The present study aimed to compare five machine learning techniques, namely, artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), chi-square automatic interaction detection (CHAID), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) for mass appraisal of real estate. Firstly, 1982 precedent data was collected throughout the entire study area for train and test models. Secondly, a total of 68 variables were considered for the mass appraisal. Subsequently, the five machine learning techniques were applied. Finally, the receiver operating characteristic (ROC) and various statistical methods were applied to compare five machine learning techniques.

Günümüzde birçok alanda uzaktan algılama ve fotogrametri teknikleri ile üretilen veriler kullanılmaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte günümüzde uzaktan algılama ve fotogrametri ile üretilen verilerde, üretim platformu olarak insansız hava araçları kullanılmaya başlanmıştır. Düşük maliyet, hız, yüksek çözünürlük ve tekrarlı uçuş kabiliyeti sayesinde insansız hava araçları küçük alanlar için tercih edilmektedir. Ayrıca insansız hava araçları, insanların girmesinin tehlikeli olduğu ve hassas davranılması gereken birçok alanda, kolaylıkla ölçüm yapılmasını sağladığı için tercih edilmektedir. Ortofoto görüntü; eğiklik, dönüklük ve yükseklik farkından dolayı meydana gelen hataların düzeltildiği ve dik izdüşüm haline getirildiği sayısal görüntülerdir. Ortofoto görüntüler araziyi birebir olarak temsil ettiği için birçok alanda altlık görüntü olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle kullanılan ortofoto görüntünün doğruluğu yapılan işin doğruluğuna birebir etki yapmaktadır. Bu çalışmada Aksaray Üniversitesi kampüsünün hava fotoğrafları İnsansız Hava Aracı (İHA) ile çekilmiş ve bu fotoğraflar kullanılarak kampüs alanının ortofotosu elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar insansız hava araçlarının küçük boyutlu alanlar için beklenen doğruluğu sağladığı görülmüştür.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have revolutionized the field of cultural heritage documentation by providing high-resolution, flexible, and cost-effective alternatives to traditional surveying methods. UAVs enable rapid acquisition of aerial imagery and three-dimensional (3D) data, supporting photogrammetric reconstruction, laser scanning, and continuous temporal monitoring of historical structures, archaeological sites, and urban heritage landscapes. This study comprehensively reviews contemporary UAV applications in cultural heritage, emphasizing case studies from Turkey that illustrate the effectiveness of UAV-based surveys in documenting architectural details, assessing material degradation, and informing conservation strategies. The research further examines the integration of UAV workflows with complementary techniques such as terrestrial laser scanning (TLS), close-range photogrammetry (CRP), and Heritage Building Information Modeling (HBIM), highlighting the advantages of hybrid data fusion for producing accurate, visually rich, and analytically robust 3D models. Key benefits, including operational efficiency, non-invasive data collection, and the ability to perform temporal monitoring, are discussed alongside inherent limitations such as environmental constraints, sensor capabilities, and data processing requirements. Finally, the study explores future prospects of UAV-based heritage documentation, including the use of multispectral and hyperspectral sensors, AI-assisted feature extraction, and cloud-based collaborative platforms, emphasizing their potential to enhance preventive conservation, structural assessment, and public engagement. Through this comprehensive review, UAV technology is demonstrated as a transformative tool that not only advances the scientific understanding and preservation of cultural heritage but also facilitates innovative visualization, virtual reconstruction, and broad societal access to historically significant sites.

Many historical landmarks and cultural heritage are being constantly destroyed through natural events and human actions. It is important to conduct corrosion analysis and two and three-dimension documentation studies to restore and transfer these landmarks to the new generations. It is particularly important to record, keep these historical heritages digitally and take precautions against the potential corrosion due to the wars, natural disasters and climatic factors that continue to the present. In this study, the corrosion in Çanlı Church (ÇanlıKilise) located in Akhisar village of the province of Aksaray in Turkey was determined and the reasons were examined. By using close-range photogrammetry method, three-dimension models and facade charts of three facades (North, West, South) of Çanlı Church have been acquired, as a result of measurements performed in four different times (2006, 2010, 2016, 2019). Overlapping all these charts in the same scale, the corrosions occurred on the facades of Çanlı Church have been examined. The meteorological data within the period when the measurements were performed were reviewed. As a result, corrosion on the North, West and South facades of Çanlı Church have been found at the level of 8%, 3%, 13% respectively. It was concluded that the storm has greater effect on the corrosion.

