Peyzaj mimarlığında coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı makine öğrenmesi araştırmaları: Bilimsel analiz ve eğilimler

Giriş ve Hedefler Bu çalışma, makine öğrenmesinin (ML) peyzaj mimarlığı alanındaki bilimsel üretimdeki yerini, özellikle Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile entegrasyonu bağlamında incelemektedir. Veri odaklı yaklaşımların artmasına rağmen, CBS–ML entegrasyonunun kapsamı ve niteliği yeterince ortaya konmamıştır. Bu doğrultuda çalışma, mevcut eğilimleri belirlemeyi, yöntemsel yaklaşımları ortaya koymayı ve bu kesişimdeki araştırma boşluklarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Yöntemler Araştırmada iki aşamalı bir analitik çerçeve benimsenmiştir. İlk aşamada, Web of Science (WoS) veri tabanında yer alan ML odaklı yayınlar üzerinden bibliyometrik analiz gerçekleştirilerek genel araştırma eğilimleri incelenmiştir. İkinci aşamada ise CBS entegreli ML uygulamalarını içeren çalışmalar, önceden tanımlanmış kodlama kriterlerine dayalı içerik analizi ile sistematik olarak değerlendirilmiştir. Bulgular ML’nin çoğu çalışmada merkezi bir yöntemsel rol üstlendiğini ve ağırlıklı olarak tahmin ve modelleme amaçlı kullanıldığını göstermektedir. Buna karşın CBS entegrasyonunun sınırlı olduğu ve daha çok planlama ile karar destek uygulamalarıyla ilişkilendirildiği belirlenmiştir. Tahmin ve mekânsal dağılım haritalarının baskınlığı, CBS–ML entegrasyonunun büyük ölçüde öngörü temelli yaklaşıldığını ortaya koymaktadır. Sonuçlar Özellikle peyzaj tasarımı alanında CBS ve ML’nin bütüncül entegrasyonunda önemli bir araştırma boşluğu olduğunu göstermektedir. Ayrıca, gelecekteki çalışmalar için kavramsal ve yöntemsel bir çerçeve sunmakta ve yapay zekâ temelli yaklaşımların CBS–ML entegrasyonunu dönüştürme potansiyeline dikkat çekmektedir.