Papers by Omer Kaya
Journal of the Indian Society of Remote Sensing
Climate change does not occur in the same way worldwide; its effects display regional differences... more Climate change does not occur in the same way worldwide; its effects display regional differences. Some regions with unique characteristics may experience dramatic changes, leading to significant indications for the global climate. The Siberian high, a system of high atmospheric pressure, is formed on the Central Siberian Plateau, affecting a significant part of the northern hemisphere from November to February. Climate changes in this region have significant influences on the global climate cycle. Hence, determining the temperature trends of this region will yield key indicators for climate change studies. Remote sensing provides useful databases for climate change studies, surface temperatures, temporal and spatial resolutions, and numerous advantages. In the present study, we aimed to determine the temporal and spatial surface temperature trends of the Central Siberian Plateau. As our data source, we used MODIS (Aqua and Terra) satellite images for 8 days between 2002-and 2021. The measurements from the region were arranged as monthly and annual values, presented as mean, minimum, maximum, and standard deviation. Then, using these data, we obtained the mean values for the region and performed Mann-Kendall trend analyses. Accordingly, there was an overall increase of more than 2°C in the study area. We performed a pixel-based Mann-Kendall trend test to reveal the mean annual temperatures and detect local changes. Our findings showed significant rises in temperature in the northern part of the study area. Keywords Climate change Á Regional and local differences Á Remote sensing Á Pixel-based Mann-Kendall trend test
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2023
Climate change does not occur in the same way worldwide; its effects display regional differences... more Climate change does not occur in the same way worldwide; its effects display regional differences. Some regions with
unique characteristics may experience dramatic changes, leading to significant indications for the global climate. The
Siberian high, a system of high atmospheric pressure, is formed on the Central Siberian Plateau, affecting a significant part
of the northern hemisphere from November to February. Climate changes in this region have significant influences on the
global climate cycle. Hence, determining the temperature trends of this region will yield key indicators for climate change
studies. Remote sensing provides useful databases for climate change studies, surface temperatures, temporal and spatial
resolutions, and numerous advantages. In the present study, we aimed to determine the temporal and spatial surface
temperature trends of the Central Siberian Plateau. As our data source, we used MODIS (Aqua and Terra) satellite images
for 8 days between 2002- and 2021. The measurements from the region were arranged as monthly and annual values,
presented as mean, minimum, maximum, and standard deviation. Then, using these data, we obtained the mean values for
the region and performed Mann–Kendall trend analyses. Accordingly, there was an overall increase of more than 2 C in
the study area. We performed a pixel-based Mann–Kendall trend test to reveal the mean annual temperatures and detect
local changes. Our findings showed significant rises in temperature in the northern part of the study area.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Türkiye Coğrafyası Araştırmaları - Prof. Dr. Mesut Elibüyük’e Armağan, 2020
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Cografi baglamda secimler belirli bir mekânda yasayan insan tercihlerini ve siyasi yapiyi yansita... more Cografi baglamda secimler belirli bir mekânda yasayan insan tercihlerini ve siyasi yapiyi yansitan siyasi cografyanin bir bilesenidir. Mekânsal istatistik yontemleri ise mekân uzerinde dagilmis olay ve olgularin birbirleriyle iliskilerini incelemektedir. Mekânsal istatistik yontemleri ile secim sonuclarinin mekân uzerinde belirli bir yapiyi yansitip yansitmadigi gozlemlenebilir. Bu calismanin amaci; 2011’de yapilan genel secim sonuclarina gore meclise giren patilerin oy oranlarinin mekânsal kumelenmelerini belirlemektir. Bu amacla TUIK’ten elde edilen 2011 genel secimlerinin partilere gore oy oranlari lokal mekânsal otokorelasyon yontemlerinden istatistigi ve LISA (Local Indicator of Spatial Association) ile analiz edilmistir. Yapilan Analiz sonuclarina gore her partinin oylarinin kumelendigi bolge diger partilerden farkli olarak ortaya cikmistir. Ayrica partilerin aldiklari oy oranlari, secim sonuclarinin ulke icinde farkli mekânsal kaliplari ortaya cikardigi gozlemlenmistir.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Co, 2014
