NESNE TABANLI ARAZİ ÖRTÜSÜ / ARAZİ KULLANIMI DEĞİŞİM ANALİZİ: İSTANBUL 3. HAVALİMANI
Notice bibliographique
Résumé
ÖZETBüyüklüğüne göre değişmekle birlikte bir havalimanı, pistler, terminaller, bağlantı yolları vs. gibi birçok birimden oluşan bir komplekstir ve geniş bir yeryüzü alanını kaplar.Bu nedenle bir havalimanı inşası, bulunduğu bölgede arazi örtüsü/arazi kullanımının önemli oranda değişmesine neden olmaktadır.Türkiye'nin en önemli ekonomik, siyasi ve toplumsal merkezi olan İstanbul aynı zamanda Asya ve Avrupa kıtalarını birbirine bağlayan özel bir coğrafi konuma sahip olup dünyanın en önemli havayolları kesişim noktalarından birisidir.İstanbul'da hâlen kullanılmakta olan iki havalimanı vardır, ancak artan ihtiyaçlar sebebi ile şehrin Avrupa kıtası tarafında ve Karadeniz kıyısında, şehir merkezine 35km mesafede, 3. Havalimanı inşa edilmektedir.Mayıs 2015'te başlayan çalışma, 76,5 milyon metrekare alan üzerine dört etapta yapılmak üzere tasarlanmış olup hâlen sürmektedir.Dünyanın en büyük ve en yoğun havalimanı olması planlanan 3. Havalimanı'nın ilk etabını oluşturan bir terminal ile üç pistin yapımı Ekim 2018'de bitirildiğinde, toplam projenin %78'i tamamlanmış olacaktır.İstanbul'un 3. Havalimanı bölgede büyük miktarda arazi örtüsü/arazi kullanımı değişimine sebep olmanın yanı sıra çok geniş bir orman arazisi üzerine inşa edilmesi dolayısıyla çevresel anlamda da büyük önem taşımaktadır.Bu bağlamda, projenin ilk etabının bittiği 2018 sonu itibarı ile bölgedeki arazi örtüsü/arazi kullanımı değişiminin değerlendirilmesi önemlidir.Günümüzde yeryüzündeki arazi örtüsü/arazi kullanımı değişimlerini belirlemek üzere çok-zamanlı uydu verileri etkin bir şekilde kullanılmaktadır.Bu çalışmada bölgedeki değişim Sentinel 2A uydu verileri kullanılarak değerlendirilmiştir.Çalışmada kullanılan çok-zamanlı görüntü seti 2015 ve 2017 tarihli, elektromanyetik spektrumun görünür-kızılötesi (VNIR) bölgesinde algılanmış 4 spektral banda ve 10m mekânsal çözünürlüğe sahip verilerden oluşmaktadır.Bu çalışmada, havalimanı inşasının başlamasını takip eden 3 yıllık süreçteki arazi değişimini belirlemek için nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır.Çalışmanın sonuçları görsel yorumlama ve sınıflandırma doğruluk analizi ile değerlendirilmiş ve kullanılan yöntemin avantaj ve dezavantajları irdelenmiştir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».