Biruni Üniversitesi öğretim üyesi Doç. Dr. Selvinaz Gülçin Bozkurt, TÜBİTAK desteğiyle önemli bir araştırmaya imza atacak. Araştırmada, İstanbul, Kocaeli ve Bursa'da 1990'lardan günümüze kadar gerçekleşen sanayileşme ve kentleşme süreçlerinin doğal alanlar üzerindeki etkileri yapay zeka ve uydu görüntüleri kullanılarak incelenecek.
Proje kapsamında, doğal alanların sadece ne kadar azaldığı değil, aynı zamanda hangi bölgelerde parçalandığı ve ekolojik bütünlüğün nerelerde zayıfladığı da detaylı bir şekilde ortaya konulacak. Doç. Dr. Bozkurt, bu araştırmayla peyzaj ekolojisi alanındaki çalışmalarını derinleştirmeyi hedefliyor.
Doğal alan kaybının yalnızca yüzölçümündeki azalma üzerinden değerlendirilmemesi gerektiğini vurgulayan Doç. Dr. Bozkurt, şunları belirtti: "Doğal alanlar yalnızca azalmakla kalmıyor, aynı zamanda küçük parçalara ayrılıyor, birbirlerinden kopuyor ve ekolojik bütünlüklerini kaybediyor. İstanbul, Kocaeli ve Bursa'da nüfus artışı, sanayi yatırımları, ulaşım altyapısı ve kentsel yayılma sonucunda ormanlar, tarım alanları, sulak alanlar ve diğer doğal sistemler üzerinde giderek artan bir baskı oluşuyor."
Araştırmada, bir doğal alanın tamamen ortadan kalkmadan da ekolojik niteliğini kaybedebileceği gerçeğine dikkat çekilecek. Doç. Dr. Bozkurt, "Harita üzerinde hala 'yeşil' görünen bir alan, ekolojik açıdan geçmişteki işlevini sürdüremiyor olabilir" dedi. Bu durumun, habitat parçalanması yoluyla canlıların hareketini, türler arası ilişkileri ve ekolojik koridorları olumsuz etkileyebileceği uyarısı yapıldı.
İstanbul, Kocaeli ve Bursa'nın seçilme nedenine ilişkin olarak Doç. Dr. Bozkurt, bu üç kentin Türkiye'nin kentleşme ve sanayileşme dinamiklerini güçlü bir şekilde temsil ettiğini belirtti. Üç kentin, farklı ancak birbiriyle ilişkili dönüşüm modellerini karşılaştırma imkanı sunduğu ifade edildi. Bu hattın, ulaşım ağları, sanayi yatırımları, nüfus hareketleri ve ekonomik ilişkiler üzerinden birbirine bağlı geniş bir sistem olduğu vurgulandı.
Projede, 1990'lardan günümüze uzanan uydu görüntülerinin analizinde derin öğrenme tabanlı yapay zeka modellerinden yararlanılacak. Kentsel alanlar, sanayi ve yapılaşmış yüzeyler, tarım alanları, orman ve yarı doğal alanlar, sulak alanlar ve su yüzeyleri gibi farklı sınıfların yüksek doğrulukla ayırt edilmesi hedefleniyor.