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Journal of Turkish Studies, 2015
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Environment, Development and Sustainability, 2016
Bookmarks Related papers MentionsView impact
TÜRK COĞRAFYA DERGİSİ, 2015
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Bookmarks Related papers MentionsView impact
People are relaxed (satisfied or well-off) in what is described as comfortable climatic condition... more People are relaxed (satisfied or well-off) in what is described as comfortable climatic conditions. In such conditions, a person's energy balance is not disturbed because of stresses from extreme heat or cold. Bioclimatic structure has been well researched and should be a consideration in the planning process for arranging comfortable spaces. It represents the understanding that energy balance is one of the basic elements of a sustainable landscape design. The goals of this study have been to create ideal places for human thermal comfort and to advance objectives focused on the importance of sustainable and ecological landscape planning and design work, along with their accompanying economic benefits. In this study, which focuses on the climate of the Province of Aydin, the most suitable areas for bioclimatic comfort have been identified. The climate values for the Aydin Province have been taken from a total of 22 meteorological stations. Stations at altitudes ranging from 11 to 871 m were used to note the climate changes that occurred. The average temperature, relative humidity, and wind speed from each station, including data collected using Geographic Information System (GIS) software, were transferred. GIS maps were then created from the imported data, and areas of optimal
comfort around the city of Aydin were determined. The results show the range that is suitable for a bioclimatic comfort zone in Aydin. The bioclimatic comfort range was determined to be roughly 17 C for Aydin, and the city of Aydin demonstrated a comfort range between 14 and 19 C. As a result, the city of Aydin was shown to be a suitable area for bioclimatic comfort.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
People are relaxed (satisfied or well-off) in what is described as comfortable climatic condition... more People are relaxed (satisfied or well-off) in what is described as comfortable climatic conditions. In such conditions, a person’s energy balance is not disturbed because of stresses from extreme heat or cold. Bioclimatic structure has been well researched and should be a consideration in the planning process for arranging comfortable spaces. It represents the understanding that energy balance is one of the basic elements of a sustainable landscape design. The goals of this study have been to create ideal places for human thermal comfort and to advance objectives focused on the importance of sustainable and ecological landscape planning and design work, along with their accompanying economic benefits. In this study, which focuses on the climate of the Province of Aydin, the most suitable areas for bioclimatic comfort have been identified. The climate values for the Aydin Province have been taken from a total of 22 meteorological stations. Stations at altitudes ranging from 11 to 871 m were used to note the climate changes that occurred. The average temperature, relative humidity, and wind speed from each station, including data collected using Geographic Information System (GIS) software, were transferred. GIS maps were then created from the imported data, and areas of optimal comfort around the city of Aydin were determined. The results show the range that is suitable for a bioclimatic comfort zone in Aydin. The bioclimatic comfort range was determined to be roughly 17 °C for Aydin, and the city of Aydin demonstrated a comfort range between 14 and 19 °C. As a result, the city of Aydin was shown to be a suitable area for bioclimatic comfort.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Merkezi yönetimlerde Coğrafi Bilgi Sistemleri akademik anlamda araştırma konuları arasında hak et... more Merkezi yönetimlerde Coğrafi Bilgi Sistemleri akademik anlamda araştırma konuları arasında hak ettiği yeri bulamamıştır. Bu çalışma konuyla ilgili araştırmalar, çalışmalar, dersler ve kamu kurum ve kuruluşları için kaynak olması amacıyla yazılmıştır. Çalışmanın geliştirilmesi için olumlu eleştirilerin verilmesi bu konuda ciddi bir kaynak hazırlanması açısından faydalı olacaktır.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
