GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence)

Mayıs 26, 2025

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence)

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence), coğrafi (mekânsal) verilerle çalışan yapay zekâ uygulamalarını ifade eden bir kavramdır. Yani, yapay zekânın (özellikle makine öğrenmesi, derin öğrenme ve bilgisayarla görme gibi alanlarının) coğrafi bilgi sistemleri (GIS), uzaktan algılama, haritalama ve konum bazlı analizler gibi mekânsal veri ile birleşimidir.

Son yıllarda, büyük veri teknolojileri ve yapay zekâ alanındaki hızlı gelişmeler, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ile entegre edilerek yeni ve güçlü analiz yöntemlerinin ortaya çıkmasına olanak tanımıştır. Bu bağlamda ortaya çıkan GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence - Coğrafi Yapay Zekâ), mekânsal verilerin analizinde yapay zekâ tekniklerinin kullanılmasıyla geliştirilen disiplinler arası bir alandır. Uydu görüntüleri, sensör verileri, GPS bilgileri ve sosyal medya verileri gibi konum tabanlı büyük veri setlerinin işlenmesi, analiz edilmesi ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesi GeoAI’nin temel hedefidir.

GeoAI, makine öğrenmesi, derin öğrenme, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi yapay zekâ alt alanlarını, mekânsal analiz kabiliyetleri ile birleştirerek özellikle çevresel izleme, afet yönetimi, şehir planlama, tarım, ulaşım ve savunma gibi birçok kritik alanda yenilikçi çözümler sunmaktadır. Bu teknolojik birleşim, yalnızca veri analizini otomatikleştirmekle kalmaz; aynı zamanda karar verme süreçlerini hızlandırır ve daha doğru, ölçeklenebilir çıktılar elde edilmesini sağlar.

Bu çalışmada, GeoAI kavramı detaylı olarak ele alınacak; temel bileşenleri, kullanım alanları ve sunduğu avantajlar açıklanacak; ayrıca mevcut uygulama örnekleri üzerinden alanın sunduğu potansiyel değerlendirilecektir.

GeoAI’nin Gelişim Süreci;

1. Geleneksel CBS Dönemi (1970–2000);

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), mekânsal verilerin toplanması, görselleştirilmesi ve analizine odaklandı.
Bu dönemde analizler çoğunlukla kural tabanlı ve insan denetimliydi.
Uydu görüntüleri sınırlı çözünürlükteydi ve otomasyon düşüktü.

2. Mekânsal Büyük Veri ve Otomasyon (2000–2015);

Uydu, drone, GPS ve sensör teknolojileriyle mekânsal büyük veri ortaya çıktı.
Bu veri yığınlarını analiz etmek için istatistiksel yöntemlerin yerini makine öğrenmesi

almaya başladı.
Google Maps, OpenStreetMap gibi platformlar mekânsal verinin dijitalleşmesini

hızlandırdı.

3. GeoAI’nin Doğuşu ve Yükselişi (2015–Günümüz);

Derin öğrenme ve bilgisayarla görme gibi YZ teknikleri mekânsal verilere uygulanmaya başladı.
Örneğin, uydu görüntülerinden bina tespiti, yol haritalama, orman tahribatı analizi gibi görevler otomatikleştirildi.
Büyük teknoloji şirketleri (Google, Microsoft) ve CBS firmaları (Esri gibi) GeoAI çözümleri geliştirmeye başladı.
Akademik literatürde "GeoAI" terimi kullanılmaya başlandı.

GeoAI’nin Temel Bileşenleri;

1. Mekânsal Veriler (Geospatial Data);

Uydu ve hava görüntüleri
Coğrafi bilgi sistemleri (GIS) verileri (örneğin vektör/poligon katmanları)
GPS, IoT, sensör verileri
Sosyal medya konum verileri
Topografya, arazi kullanımı, nüfus dağılımı gibi coğrafi özellikler

2. Yapay Zekâ Yöntemleri (AI Techniques);

Makine Öğrenmesi (ML): Regresyon, sınıflandırma, kümeleme
Derin Öğrenme (DL): Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), RNN, Transformer

modelleri
Bilgisayarla Görme (CV): Görüntü tanıma, nesne tespiti, segmentasyon
Doğal Dil İşleme (NLP): Harita yorumlama, yer adlarının otomatik tanımlanması

