BULANIK-AHS İLE ÖZNİTELİK BÜTÜNLEŞTİRMESİNE DAYALI YOL AĞI HİYERARŞİSİ OLUŞTURMA YAKLAŞIMI

Transkript

1 BULANIK-AHS İLE ÖZNİTELİK BÜTÜNLEŞTİRMESİNE DAYALI YOL AĞI HİYERARŞİSİ OLUŞTURMA YAKLAŞIMI Fatih Gülgen 1 1 YTÜ, Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Müh. Bölümü, Davutpaşa İstanbul, fgulgen@yildiz.edu.tr ÖZET Bu çalışmada yol ağlarının semantik, geometrik ve topolojik özelliklerinden türetilen beş adet öznitelik (YolSınıfı, YolUzunluğu, Bağlılık, Yakınlık, Arasındalık) kullanılarak bir yol ağı hiyerarşisi oluşturulmuştur. Her bir öznitelik arasındaki ilişkiler ve yolların önemini belirlemedeki etkileri dağılım grafikleri ve Pearson un korelasyon eşitliği kullanılarak analiz edilmiştir. Yol ağı hiyerarşisi kurulabilmesi için özniteliklerin bütünleştirilmesi işlemi, öznitelikler bulanık ölçütler olarak varsayılarak, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (Bulanık-AHS) yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Bütünleştirme işlemini, yol nesnelerinin önemini gösteren, yeni öznitelik değerlerinin hesaplanması izlemektedir. Anahtar Sözcükler: Çok Ölçütlü Karar Verme, Ağ Analizi, Kartografya, Analitik Hiyerarşi Süreci, Çizge ABSTRACT AN APPROACH FOR CREATION OF ROAD NETWORK HIERARCHY BASED ON ATTRIBUTES INTEGRATION USING FUZZY-AHP In this study, five road attributes derived from semantic, geometric and topological properties of network dataset (i.e. road class, road length and centralities of degree, closeness and betweenness) are utilized for the creation of road network hierarchy. The relationships with each attributes and their effects on the determination of road importance are analyzed by using a distribution graph and the equation of Pearson correlation coefficient. For creating road network hierarchy integration process is achieved through the application of fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) assuming attributes as the fuzzy criteria. The integration process is followed by the calculation of new priority attribute that indicates the importance of road objects. Keywords: Multi Criteria Decision Making, Network Analysis, Cartography, Analytic Hierarchy Process, Graph 1. GİRİŞ Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) çeşitli mekânsal analitik fonksiyonların ve veri modellerinin geliştirilmesini kolaylaştırmak için teori ve yöntemler sunmaktadır. Su, elektrik, doğalgaz vb. dağıtım sistemleri ya da yollar CBS de ağ veri modelleri içinde yapılandırıldığında, ulaşım ve arazi kullanım planlarının tasarlanması, pazar analizi, erişilebilirlik ölçümleri ve hizmet tahsisi yapılması gibi kentsel alanlara ilişkin çeşitli sorunlara akılcı çözümler üretilebilir (Lwin and Murayama, 2012). Bir ağ veri modelinde yapılandırılan nesneler, işlevleri ve kapasiteleriyle doğru orantılı olarak bir hiyerarşi içinde sınıflandırılır. Hiyerarşik yapı karmaşık olguların ortaya çıkarılmasına olanak sağlamaktadır. Günümüzde yol ağlarına ilişkin coğrafi veriler bir sınıf hiyerarşisi içinde mekânsal veri tabanlarında depolanmaktadır. Yol ağları için kartografik tasarımın önemli ilkelerinden biri olan sınıf hiyerarşisi şehir haritalarında da açıkça görünmektedir. Örneğin