ÖZ: Türkiye'nin büyük şehirleri son 30 yılda önemli miktarda göç almıştır. Bu durum özellikle 198... more ÖZ: Türkiye'nin büyük şehirleri son 30 yılda önemli miktarda göç almıştır. Bu durum özellikle 1980'li yılların ortalarında büyük bir sorun oluşturmaya başlamıştır. Kayseri ili ise bu duruma örnek olan şehirlerden biridir. Kayseri ilinin Kocasinan ilçesine bağlı olan Oruçreis Mahallesi göçlerle oluşmuş bir mahalledir. Özellikle 1986-2000 yılları arasında gecekondulaşmanın daha ziyade hisseli alanlarda kaçak yapılaşmaya bağlı olarak arttığı Oruçreis mahallesi mekânsal, sosyo-kültürel ve ekonomik açıdan kırsal bir alandan kentsel bir alana dönüşmekte ve geçiş dönemi yaşamaktadır. Son on yılda yerel yönetimlerin bu konuda taviz vermemesi ile yapılaşma nispeten azalmıştır. Bu çalışmada göçlerle oluşmuş sosyo-ekonomik ve sosyo-kültürel açıdan kendi içerisinde ve çevresinde farklılık gösteren Oruçreis mahallesinin kuruluşu, oluşumu, sosyal, kültürel ve ekonomik gelişimi ile yaşam unsurları sosyal bilimlerde ampirik araştırma kuralları dâhilinde araştırılmıştır. Tüm olaylar mekânsal bakış açısıyla irdelenmeye çalışılmıştır. Abstract: Major cities in Turkey, have taken a significant amount of migration in the last 30 years. This situation has created a major problem, especially in the mid 1980s. The city of Kayseri is one of the examples of this situation. Oruçreis, is in the Kocasinan district of Kayseri, was occured with migrations. Oruçreis district has grown rapidly, especially between the years 1986-2000. This growth occurred due to illegal constructions rather than squatting. Oruçreis neighborhood have translated from rural to urban area in social, cultural and economic point of view. Illegal construction have relatively decreased by make nocompromises on this issue of local governments in the last decade. In this study, we have discussed the socioeconomic and socio-cultural development oruçreis district in and around which differ from their own neighborhood. Oruçreis neighborhood formation, organization, social, cultural, economic development and elements of life have been studied under the rules of empirical research. All events are discussed with spatial (geographical) perspective.
Bookmarks Related papers MentionsView impact
ÖZET
Coğrafi bağlamda seçimler belirli bir mekânda yaşayan insan tercihlerini ve siyasi yapıyı ya... more ÖZET
Coğrafi bağlamda seçimler belirli bir mekânda yaşayan insan tercihlerini ve siyasi yapıyı yansıtan siyasi coğrafyanın bir bileşenidir.
Mekânsal istatistik yöntemleri ise mekân üzerinde dağılmış olay ve olguların birbirleriyle ilişkilerini incelemektedir. Mekânsal istatistik
yöntemleri ile seçim sonuçlarının mekân üzerinde belirli bir yapıyı yansıtıp yansıtmadığı gözlemlenebilir.
Bu çalışmanın amacı; 2011’de yapılan genel seçim sonuçlarına göre meclise giren patilerin oy oranlarının mekânsal kümelenmelerini
belirlemektir. Bu amaçla TÜİK’ten elde edilen 2011 genel seçimlerinin partilere göre oy oranları lokal mekânsal otokorelasyon
yöntemlerinden
∗ istatistiği ve LISA (Local Indicator of Spatial Association) ile analiz edilmiştir. Yapılan Analiz sonuçlarına göre her partinin
oylarının kümelendiği bölge diğer partilerden farklı olarak ortaya çıkmıştır. Ayrıca partilerin aldıkları oy oranları, seçim sonuçlarının ülke
içinde farklı mekânsal kalıpları ortaya çıkardığı gözlemlenmiştir.
Anahtar kelimeler: Seçim, Mekânsal İstatistik, Mekânsal Kümelenme
ABSTRACT
In geographical context, elections is a component of political geography which reflecting of human preferences and political
structure in a particular space. The spatial statistical methods examine the relationships of the events and phenomena distributed on the
space. With the spatial statistical methods can be observed whether reflects of particular structure on the space or not.
The aim this study; determine spatial clusters of the voting rate of parties which entered parliament according to the results of
the general election held in 2011. For this aim voting rate of 2011 obtained from TUIK were analyzed with
∗ statististic and LISA (Local
İndicator Of Spatial Assocation) spatial statistical methods. According to the analysis results has emerged the clustered region of each
party’s votes different from other parties. Furthermore voting rate received by the parties different spatial patterns were observed in the
country caused by the election results.