3. CBS ve Uzaktan Algılama Altyapısı;

CBS yazılımları (ArcGIS, QGIS, Google Earth Engine)
Uzaktan algılama verileri ve işleme sistemleri
Haritalama araçları, veri katmanları yönetimi

4. Bulut Bilişim ve Büyük Veri Platformları;

Verilerin hızlı işlenmesi ve saklanması için bulut çözümleri (AWS, Google Cloud, Azure)
GeoAI analizlerinin ölçeklenebilir biçimde yürütülmesini sağlar 5. Karar Destek ve Uygulama Ara Yüzleri;

Mekânsal karar destek sistemleri (SDSS)
Harita tabanlı kullanıcı ara yüzleri
Otomatik raporlama, tahminleme ve öneri sistemleri

GeoAI Kullanım Alanları;

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence), coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ile yapay zeka algoritmalarının (özellikle makine öğrenimi, derin öğrenme ve görüntü işleme tekniklerinin) entegrasyonu sayesinde mekânsal verilerin daha etkin analizini ve yorumlanmasını mümkün kılan bir disiplindir. Bu teknoloji, büyük hacimli konumsal verilerin hızlı, doğru ve otomatik analizine olanak tanıyarak birçok sektörde karar destek sistemlerini güçlendirmektedir.

Şehir planlama ve akıllı kent uygulamalarında GeoAI, uydu görüntüleri ve sensör verileri ile yapı yoğunluğu analizleri, yeşil alan tespiti, ulaşım modellemesi ve trafik optimizasyonu gibi karmaşık mekânsal problemlerin çözümünde kullanılır. Derin öğrenme algoritmaları, bina tespiti, yol segmentasyonu ve kentsel büyümenin zamansal analizi için yüksek doğruluk sağlar. Ayrıca, gerçek zamanlı veri akışıyla entegre edilen GeoAI sistemleri, kent yönetiminde dinamik müdahalelere olanak tanır.

Tarım sektöründe, hassas tarım (precision agriculture) uygulamaları kapsamında GeoAI, bitki sağlığı izleme, su stresi tespiti, hasat tahmini ve arazi sınıflandırması gibi işlemleri otomatik hale getirir. Uydu ve drone verileri üzerinden eğitilmiş derin öğrenme modelleri, hastalık belirtilerini veya besin eksikliklerini erken tespit ederek verimliliği artırır. Aynı zamanda, toprak nem haritaları ve iklim verileriyle entegre çalışan sistemler, sulama ve gübreleme stratejilerinin optimizasyonunu sağlar.

Afet yönetimi ve çevresel analizlerde GeoAI’nin katkısı oldukça kritiktir. Sel, deprem, orman yangını gibi afet türleri için risk haritalarının oluşturulması, tehlike alanlarının belirlenmesi ve tahliye planlarının modellenmesi için mekânsal veri analitiği ile derin öğrenme teknikleri bir araya gelir. Örneğin, geçmiş afet kayıtları ve meteorolojik verilerle eğitilmiş yapay sinir ağları, olası afet senaryolarını öngörebilir ve karar vericilere erken uyarı sistemleri sunabilir. Ayrıca, doğal kaynakların korunması ve biyolojik çeşitliliğin izlenmesi amacıyla GeoAI, uydu görüntülerinden arazi örtüsü değişimlerini otomatik olarak analiz eder.

Savunma ve güvenlik alanlarında GeoAI, sınır gözetimi, şüpheli faaliyet analizi ve tehdit tespiti gibi görevlerde kullanılır. Yüksek çözünürlüklü görüntülerden askeri yapıların tespiti, hareketli hedef izleme ve bölgesel anomali algılama gibi uygulamalarda derin öğrenme modelleri kritik rol oynar. Ayrıca, açık kaynaklı verilerle birlikte çalışabilen GeoAI sistemleri, açık istihbarat (OSINT) analizlerini güçlendirir.

Lojistik ve ulaşım sektöründe, rota optimizasyonu, trafik yoğunluk tahmini, araç konum takibi ve teslimat planlaması gibi süreçler, coğrafi veriler üzerinden yapılan tahmin modelleriyle daha verimli hale getirilir. GeoAI, sürücü davranışlarını analiz eden sistemler geliştirmek veya toplu taşıma planlamasında kullanıcı taleplerini tahmin etmek gibi yenilikçi çözümler üretir.