bir arter yol ile yerel bir sokak yol ağı hiyerarşisi içinde ayrı sınıflarda yer alır. Arter yolun bulunduğu sınıf yerel sokağın bulunduğu sınıftan daha önemli olduğundan, bu durum farklı kartografik işaret kullanılarak haritada vurgulanır (Şekil 1). Büyük ölçeklerde yollar gerçeğe yakın işaret genişlikleri kullanılarak gösterilebildiği için kartografik tasarım açısından sınıf hiyerarşisinin kullanımı yeterlidir (Şekil 1a). ın tümü gözle algılanabilecek şekilde ve önemli yollar vurgulanarak harita kullanıcısına sunulur. Ölçek küçüldüğünde ise kullanıcı aynı çerçevede daha büyük bir alanı görebilecektir. Fakat bu ölçek geçişi esnasında yollar için kullanılan işaret genişlikleri gözle algılanabilecek en küçük işaret büyüklükleri olarak yeniden düzenlenmek zorundadır (Şekil 1b). Ölçek daha fazla küçüldüğünde ise yol işaretlerinin tümünün gösterilmesi imkânsızlaşır (Şekil 2). Şekil 1 ve 2 de görünen örneklerde olduğu gibi ölçeğin küçülmesi ile orantılı olarak harita arka planı da küçüldüğünden gösterime konu olacak nesnelerin seçilmesi ve bunların uygun kartografik işaretler kullanılarak sunulması harita tasarımı açısından oldukça önemlidir. Basılı ve sayısal haritalarda görünen görselleştirme sorunlarına kartografik genelleştirme konusu kapsamında çözümler aranmaktadır. Haritalarda yer alan her nesne sınıfı için (Örneğin; yollar, binalar, yükseklik eğrileri, nehirler, göller vb.) ayrı ayrı düşünülen genelleştirme işlemleri, nesne sınıfları birbirleriyle etkileşimli halde olduğundan dolayı birbirlerini doğrudan etkilemektedir. Buna karşın, genelleştirme açısından bakıldığında yollar diğer nesne sınıflarından daha önemlidir ve genelleştirme işlemleri yerleşim bölgelerinde yolların genelleştirilmesiyle başlar. Bilgisayar ortamında yol

2 ağı genelleştirme işlemleri genelleştirme modeline uygun olarak, model ve kartografik genelleştirme olarak iki farklı grupta toplanmıştır (Weibel ve Jones, 1998). Model genelleştirme veri tabanında depolanan yol nesnelerin sayısında yapılan bir azaltma olarak düşünülmektedir. Bu, veri tabanında var olan veri yoğunluğunun azaltılması verinin çözünürlüğünün düşürülmesi anlamına gelmektedir. Kartografik genelleştirme ise görselleştirmeye bağlıdır ve genelleştirme sonunda elde edilen sonuçlar kartografik olarak anlaşılabilir olmalıdır ilkesine dayanır. Kartografik genelleştirme temel ölçekten daha küçük ölçekte yolların yerleştirileceği yerler ve birbirleriyle olan ilişkilerini incelemektedir. Harita tasarımı açısından bakıldığında model genelleştirme kartografik genelleştirmeden bağımsız düşünülemez (Gülgen ve Gökgöz, 2007). Şekil 1: İBB Şehir Rehberinden alınmış (a) 1:5000 ve (b) 1:25000 ölçeklerindeki çevrimiçi harita görüntüleri (URL 1) Şekil 2: İBB Şehir Rehberinden alınmış 1: ölçeğindeki çevrimiçi harita görüntüsü (URL 1) Bu çalışmada, yol ağları için uygulanacak model genelleştirme işlemlerine altlık olacak yol hiyerarşilerinin oluşturulması üzerinde durulacaktır. Oluşturulacak yol ağı hiyerarşisi aynı zamanda CBS veri modeli içinde ulaşım planlarının tasarlanması, pazar analizi, erişilebilirlik ölçümleri ve hizmet tahsisi gibi konularda çözüm bekleyen bazı sorunlara çare olabilir.