Keywords: Election, Spatial Statistic, Spatial Clustering
Bookmarks Related papers MentionsView impact
ÖZET
Şehirsel alanların mekânsal gelişimi ile birlikte arazi kullanım formlarında değişiklikler ... more ÖZET
Şehirsel alanların mekânsal gelişimi ile birlikte arazi kullanım formlarında değişiklikler meydana gelmektedir. Mekânsal büyüme planlı bir şekilde gerçekleşmediğinde çevre kirliliğine, düzensiz yapılaşmalara ve tarım arazileri ile doğal alanların tahrip edilmesine veya yok olmasına neden olmaktadır. Gelecekte daha sürdürülebilir kalkınma ve daha yaşanabilir bir dünya için bu durum olumsuz olarak görülmekte ve tüm dünyada şehirlerin mekânsal büyümesi konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Türkiye’de 1980’li yıllar ve sonrasında şehirsel büyüme ülke genelinde hızlı bir şekilde artmış ve bu durum şehirsel alanların civarındaki doğal alanları ve tarım arazilerini tahrip etmiştir. Kayseri son 25 yılda hızlı bir şekilde büyüyen şehirlerimizden biridir. Bu çalışmanın amacı Kayseri’de meydana gelen şehirsel gelişim ve bununla beraber oluşan arazi kullanımı değişiminin saptanmasıdır. Kayseri’nin şehirsel gelişimini belirlemek için 1987, 1999 ve 2013 yıllarına ait Landsat TM, ETM ve OLI uydu görüntüleri sınıflandırılmıştır. Aynı zamanda 2013 yılı yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntüsü kullanılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. 1987-2013 yılları arasında şehirsel alana dönüşen arazi sınıfları değişim analizleri ile saptanmıştır. Çalışmanın sonucunda gözlemlenen tüm arazi sınıflarından yerleşime dönüşümün olduğu belirlenmiştir. Buna ek olarak tüm yıllarda şehirsel büyümenin arttığı saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Şehirsel Büyüme, Sürdürülebilirlik, Sınıflandırma, Değişim Analizleri
ABSTRACT
With the spatial development of urban areas, the changes also occur in the form of land use. When the spatial growth took place in an unplanned way it causes environmental pollution and irregular construction or loss of farmland and natural areas. For sustainable development and environmentally habitable world, this could be unfavorable in the future and a lot of studies are done about spatial growth of cities around the World. At 1980s and after then urban growth increased rapidly across the country and this situation has destroyed the natural areas and the farmland around urban areas in Turkey. Kayseri is one of the most rapidly growing cities during the last 25 years.The main objective of this study is to determine urban growth and landuse/landcover changes of Kayseri. To determine urban development of Kayseri, Landsat TM, ETM and OLI satellite images acquired in 1987, 1999 and 2013 respectively were classified using Erdas Imagine. Furthermore, accuracy assessment has been carried out using high-spatial-resolution satellite image of 2013. Amount of classes converted to urban between 1987 and 2013 were determined with change detection analysis. As a result, it was found that conversions from all Landuse/Land cover (LU/LC) classes to urban have been observed and urban areas has increased in all years.
Key Words: Urban Growth, Change Detection Analysis, Classification, Sustainability
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Books by Omer Kaya
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Certificates by Omer Kaya
Makine Öğrenimi, 2019
What I learned;
Part 1 - Data Preprocessing
Part 2 - Prediction and Regression: Simple Linear Reg... more What I learned;
Part 1 - Data Preprocessing
Part 2 - Prediction and Regression: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression
Part 3 - Classification: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification
Part 4 - Clustering) K-Means, Hierarchical Clustering
Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat
Part 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling
Part 7 - Natural Language Processing: Bag-of-words model and algorithms for NLP
Part 8 - Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks
Part 9 - Transformation, Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Kernel PCA
Part 10 - Model Selection and Ensemble Learning: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search,
Part 11 XGBoost,
Bookmarks Related papers MentionsView impact
Uploads
Papers by Omer Kaya
unique characteristics may experience dramatic changes, leading to significant indications for the global climate. The
Siberian high, a system of high atmospheric pressure, is formed on the Central Siberian Plateau, affecting a significant part
of the northern hemisphere from November to February. Climate changes in this region have significant influences on the
global climate cycle. Hence, determining the temperature trends of this region will yield key indicators for climate change
studies. Remote sensing provides useful databases for climate change studies, surface temperatures, temporal and spatial
resolutions, and numerous advantages. In the present study, we aimed to determine the temporal and spatial surface
temperature trends of the Central Siberian Plateau. As our data source, we used MODIS (Aqua and Terra) satellite images
for 8 days between 2002- and 2021. The measurements from the region were arranged as monthly and annual values,
presented as mean, minimum, maximum, and standard deviation. Then, using these data, we obtained the mean values for
the region and performed Mann–Kendall trend analyses. Accordingly, there was an overall increase of more than 2 C in
the study area. We performed a pixel-based Mann–Kendall trend test to reveal the mean annual temperatures and detect
local changes. Our findings showed significant rises in temperature in the northern part of the study area.
comfort around the city of Aydin were determined. The results show the range that is suitable for a bioclimatic comfort zone in Aydin. The bioclimatic comfort range was determined to be roughly 17 C for Aydin, and the city of Aydin demonstrated a comfort range between 14 and 19 C. As a result, the city of Aydin was shown to be a suitable area for bioclimatic comfort.