Bunların yanı sıra, gayrimenkul değerleme, çevresel etki değerlendirmeleri, turizm potansiyeli analizleri ve sosyal medya verilerinin mekânsal olarak analizi gibi çeşitli alanlarda da GeoAI aktif olarak kullanılmaktadır. Mekânsal doğal dil işleme (Spatial NLP) ve uzamsal-temporal veri madenciliği gibi ileri yöntemlerle entegre edilen GeoAI sistemleri, sadece mevcut durumu anlamakla kalmaz, aynı zamanda gelecek senaryolar için öngörüler de sunabilir.

CBS ve Yapay Zekâ Entegrasyonu Nasıl Gerçekleşir?

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence), coğrafi bilgi sistemleri (GIS) ve yapay zekânın (AI) birleşimiyle ortaya çıkan disiplinlerarası bir alandır. Gelişim süreci, önce coğrafi verilerin dijitalleşmesi ve uydu, sensör gibi kaynaklardan büyük miktarda mekânsal veri toplanmasıyla başladı. Ardından yapay zekâ ve makine öğrenmesi tekniklerinin gelişmesi, bu verilerin analiz edilmesini ve karmaşık mekânsal örüntülerin tespit edilmesini mümkün kıldı. GeoAI’nin temel bileşenleri arasında uydu ve drone tabanlı uzaktan algılama sistemleri, coğrafi bilgi sistemleri, büyük veri işleme altyapıları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları ile mekânsal analiz teknikleri bulunur. Bu bileşenlerin birleşimi, çevresel değişikliklerin izlenmesinden kentsel planlamaya, afet yönetiminden halk sağlığına kadar pek çok alanda etkin çözümler üretmeyi sağlar.

Örnek 1: COVID-19 Yayılım Haritalaması – BlueDot (Kanada);

Konu:

Kanadalı sağlık teknolojisi şirketi BlueDot, COVID-19 pandemisinin ilk günlerinde AI ve coğrafi veri kullanarak salgının yayılmasını haftalar öncesinden tahmin eden ilk sistemlerden biri oldu.

Kullanılan Teknolojiler:

Doğal Dil İşleme (NLP): 65'ten fazla dilde haber ve sağlık verisi taraması
Uçuş ve seyahat verileri (geolokasyon bazlı)
Makine Öğrenmesi ve mekânsal analiz
Hastalık raporlama verileri (WHO, CDC, ECDC gibi)

Amaç:

Salgın hastalıkların ortaya çıkış noktalarını ve coğrafi yayılma rotalarını önceden tahmin etmek, sağlık kuruluşlarını ve hükümetleri uyararak hızlı müdahale sağlamak.

Nasıl Çalıştı?

NLP ile dünya genelindeki sağlık haberleri, hayvan hastalıkları, hava durumu ve sosyal medya tarandı.
Veriler coğrafi koordinatlarla eşleştirildi.
Uçuş verileriyle entegrasyon sağlanarak en riskli şehirler öngörüldü.
31 Aralık 2019’da, Çin’in Wuhan kentinden yayılan bilinmeyen bir viral salgını 9 gün

önce tespit etti ve sistem bir erken uyarı yayınladı.

Sonuçlar:

BlueDot, WHO’dan haftalar önce COVID-19 riskini belirledi.
ABD ve Avrupa'daki hastaneler için proaktif karantina önlemleri alınmasına katkı

sağladı.

• Sistem daha sonra Zika, Maymun Çiçeği (Monkeypox) ve Dengue gibi hastalıkların takibinde de kullanıldı.

Başarıları:

Erken Uyarı Yeteneği: BlueDot, yapay zeka ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak COVID-19’un Wuhan’daki ilk vakalarının bildirilmesinden önce olası bir salgın konusunda uyarı veren ilk sistemlerden biri olmuştur. Bu, GeoAI’nin zamansal- mekânsal veri analitiği gücünü ortaya koymuştur.
Büyük Veri Analizi: BlueDot, uçuş verileri, küresel sağlık haberleri, resmi hastalık raporları, mobilite verileri ve sosyal medya gibi çok kaynaklı büyük veri kümelerini coğrafi bağlamda entegre ederek salgının yayılım yönlerini tahmin edebilmiştir.
Uluslararası Ölçekte Uygulama: Sistem, coğrafi modelleme yardımıyla COVID-19’un hangi şehir ve ülkelere yayılabileceğini başarıyla haritalamış, böylece kamu sağlığı yetkililerine erken müdahale fırsatı sunmuştur.

