteristically, which is considered within the scope of the study, with K-means and Adaptive K-means Algorithms, which are clustering method within the scope of spatial data mining. Twelve cadastral parcel areas were distributed to 6 zoning parcels. As a result of the experimental evaluations, it was seen that the Adaptive Kmeans algorithm was more successful. As a result of the experimental assessment, while the minimum area that cannot be distributed in the parcels was 435 km2 in the Classical K-means method, this ratio decreased to 23 km2 in the Adaptive K-means method, and the Adaptive Kmeans method came to the fore in the general evaluation.