Coğrafi bağlamda seçimler belirli bir mekânda yaşayan insan tercihlerini ve siyasi yapıyı yansıtan siyasi coğrafyanın bir bileşenidir.
Mekânsal istatistik yöntemleri ise mekân üzerinde dağılmış olay ve olguların birbirleriyle ilişkilerini incelemektedir. Mekânsal istatistik
yöntemleri ile seçim sonuçlarının mekân üzerinde belirli bir yapıyı yansıtıp yansıtmadığı gözlemlenebilir.
Bu çalışmanın amacı; 2011’de yapılan genel seçim sonuçlarına göre meclise giren patilerin oy oranlarının mekânsal kümelenmelerini
belirlemektir. Bu amaçla TÜİK’ten elde edilen 2011 genel seçimlerinin partilere göre oy oranları lokal mekânsal otokorelasyon
yöntemlerinden
∗ istatistiği ve LISA (Local Indicator of Spatial Association) ile analiz edilmiştir. Yapılan Analiz sonuçlarına göre her partinin
oylarının kümelendiği bölge diğer partilerden farklı olarak ortaya çıkmıştır. Ayrıca partilerin aldıkları oy oranları, seçim sonuçlarının ülke
içinde farklı mekânsal kalıpları ortaya çıkardığı gözlemlenmiştir.
Anahtar kelimeler: Seçim, Mekânsal İstatistik, Mekânsal Kümelenme
ABSTRACT
In geographical context, elections is a component of political geography which reflecting of human preferences and political
structure in a particular space. The spatial statistical methods examine the relationships of the events and phenomena distributed on the
space. With the spatial statistical methods can be observed whether reflects of particular structure on the space or not.
The aim this study; determine spatial clusters of the voting rate of parties which entered parliament according to the results of
the general election held in 2011. For this aim voting rate of 2011 obtained from TUIK were analyzed with
∗ statististic and LISA (Local
İndicator Of Spatial Assocation) spatial statistical methods. According to the analysis results has emerged the clustered region of each
party’s votes different from other parties. Furthermore voting rate received by the parties different spatial patterns were observed in the
country caused by the election results.
Keywords: Election, Spatial Statistic, Spatial Clustering
Şehirsel alanların mekânsal gelişimi ile birlikte arazi kullanım formlarında değişiklikler meydana gelmektedir. Mekânsal büyüme planlı bir şekilde gerçekleşmediğinde çevre kirliliğine, düzensiz yapılaşmalara ve tarım arazileri ile doğal alanların tahrip edilmesine veya yok olmasına neden olmaktadır. Gelecekte daha sürdürülebilir kalkınma ve daha yaşanabilir bir dünya için bu durum olumsuz olarak görülmekte ve tüm dünyada şehirlerin mekânsal büyümesi konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Türkiye’de 1980’li yıllar ve sonrasında şehirsel büyüme ülke genelinde hızlı bir şekilde artmış ve bu durum şehirsel alanların civarındaki doğal alanları ve tarım arazilerini tahrip etmiştir. Kayseri son 25 yılda hızlı bir şekilde büyüyen şehirlerimizden biridir. Bu çalışmanın amacı Kayseri’de meydana gelen şehirsel gelişim ve bununla beraber oluşan arazi kullanımı değişiminin saptanmasıdır. Kayseri’nin şehirsel gelişimini belirlemek için 1987, 1999 ve 2013 yıllarına ait Landsat TM, ETM ve OLI uydu görüntüleri sınıflandırılmıştır. Aynı zamanda 2013 yılı yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntüsü kullanılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. 1987-2013 yılları arasında şehirsel alana dönüşen arazi sınıfları değişim analizleri ile saptanmıştır. Çalışmanın sonucunda gözlemlenen tüm arazi sınıflarından yerleşime dönüşümün olduğu belirlenmiştir. Buna ek olarak tüm yıllarda şehirsel büyümenin arttığı saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Şehirsel Büyüme, Sürdürülebilirlik, Sınıflandırma, Değişim Analizleri
ABSTRACT
With the spatial development of urban areas, the changes also occur in the form of land use. When the spatial growth took place in an unplanned way it causes environmental pollution and irregular construction or loss of farmland and natural areas. For sustainable development and environmentally habitable world, this could be unfavorable in the future and a lot of studies are done about spatial growth of cities around the World. At 1980s and after then urban growth increased rapidly across the country and this situation has destroyed the natural areas and the farmland around urban areas in Turkey. Kayseri is one of the most rapidly growing cities during the last 25 years.The main objective of this study is to determine urban growth and landuse/landcover changes of Kayseri. To determine urban development of Kayseri, Landsat TM, ETM and OLI satellite images acquired in 1987, 1999 and 2013 respectively were classified using Erdas Imagine. Furthermore, accuracy assessment has been carried out using high-spatial-resolution satellite image of 2013. Amount of classes converted to urban between 1987 and 2013 were determined with change detection analysis. As a result, it was found that conversions from all Landuse/Land cover (LU/LC) classes to urban have been observed and urban areas has increased in all years.
