In geospatial applications such as urban planning and land use management, automatic detection and classification of earth objects are essential and primary subjects. When the significant semantic segmentation algorithms are considered, DeepLabV3+ stands out as a state-of-the-art CNN. Although the DeepLabV3+ model is capable of extracting multi-scale contextual information, there is still a need for multi-stream architectural approaches and different training approaches of the model that can leverage multi-modal geographic datasets. In this study, a new end-to-end dual-stream architecture that considers geospatial imagery was developed based on the DeepLabV3+ architecture. As a result, the spectral datasets other than RGB provided increments in semantic segmentation accuracies when they were used as additional channels to height information. Furthermore, both the given data augmentation and Tversky loss function which is sensitive to imbalanced data accomplished better overall accuracies. Also, it has been shown that the new dual-stream architecture using Potsdam and Vaihingen datasets produced 88.87% and 87.39% overall semantic segmentation accuracies, respectively. Eventually, it was seen that enhancement of the traditional significant semantic segmentation networks has a great potential to provide higher model performances, whereas the contribution of geospatial data as the second stream to RGB to segmentation was explicitly shown.

Bu çalışmanın amacı otopark sorununun, Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımıyla ulaşım ve çekim merkezleri çerçevesinde bütüncül olarak analiz edilerek, ulaşımla entegre otopark politikaları önerilmesidir. Çalışma alanı olan Çanakkale ili Merkez ilçesinin otopark sorununun mekânsal analizi için otopark, ulaşım ve trafik çekim merkezlerine ait ilişkisel coğrafi veri tabanı kurularak bölgedeki mevcut park yerleri, mevcut ulaşım alt yapısı ve çekim merkezleri sorgulanabilir ve analiz edilebilir hale getirilmiştir. Almanya’da kullanılan ve tüm dünyada kabul gören hesaplama yöntemi ile otopark ihtiyacı belirlenmiştir. Çalışma alanına ait kurulan veri tabanında yapılan sorgulamalar ve analizler sonucunda yolların yol üstü park planlaması için uygun olup olmadığı incelenmiştir. ModelBuilder ile oluşturulan model sayesinde paralel parklanma için mahalle bazlı yol üstü park arzı kapasitesi hesaplanmıştır. Ulaşım analizi sayesinde kent merkezinin ve çekim merkezi bölgelerinin toplu taşıma ve bisiklet bakımından erişilebilir olup olmadığı ve mevcut durumda “park et devam et” uygulamalarının mümkün olup olmadığı analiz edilmiştir. Çekim merkezlerinden yürüme mesafesine göre 250 m hizmet alan içinde; yol dışı park alanı var mı, toplu taşıma bakımından erişebilir mi, mevcut bisiklet istasyonları bakımından erişebilir mi, yürüme mesafesi içinde kalan yollardan hangileri park için uygun ve kapasiteleri ne kadar gibi soruların cevapları aranmıştır.

Geçmişten günümüze meydana gelen, maddi ve manevi sorunlara yol açan doğal afetler, doğal ve beşeri faktörlerin birleşik etkileriyle ortaya çıkmaktadır. Doğal afetlere neden olan doğal faktörler, gerçekleşen olayın büyüklüğü, yerleşim alanlarına olan uzaklığı ve yerleşim alanlarının etkileme miktarıdır. Doğal afetlere neden olan beşeri faktörler ise; az gelişmişlik, nüfus artışının dengesiz olması, bilinçsiz yerleşim ve eğitimsizlik gibi nedenlerdir. Doğal afetlere deprem, toprak kayması, kuraklık, sel ve taşkınlar gibi pek çok örnek verilebilmektedir. Doğal afetlerden biri olan ve bu çalışmanın da konusunu oluşturan taşkınlar genel anlamıyla, bir akarsuyun, doğal veya yapay olarak, mevcuttaki yatağından taşarak yatak sınırları dışında akışını devam ettirmesi sonucunda çevreye zarar vermesi olayı olarak ifade edilebilmektedir. Taşkınlar ülkemizi en çok etkileyen doğal afetlerden biridir. Buna göre taşkınlar can ve mal kayıpları açısından ülkemizde ikinci sırada yer alırken, meteorolojik afetler içerisinde ise ilk sırada yer almaktadır. Bu çalışmada Çan ve Biga ilçelerini kapsayan, Biga (Çan) Çayı Havzasının, Çan ilçe merkezinden geçen bölümünün eEbee X model sabit kanatlı İnsansız Hava Aracı (İHA) aracılığıyla görüntüleri elde edilmiş, elde edilen bu görüntüler çeşitli fotogrametrik değerlendirme programları kullanılarak 3 boyutlu model haline getirilmiş ve taşkın analizi için gerekli veriler elde edilmiştir. Son olarak elde edilen bu çıktı ürünler, ilgili kurumlardan temin edilen verilerle birlikte kullanılarak Çan ilçesine ait 100 ve 500 yıllık taşkın haritaları koordinatlı bir şekilde üretilmiştir.

Boundary extraction in remote sensing has an important task in studies such as environmental observa-tion, risk management and monitoring urban growth. Although significant progress has been made in the different calculation methods proposed, there are issues that need improvement, especially in terms of accuracy, efficiency and speed. In this study, dual stream network architecture of three different models that can obtain boundary extraction by using normalized Digital Surface Model (nDSM), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Near-Infrared (IR) band as the second stream, was explained. Model I is designed as the original HED, whereas the second stream of Model II, III, and IV use nDSM, nDSM + NDVI and nDSM + NDVI + IR, respectively. Thus, by comparing the models trained based on different data combinations, the contribution of different input data to the success of boundary extraction was revealed. For the training of the models, boundary maps produced from The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) Potsdam data set and input datasets augmented by rotation, mirroring and rotation were used. When the test results obtained from two-stream and multi-data-based models are evaluated, 11% better accuracy has achieved with Model IV compared to the original HED. The outcomes clearly revealed the importance of using multispectral band, height data and vegetation information as input data in boundary extraction beside commonly used RGB images.