Hacim hesapları birçok mühendislik çalışmasında kullanılmaktadır. Günümüzde Harita Mühendisliğinin İnşaat ve Madencilik sektöründeki en önemli iş kollarından birisi de hacim hesabıdır. Hacim hesapları jeodezik, fotogrametrik ve lazer tarama gibi farklı yöntemlerden elde edilen veriler kullanılarak yapılabilmektedir. Özellikle erişilmesi riskli ve zor bölgelerde hacim hesapları arazideki ölçmelerden ziyade bölgenin havadan veya yerden çekilen resimleri yardımıyla yapılması daha uygun olmaktadır. Günümüzde fotogrametri, haritacılık alanında oldukça önemli bir yere sahiptir. Fotogrametrik harita üretiminde farklı platformlar kullanılarak görüntü alımı gerçekleştirilmektedir. Gelişen teknoloji havadan fotoğraf temininde yeni alternatifler ortaya çıkarmıştır. Yaşanan teknolojik gelişmeler neticesinde uzaktan algılama ve fotogrametri ile üretilen verilerde, İnsansız Hava Araçları (İHA) kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada son yıllarda birçok konuda uygulama alanı bulan İHA verileri kullanılarak yapılan hacim hesaplarının farklı açılardan analizi yapılmıştır. Hacmi bilinen tarımsal ürün depolama tesisi (SİLO) ve bir dolgu alanının hacmi İHA verileri yardımıyla hesaplanmıştır. Yapılan hesaplamada düzgün geometrik yapıya sahip SİLO’nun hacmi %98 doğrulukla, düzgün geometrik yapıya sahip olmayan dolgu alanı hacmi %93.57 doğrulukla hesaplanmıştır.

Konumsal verilerin önemi her geçen gün artmaktadır. Bu veriler birçok yöntemle üretilmektedir. İnsansız Hava Araçları (İHA), haritalama ve coğrafi veri toplama alanlarında önemli bir araç haline gelmiştir. İHA'larla elde edilen verilerin doğruluğu, projelerin başarısı için kritik öneme sahiptir. Yer Kontrol Noktaları (YKN), bu doğruluğu sağlamak için kullanılan sabit ve doğrulanmış koordinatlara sahip referans noktalarıdır. YKN'ler, GNSS cihazları ile ölçülür ve İHA'nın topladığı verilerle karşılaştırılarak doğruluk sağlanır. YKN yerleşimi, arazi yapısı, uçuş yüksekliği ve görüntüleme açıları gibi faktörlere bağlıdır. YKN'lerin doğru yerleştirilmesi, haritalama verilerinin yüksek doğruluk sağlamasına yardımcı olur. RTK (Real-Time Kinematic) ve PPK (Post-Processed Kinematic) gibi GNSS (Küresel Navigasyon Uydu Sistemi) tabanlı teknolojiler, YKN'lerle birlikte kullanıldığında doğruluğu artırır. RTK, gerçek zamanlı düzeltme sağlarken, PPK uçuş sonrası düzeltmelerle veri doğruluğunu artırır. Sonuç olarak, YKN'ler İHA'larla yapılan haritalama projelerinde doğruluğun sağlanmasında kritik bir rol oynar. YKN'lerin doğru yerleşimi ve sayısı, elde edilen verilerin yüksek hassasiyetli olmasını sağlar ve haritalama süreçlerini daha verimli hale getirir. Konuma dayalı projelerin daha hassas bir şekilde uygulanmasına yardımcı olur. Haritalanacak alana ve beklene hassasiyete göre YKN’ larının yeterli sayıda ve dağılımda olması gerekmektedir.