Key Words: Urban Growth, Change Detection Analysis, Classification, Sustainability
Books by Omer Kaya
Certificates by Omer Kaya
Part 1 - Data Preprocessing
Part 2 - Prediction and Regression: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression
Part 3 - Classification: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification
Part 4 - Clustering) K-Means, Hierarchical Clustering
Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat
Part 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling
Part 7 - Natural Language Processing: Bag-of-words model and algorithms for NLP
Part 8 - Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks
Part 9 - Transformation, Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Kernel PCA
Part 10 - Model Selection and Ensemble Learning: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search,
Part 11 XGBoost,
unique characteristics may experience dramatic changes, leading to significant indications for the global climate. The
Siberian high, a system of high atmospheric pressure, is formed on the Central Siberian Plateau, affecting a significant part
of the northern hemisphere from November to February. Climate changes in this region have significant influences on the
global climate cycle. Hence, determining the temperature trends of this region will yield key indicators for climate change
studies. Remote sensing provides useful databases for climate change studies, surface temperatures, temporal and spatial
resolutions, and numerous advantages. In the present study, we aimed to determine the temporal and spatial surface
temperature trends of the Central Siberian Plateau. As our data source, we used MODIS (Aqua and Terra) satellite images
for 8 days between 2002- and 2021. The measurements from the region were arranged as monthly and annual values,
presented as mean, minimum, maximum, and standard deviation. Then, using these data, we obtained the mean values for
the region and performed Mann–Kendall trend analyses. Accordingly, there was an overall increase of more than 2 C in
the study area. We performed a pixel-based Mann–Kendall trend test to reveal the mean annual temperatures and detect
local changes. Our findings showed significant rises in temperature in the northern part of the study area.
comfort around the city of Aydin were determined. The results show the range that is suitable for a bioclimatic comfort zone in Aydin. The bioclimatic comfort range was determined to be roughly 17 C for Aydin, and the city of Aydin demonstrated a comfort range between 14 and 19 C. As a result, the city of Aydin was shown to be a suitable area for bioclimatic comfort.
Coğrafi bağlamda seçimler belirli bir mekânda yaşayan insan tercihlerini ve siyasi yapıyı yansıtan siyasi coğrafyanın bir bileşenidir.
Mekânsal istatistik yöntemleri ise mekân üzerinde dağılmış olay ve olguların birbirleriyle ilişkilerini incelemektedir. Mekânsal istatistik
yöntemleri ile seçim sonuçlarının mekân üzerinde belirli bir yapıyı yansıtıp yansıtmadığı gözlemlenebilir.
Bu çalışmanın amacı; 2011’de yapılan genel seçim sonuçlarına göre meclise giren patilerin oy oranlarının mekânsal kümelenmelerini
belirlemektir. Bu amaçla TÜİK’ten elde edilen 2011 genel seçimlerinin partilere göre oy oranları lokal mekânsal otokorelasyon
yöntemlerinden
∗ istatistiği ve LISA (Local Indicator of Spatial Association) ile analiz edilmiştir. Yapılan Analiz sonuçlarına göre her partinin
oylarının kümelendiği bölge diğer partilerden farklı olarak ortaya çıkmıştır. Ayrıca partilerin aldıkları oy oranları, seçim sonuçlarının ülke
içinde farklı mekânsal kalıpları ortaya çıkardığı gözlemlenmiştir.