3 2. MATERYAL VE YÖNTEM TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2013 Sadece sınıf hiyerarşisine dayalı olarak gerçekleştirilen yol ağı genelleştirmesinde ölçeğin küçültülmesi ile bir sınıfta yer alan tüm yolların korunması ya da elenmesi sağlanır. Buna karşın, bir sınıfta yer alan tüm yolların elenmesi yol bağlantılarını koparabileceğinden çok doğru bir işlem değildir. Gerçekte, aynı sınıfta yer alan iki yol nesnesinin her koşulda eşit öneme sahip olduğu söylenemez. Bu aşamada aynı sınıfta yer alan yollardan önemli kabul edilenleri korumak gerekebilir. Örneğin, yerel yol sınıfında bulunan bir sokak önemli bir artere ve başka sokaklara bağlanıyorken, aynı sınıfta yer alan ikinci bir sokak sadece başka bir sokağa bağlıysa, birinci sokağın ikinci sokaktan daha önemli olduğu rahatlıkla söylenebilir. Benzer şekilde yol uzunlukları dikkate alındığında, aynı sınıfta yer alan iki sokaktan uzun olanın kısa olan sokağa göre daha önemli olduğu söylenebilir. Ya da bir sokak iki arter yol arasında köprü görevi görüyorken bunun diğer sokaklarla aynı öneme sahip olduğu söylenemez. Bu tip belirsizlikleri ortadan kaldırmak için her bir yol nesnesi sınıfının yanında diğer semantik, geometrik ve topolojik özelliklerle birlikte değerlendirilmelidir. Yol ağı hiyerarşileri coğrafi veri tabanlarında bulunan semantik öznitelikler ile geometri ve topolojiden türetilen diğer özniteliklerden yararlanılarak oluşturulabilir. Bir yol ağı veri setinde yer alan en ayırt edici semantik özellik yol türüdür. Yol türü özniteliği bir yol ağındaki yolların işlevlerine göre sınıflandırılmasının bir sonucudur. Genellikle yollar (1) arter yollar, (2) alt-arter yollar, (3) toplayıcı caddeler ve (4) yerel sokaklar olarak dört sınıfta ele alınır (Eppell, at al., 2001). Arter yollar trafik yükünü belirli alanlardan dışarıya taşıyan yollardır. Alt-arter yollar trafiği belirli alanlar arasında taşımakta ya da arter yollara ulaştırmaktadır. Toplayıcı caddeler belirli bir alan içinde yer alan, arazi kullanımları için dolaylı ve doğrudan erişim sağlayan yollardır. Yerel sokaklar düşük hızlarda ve genellikle yaya hareketleri ile belirli bir alan içinde trafiği taşımaktadır. Yol ağı veri setlerinde yol sınıflarını oluşturan yol türü özniteliği dışında birçok semantik öznitelik (örneğin; şerit sayısı, trafik akış yönü, hız sınırı, yol kaplama cinsi vb.) mevcut olabilir. Fakat yol türü bilgisi veri tabanında tutulmasına karşın, diğer semantik bilgiler toplanmamış olabilir. Geometri coğrafi veri tabanında tutulan bir nesnenin en karmaşık ve detaylı özelliğidir. Koordinatlar, uzunluk, genişlik, alan, hacim gibi nesnelere ilişkin kullanılabilecek çeşitli öznitelikler geometriden çıkarılabilir. Yol nesneleri için geometriden çıkarılan ve yol hiyerarşilerinin oluşturulmasında kullanılan en önemli öznitelik bilgisi yol uzunluğudur. CBS çok miktarda geometrik verinin elde edilmesinde büyük kolaylıklar sağlamış olmasına karşın ileri mekânsal analizlerde kullanılan topolojik özelliklerin belirlenmesinde yeterince etkin değildir. Buna karşın, yol hiyerarşilerinin oluşturulmasında kullanılan birçok yeni yöntem topolojik özelliklere ve çizge teorisi yaklaşımına bağlıdır. Bu yöntemlerde kullanılan çizge yolları gösteren düğümler ve kavşakları gösteren kenarlardan oluşmaktadır (Jiang, 2004). Bir yol ağında bağlılık bakımından, yakınlık bakımından ve arasındalık bakımından merkezlik ölçüleri olarak bilinen üç farklı topolojik özellik her bir yolun bağıl önemini belirlemek için çizge üzerinden türetilebilir. Bağlılık bakımından merkezlik verilen bir yola bağlı yolların sayısını göstermektedir. Yakınlık bakımından merkezlik bir yolun diğer yollara olan yakınlığını göstermektedir. Arasındalık bakımından merkezlik bir yolun diğer yolların arasında olma durumunu göstermektedir. 2.1 Çalışma Bölgesi Çalışma, Şekil 3 de görünen İstanbul un Sancaktepe ilçesindeki yollara ait yol sınıfı özniteliklerine geometrik ve topolojik özelliklerinden türetilen yol uzunluğu, bağlılık, yakınlık ve arasındalık bakımından merkezlik bilgileri (YolSınıfı, YolUzunluğu, Bağlılık, Yakınlık, Arasındalık) öznitelikler olarak eklenerek gerçekleştirilmiştir. ın bağlılık, yakınlık ve arasındalık bakımından merkezlik değerlerini hesaplayabilmek için bir çizge oluşturma programı geliştirilmiş ve bu değerler Pajek yazılımı kullanılarak türetilmiştir. 2.2 Özniteliklerin Karşılaştırılması Çalışmada kullanılan test bölgesindeki tüm veriler isimli-caddeler olarak ele alınmıştır. Yol hiyerarşileri, YolSınıfı özniteliği hariç her bir öznitelik değerine göre, isimli-caddelerin büyükten küçüğe doğru sıralanması ile sağlanmıştır. YolUzunluğu, Bağlılık, Yakınlık ve Arasındalık özniteliklerinin değer aralıkları önemli farklılıklar göstermektedir. Örneğin, YolUzunluğu özniteliği için en büyük değer (metre) ye kadar çıkarken, Bağlılık, Yakınlık ve Arasındalık öznitelikleri için en büyük değerler sırasıyla 153, ve dir. Değer dağılımındaki bu tutarsızlığı ortadan kaldırmak için büyükten küçüğe doğru sıralanan değerler Eşitlik (1) kullanılarak normal duruma getirilmiştir. (1) Büyükten küçüğe sıralanan normalleştirilmiş öznitelik değerlerinin kümülatif toplamları ve sıra numaraları arasındaki dağılım grafiği YolUzunluğu, Bağlılık, Yakınlık ve Arasındalık öznitelikleri için Şekil 4 de gösterilmiştir. İsimli-yolların normalleştirilmiş değerleri üzerinden öznitelikler arasındaki sıralamaya bağlı ikili ilişkiler Eşitlik (2) kullanılarak Pearson un korelasyon analiziyle incelenmiştir.