Sınırlılıkları:

Veri Kalitesi ve Zamanlama: Özellikle pandeminin ilk aşamalarında güvenilir ve güncel veri eksikliği, modelin doğruluğunu sınırlamıştır. Resmî verilerin geç raporlanması sistemin bazı öngörülerini geciktirmiştir.
Sosyo-politik Faktörlerin Yoksunluğu: Salgının yayılmasında etkili olan karantina önlemleri, sosyal davranış değişimleri veya hükümet politikaları gibi insan faktörleri GeoAI modellerine sınırlı ölçüde entegre edilebilmiştir.
Modellerin Şeffaflığı: Ticari bir sistem olarak BlueDot’un kullandığı algoritmalar ve veri kaynakları kamuya açık olmadığından, metodolojik doğrulama ve karşılaştırmalı değerlendirme yapmak zordur.

Örnek 2: İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) – Trafik Yoğunluk Tahmini ve Akıllı Ulaşım Sistemi (AUS);

Konu:

İstanbul gibi mega şehirlerde trafik yönetimi oldukça zordur. Bu nedenle İBB, GeoAI teknikleri kullanarak gerçek zamanlı trafik analizi, yoğunluk tahmini ve yol optimizasyonu çalışmaları yürütmektedir. Bu sistem, İBB’nin “Açık Veri Portalı” ve Trafik Kontrol Merkezi (AKOM) altyapısıyla birlikte çalışır.

Kullanılan Teknolojiler:

Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS)
Gerçek zamanlı trafik sensörleri (kameralar, araç sayaçları, akıllı kavşaklar)
Yapay Zekâ Modelleri (Zaman serisi tahmin modelleri, makine öğrenmesi)
GPS verisi (İETT otobüsleri, taksiler, özel araçlardan)
Veri Görselleştirme Panelleri (İBB Trafik Yoğunluk Haritası)

Amaç:

Gerçek zamanlı trafik takibi ile anlık yoğunluk haritaları üretmek.
Yapay zekâ ile birkaç saat sonrasının trafik durumunu öngörmek.
Kavşaklardaki trafik ışıklarını dinamik olarak optimize etmek.
Toplu taşıma güzergahlarını trafik yoğunluğuna göre yeniden planlamak.

Nasıl Çalıştı?

İstanbul genelindeki binlerce kamera ve sensör aracılığıyla araç yoğunluğu, hız bilgisi ve bekleme süreleri toplandı.
Bu veriler GIS tabanlı sistemlere entegre edilerek haritalar üzerinde görselleştirildi.
Makine öğrenmesi algoritmalarıyla:

o Hangi saatlerde hangi bölgelerde yoğunluk artıyor?
o Hava durumu, tatil, maç günü gibi olaylar trafikte ne kadar etkili?

gibi sorulara yanıtlar üretildi. 4. Bu tahminler kullanılarak:

o Alternatif güzergâhlar önerildi,
o Trafik ışıkları otomatik ayarlandı, o Toplu taşıma saatleri güncellendi.

Sonuçlar:

Pik saatlerde %15’e kadar daha hızlı trafik akışı sağlandı.
Trafik kazalarının yoğunlaştığı noktalar belirlenerek önleyici düzenlemeler yapıldı.
Vatandaşlar, "İBB CepTrafik" uygulaması ile yoğunluk haritalarını canlı olarak takip

etmeye başladı.
Proje, Ankara, İzmir ve Bursa gibi şehirlerde de benzer şekilde uygulanmaya başladı.

Başarıları:

Gerçek Zamanlı Veri Kullanımı: İBB, sensörler, MOBESE kameraları, sinyalizasyon sistemleri ve toplu taşıma verilerini entegre ederek trafik yoğunluğunu anlık olarak analiz edebilmektedir. GeoAI algoritmaları, bu verilerle trafik tahmin modelleri oluşturarak yol kullanıcılarına alternatif güzergâhlar sunmaktadır.
Vatandaş Etkileşimi: Mobil uygulamalar ve dijital panolar aracılığıyla vatandaşlara trafik bilgisi sunulması, hem kullanıcı deneyimini iyileştirmiş hem de trafik yükünü dengelemiştir.
Kent İçi Planlamaya Katkı: Bu sistem, coğrafi analizlerle birlikte kullanıldığında uzun vadeli ulaşım planlaması, yeni yol projeleri ve toplu taşıma yatırımları için temel veri sağlamaktadır.