Anahtar kelimeler: Seçim, Mekânsal İstatistik, Mekânsal Kümelenme
ABSTRACT
In geographical context, elections is a component of political geography which reflecting of human preferences and political
structure in a particular space. The spatial statistical methods examine the relationships of the events and phenomena distributed on the
space. With the spatial statistical methods can be observed whether reflects of particular structure on the space or not.
The aim this study; determine spatial clusters of the voting rate of parties which entered parliament according to the results of
the general election held in 2011. For this aim voting rate of 2011 obtained from TUIK were analyzed with
∗ statististic and LISA (Local
İndicator Of Spatial Assocation) spatial statistical methods. According to the analysis results has emerged the clustered region of each
party’s votes different from other parties. Furthermore voting rate received by the parties different spatial patterns were observed in the
country caused by the election results.
Keywords: Election, Spatial Statistic, Spatial Clustering
Şehirsel alanların mekânsal gelişimi ile birlikte arazi kullanım formlarında değişiklikler meydana gelmektedir. Mekânsal büyüme planlı bir şekilde gerçekleşmediğinde çevre kirliliğine, düzensiz yapılaşmalara ve tarım arazileri ile doğal alanların tahrip edilmesine veya yok olmasına neden olmaktadır. Gelecekte daha sürdürülebilir kalkınma ve daha yaşanabilir bir dünya için bu durum olumsuz olarak görülmekte ve tüm dünyada şehirlerin mekânsal büyümesi konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Türkiye’de 1980’li yıllar ve sonrasında şehirsel büyüme ülke genelinde hızlı bir şekilde artmış ve bu durum şehirsel alanların civarındaki doğal alanları ve tarım arazilerini tahrip etmiştir. Kayseri son 25 yılda hızlı bir şekilde büyüyen şehirlerimizden biridir. Bu çalışmanın amacı Kayseri’de meydana gelen şehirsel gelişim ve bununla beraber oluşan arazi kullanımı değişiminin saptanmasıdır. Kayseri’nin şehirsel gelişimini belirlemek için 1987, 1999 ve 2013 yıllarına ait Landsat TM, ETM ve OLI uydu görüntüleri sınıflandırılmıştır. Aynı zamanda 2013 yılı yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntüsü kullanılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. 1987-2013 yılları arasında şehirsel alana dönüşen arazi sınıfları değişim analizleri ile saptanmıştır. Çalışmanın sonucunda gözlemlenen tüm arazi sınıflarından yerleşime dönüşümün olduğu belirlenmiştir. Buna ek olarak tüm yıllarda şehirsel büyümenin arttığı saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Şehirsel Büyüme, Sürdürülebilirlik, Sınıflandırma, Değişim Analizleri
ABSTRACT
With the spatial development of urban areas, the changes also occur in the form of land use. When the spatial growth took place in an unplanned way it causes environmental pollution and irregular construction or loss of farmland and natural areas. For sustainable development and environmentally habitable world, this could be unfavorable in the future and a lot of studies are done about spatial growth of cities around the World. At 1980s and after then urban growth increased rapidly across the country and this situation has destroyed the natural areas and the farmland around urban areas in Turkey. Kayseri is one of the most rapidly growing cities during the last 25 years.The main objective of this study is to determine urban growth and landuse/landcover changes of Kayseri. To determine urban development of Kayseri, Landsat TM, ETM and OLI satellite images acquired in 1987, 1999 and 2013 respectively were classified using Erdas Imagine. Furthermore, accuracy assessment has been carried out using high-spatial-resolution satellite image of 2013. Amount of classes converted to urban between 1987 and 2013 were determined with change detection analysis. As a result, it was found that conversions from all Landuse/Land cover (LU/LC) classes to urban have been observed and urban areas has increased in all years.
Key Words: Urban Growth, Change Detection Analysis, Classification, Sustainability
Part 1 - Data Preprocessing
Part 2 - Prediction and Regression: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression
Part 3 - Classification: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification
Part 4 - Clustering) K-Means, Hierarchical Clustering
Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat
Part 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling
Part 7 - Natural Language Processing: Bag-of-words model and algorithms for NLP
Part 8 - Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks
Part 9 - Transformation, Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Kernel PCA
Part 10 - Model Selection and Ensemble Learning: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search,
Part 11 XGBoost,