4 (2) Eşitlik (2) ye göre göre hesaplanan korelasyon katsayısı 0-1 arasında bir değer alabilir. İki veri seti arasındaki korelasyonu hesaplarken işleme giren veri sayısı oldukça önemlidir. Veri sayısının normal kabul edildiği durumlarda arasında korelasyon zayıf, arasında korelasyon orta, arasında ise kuvvetli kabul edilmektedir. Eşitlik. (2) bağıntısına göre isimli-caddelerin öznitelik veri setleri arasındaki korelasyon katsayılarının değerleri Tablo 1 de verilmiştir. Şekil 3: Sancaktepe yol ağı (arter yollar kırmızı, toplayıcı caddeler ve yerel sokaklar gri ile gösterilmiştir.) Şekil 4: Öznitelik dağılım grafiği

5 Tablo1: Öznitelikler arasındaki korelasyon katsayıları Öznitelikler YolUzunluğu Bağlılık Yakınlık Arasındalık YolUzunluğu Bağlılık Yakınlık Arasındalık 1.00 Normalleştirilen ve aralarındaki korelasyon ilişkileri incelenen isimli-caddeler, 80/20 prensibi kullanılarak iki temel sınıfa ayrılmıştır. Yol ağları için ilk olarak Jiang (2009) tarafından kullanılan 80/20 prensibi, yolların %80 inin ortalama öznitelik değerinden düşük, geri kalan %20 sinin ise yüksek değere sahip olduğunu söylemektedir. Trafik yükünün %80 lik kısmı yüksek öznitelik değerine sahip %20 lik kısım tarafından karşılanmaktadır. Bu çalışmada kullanılan Sancaktepe yol ağında YolUzunluğu, Yakınlık ve Arasındalık öznitelik değerleri için %20 lik kısma giren isimlicaddeler önemli yollar olarak sınıflandırılmıştır (Tablo 2). Diğer %80 lik kısımda yer alan isimli-caddeler ise önemsiz yollar sınıfına atanmıştır. Bağlılık özniteliği için önemli ve önemsiz yol sınıflandırması ortalama değerin üzerinde ve altında kalan öznitelik değerlerinden elde edilmiştir. Yol ağında isimli-caddelerin hesaplanan ortalama bağlılık değeri 4.3 dür. Ortalama değerin üzerinde bağlılık değerine sahip isimli-caddeler tüm ağın %25 ini oluşturmaktadır. Bu yollar önemli yol sınıfına atanmıştır. Ortalamanın altında değere sahip %75 lik kısma düşen isimli-caddeler önemsiz yol sınıfında kabul edilmiştir. Bu değerler %20 ve %80 değerlerine oldukça yakındır. Jinag (2009) tarafından yapılan çalışmada da bu çalışmadaki değerlere yakın değerlerin elde edildiği görünmektedir. Tablo 2: Her bir öznitelik değeri için önemli ve önemsiz olarak sınıflandırılan isimli-caddeler Öznitelikler YolUzunluğu Bağlılık Yakınlık Arasındalık Yol Sınıfları Önemli Önemli Önemli Önemli İsimlicadde Arter Sokak sayısı Toplam % Segment sayısı Yol uzun. (km) Arter Sokak Toplam % Arter Sokak Toplam % Bu değerler YolUzunluğu özniteliğine göre sıralanan isimli-caddelerin ilk %20 sinin arterleri belirlemede daha başarılı olduğunu göstermektedir. YolUzunluğu özniteliğini Arasındalık, Bağlılık ve Yakınlık öznitelikleri izlemektedir. Arasındalık özniteliğinin YolUzunluğu ile olan korelasyon değeri de oldukça yüksektir. Gerçekte Bağlılık ve YolUzunluğu öznitelikleri arasında yüksek bir korelasyon vardır. Buna karşın, YolUzunluğu özniteliğinin normalleştirilmeden önceki değer aralığı geniş; Bağlılık