TOBB ETÜ · BİL/YAP 495 · 2026 YAZ

Şehirlerin yarınını,
uzaydan bugünden okuyoruz.

Uydu görüntülerini öz-gözetimli öğrenme ve zaman serisi modelleriyle birleştirerek kentsel yayılmayı, yeşil alanları ve yapılaşma dengesini öngörmeyi hedefleyen bir karar destek sistemi.

Proje durumu: Analiz ve yüksek seviye tasarım aşaması

Sentinel-2 gerçek renkli uydu görüntüsü örneği
S2 · RGB10 m / piksel
Aynı bölgenin arazi örtüsü sınıf haritası
LULC · 9 SINIFMEVSİMSEL
Aynı bölge · iki temsil
10 mmekânsal çözünürlük
4mevsimsel model
9arazi örtüsü sınıfı
1 · 3 · 5yıllık tahmin ufku
01 / PROJE

Büyüyen şehirler için
daha görünür bir gelecek.

Kentsel büyüme yalnızca yeni binalar demek değildir. Yeşil alan, altyapı ve yaşam kalitesi arasındaki dengenin de sürekli değişmesi demektir.

PROBLEM

Mevcut haritalar bugünü gösteriyor; planlama ise yarını soruyor.

Kentsel yayılmanın yönünü ve yeşil-yapılaşmış alan dengesini elle değerlendirmek yavaş, maliyetli ve uzman sezgisine bağımlı bir süreç.

ÇÖZÜM

Çok zamanlı uydu verisinden ölçülebilir öngörüler.

Sistem; geçmiş Sentinel-2 görüntülerini arazi örtüsü haritalarına dönüştürür, değişimi öğrenir ve gelecekteki yapılaşma ile yeşil alan oranını tahmin eder.

Ağaç / bitki74 Yapılaşmış51 Su / diğer32
02 / YAKLAŞIM

Pikselden öngörüye,
dört adımda.

Uçtan uca tasarlanan iş akışı, açık uydu verisini anlaşılır harita ve göstergelere dönüştürür.

  1. 01

    Veri edinimi

    Sentinel-2 görüntüleri alınır; bulutlar maskelenir, dönem ve mevsime göre hizalanır.

    SENTINEL-2 · GEE
  2. 02

    Segmentasyon

    Öz-gözetimli ön eğitimle güçlendirilen modeller, her pikseli dokuz arazi sınıfından birine atar.

    SSL · PYTORCH
  3. 03

    Zaman serisi

    Mevsimsel haritaların yıllar içindeki değişimi sayısal bir zaman serisine dönüştürülür.

    LSTM · MAMBA
  4. 04

    Tahmin ve çıktı

    Yapılaşma, yeşil alan ve yeşil-bina dengesi harita, grafik ve rapor olarak sunulur.

    1 · 3 · 5 YIL
SİSTEM MİMARİSİ

Modüler, izlenebilir ve ölçeklenebilir.

Web ve kontrol düzlemi; veri edinimi, model yürütme, tahmin ve değerlendirme bileşenlerini tek bir analiz akışında birleştirir.

03 / DOKÜMANTASYON

Projenin her kararı,
kayıt altında.

BİL/YAP 495 süresince üretilen proje raporlarına doğrudan erişebilirsiniz.

01

Proje Önerisi

Problem, motivasyon, çözüm yaklaşımı ve çalışma planı.

21 HAZ 2026
02

Proje Spesifikasyon Raporu

Kapsam, kullanıcılar, gereksinimler ve başarı ölçütleri.

28 HAZ 2026
03

Analiz ve Modelleme Raporu

Kullanım senaryoları, domain modeli ve arayüz taslakları.

12 TEM 2026
04

PKE Planı

Projenin profesyonel, etik, çevresel ve ekonomik etkileri.

31 TEM 2026
05

Yüksek Seviye Tasarım

Mimari kararlar, bileşenler, veri akışı ve dağıtım tasarımı.

06 AĞU 2026

Not: Yalnızca proje klasöründe bulunan güncel dosya biçimleri listelenmiştir. Eksik DOCX/PDF karşılıkları teslimden önce eklenecektir.

04 / EKİP

Beş kişi,
tek bir sistem.

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar ve Yapay Zekâ Mühendisliği öğrencileri.

MU
PROJE KOORDİNASYONU · VERİ

Mehmet Ali Uslu

SSL4EO-S12 ve Sentinel-2 veri hattı, ön işleme, hizalama ve sistem entegrasyonu.

221101043
KA
OTOMATİK ETİKETLEME

Kaan Arslan

Mevsimsel modellerin şehir zaman serisine uygulanması ve otomatik etiketleme hattı.

231101036
ÖA
ZAMAN SERİSİ TAHMİNİ

Ömer Talha Akbulut

Zamansal modellerin tasarımı, eğitimi, karşılaştırılması ve tahmin ufku.

221401005
MO
SEGMENTASYON

Mete Oktar

Öz-gözetimli ön eğitim ve dört mevsim için arazi örtüsü segmentasyon modelleri.

231101034
EU
DEĞERLENDİRME · ÇIKTI

Efe Arda Uzunova

Metrikler, yayılma ve yeşil-bina görselleştirmeleri ile proje web sitesi.

231101032
Önerilen sistemin büyütülmüş UML bileşen diyagramı