Sınırlılıkları:

• Veri Dengesizliği ve Kapsayıcılık: Özellikle kırsal ve düşük altyapıya sahip bölgelerde sensörlerin yoğunluğu düşük olduğu için veriler eksik veya dengesiz olabilir. Bu da modelin bazı bölgelerde düşük performans göstermesine neden olur.

Trafik Modelleme Karmaşıklığı: İnsan davranışları (örneğin ani rota değişiklikleri, özel günlerdeki alışkanlık farklılıkları) ve çevresel faktörlerin (hava durumu, yol çalışmaları) tümüyle modellenmesi halen zorludur.
Teknik Entegrasyon ve Sürdürülebilirlik: Sistemin bakım maliyeti, yazılım güncellemeleri ve farklı veri sağlayıcılarıyla entegrasyon süreçleri yüksek düzeyde koordinasyon ve mali kaynak gerektirmektedir.

GeoAI’nin Geleceği ve Potansiyel Kullanım Alanları Üzerine Kişisel Değerlendirme;

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence), konumsal verilerin yapay zeka teknikleriyle birleşimi sayesinde, sadece bugünün değil, geleceğin de en stratejik teknolojilerinden biri olmaya adaydır. Özellikle sensörlerin, uydu sistemlerinin ve mobil cihazların yaygınlaşmasıyla birlikte üretilen mekânsal veri miktarı katlanarak artarken, bu verilerin etkin biçimde analiz edilmesi artık klasik yöntemlerle mümkün olmaktan çıkmıştır. İşte tam bu noktada GeoAI, mekân-zaman ekseninde öğrenebilen ve yorumlayabilen sistemler sunarak hem kamu hem özel sektörde radikal dönüşümlerin önünü açmaktadır.

Önümüzdeki yıllarda GeoAI’nin rolünün daha da büyüyeceği birkaç temel alan olduğunu düşünüyorum. Birincisi, iklim değişikliği ve çevre yönetimi. GeoAI; arazi örtüsü değişimlerinin izlenmesinden, karbon salınım haritalarının çıkarılmasına, biyoçeşitlilik takibinden sürdürülebilir tarıma kadar çevresel kararların veri temelli alınmasına olanak tanıyacaktır. İklim modellemeleriyle entegre çalışan GeoAI sistemleri, doğal afetlerin mekânsal risk analizini daha gerçekçi ve yerelleştirilmiş biçimde yapabilecek, böylece erken uyarı sistemlerinin doğruluğunu artıracaktır.

İkinci olarak, kentleşme ve akıllı şehirler perspektifinde GeoAI, geleceğin şehirlerinin temel yapı taşı olacaktır. Trafik optimizasyonundan atık yönetimine, enerji tüketiminin bölgesel dağılımından sosyal hizmetlerin mekânsal planlanmasına kadar çok sayıda alanda gerçek zamanlı ve öngörüsel çözümler üretilecektir. Özellikle otonom ulaşım sistemleri ve dijital ikiz (digital twin) teknolojilerinde GeoAI, çevresel farkındalığı sağlayan ana algoritma olarak öne çıkacaktır.

Üçüncü potansiyel alan ise sağlık ve epidemiyoloji. Pandemilerden yerel salgınlara kadar hastalıkların coğrafi izlenmesi, yayılma senaryolarının modellenmesi ve kaynakların mekânsal dağıtımı için GeoAI’nin rolü vazgeçilmez olacaktır. Mobil sağlık uygulamalarıyla entegre çalışan bireysel konum verileri, kişiselleştirilmiş önlemler ve dinamik karantina stratejileri geliştirilmesini mümkün kılacaktır.

Sonuç olarak, GeoAI yalnızca verilerin haritalanması değil; veriye mekânsal zekâ kazandırma sürecidir. Doğru tasarlanmış, şeffaf ve kapsayıcı GeoAI sistemleri; iklim krizinden kent yönetimine, sağlık hizmetlerinden sosyal adalete kadar birçok alanda geleceğin sürdürülebilir ve adil toplumlarını inşa etmemize yardımcı olabilir. Bu nedenle GeoAI’ye yapılacak her yatırım, aslında yaşanabilir bir gelecek için yapılan stratejik bir yatırımdır.

Bu Blogda Ara

A forgotten girl

GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence)

Yorumlar

Yorum Gönder

Popüler Yayınlar

BİTKİ ÖRTÜSÜ ÖZELLİKLERİ AÇISINDAN TÜRKİYE

Mantarlar ve Uluslararası Biyoçeşitlilik Girişimleri