özniteliğinin değer aralığı ise oldukça dardır. Bu durum Bağlılık özniteliğinin önemli yolları belirlemedeki etkinliğini düşürmektedir. Yakınlık özniteliği diğer özniteliklerle daha düşük korelasyon değerine sahip olduğundan diğer özniteliklere göre daha etkisiz olduğu söylenebilir. Yukarıdaki karşılaştırmalar sonucunda özniteliklerin önemleri arasında varılan yargılar kullanılarak, yol ağı hiyerarşisinin daha sağlam şekilde ortaya konulması için özniteliklerin bütünleştirilmesi yapılmıştır. Bütünleştirme işlemi bulanık analitik hiyerarşi süreci (Bulanık-AHS) kullanılarak gerçekleştirilmiştir (Gumus, 2009). Bu amaçla kullanılan karşılaştırma matrisi Tablo 3 de verilmektedir. Verilen tabloda semantik öznitelik olan YolSınıfı en önemli öznitelik olarak kabul edilmiştir. Bu çalışma kapsamında, geometriden elde edilen YolUzunluğu ve topolojik özelliklerden elde edilen Bağlılık, Yakınlık ve Arasındalık öznitelikleri arasında yapılan karşılaştırma, yol uzunluğunun daha yüksek bir öncelik değeri alması gerektiğini göstermiştir. Özniteliklerin Bulanık-AHS kullanılarak ağırlıklandırılan değerleri Tablo 3 deki Öncelik kolonunda görünmektedir. Böylece Bulanık-AHS ile yol nesnelerine yeni bir ağırlık (Öncelik) özniteliği eklenerek daha sağlam bir hiyerarşi oluşturulması sağlanmıştır.

6 Table 3: Öznitelik karşılaştırma matrisi Öznitelikler YolSınıfı YolUzunluğu Bağlılık Yakınlık Arasındalık Öncelik YolSınıfı YolUzunluğu 1/7 1/5 1/ Bağlılık 1/7 1/5 1/3 1/5 1/ /5 1/ Yakınlık 1/9 1/7 1/5 1/7 1/5 1/ /7 1/5 1/ Arasındalık 1/7 1/5 1/3 1/5 1/ YolUzunluğu, Bağlılık, Yakınlık ve Arasındalık öznitelikleri ile Öncelik özniteliği arasında Eşitlik (2) bağıntısına göre hesaplanan korelasyon katsayılarının değerleri Tablo 4 de görünmektedir. Bu değerlerden Öncelik özniteliğinin YoUzunluğu ve Bağlılık öznitelikleri ile yüksek korelasyona sahip olduğu anlaşılmaktadır. Öncelik ve Arasındalık öznitelikleri arasında da iyi bir korelasyon vardır. Üç özniteliğin yol ağı hiyerarşisi üzerindeki etkisi yeni oluşturulan Öncelik özniteliğine yansımıştır. Öncelik özniteliğinin Yakınlık özniteliği ile olan korelasyonu ise düşüktür. Benzer durum Yakınlık ve diğer öznitelikler arasında da görünmektedir. Tablo 4: Öncelik ve her bir öznitelik arasındaki korelasyon katsayıları Öznitelikler YolUzunluğu Bağlılık Yakınlık Arasındalık Öncelik Her bir yol nesnesi için hesaplanan Öncelik değerleri kullanılarak, 80/20 prensibine göre önemli ve önemsiz olarak iki sınıfa ayrılan Sancaktepe ilçesi yol ağı Şekil 5 de görünmektedir. Burada önemli kabul edilen yollar kırmızı, daha önemsiz kabul edilen yollar ise gri ile gösterilmiştir. Şekil 5: Sancaktepe ilçesinde yeni ağırlık değerleri kullanılarak sınıflandırılan yol ağı

7 3. SONUÇ Bulanık-AHS ile türetilen öznitelik ağırlık değerlerinin bütünleştirmede kullanımı bu çalışmayı gerçekçi ve uygulanabilir kılmaktadır. Türetilen yeni ağırlık özniteliği yolların hiyerarşilerinin oluşturulmasında kullanılan diğer özniteliklerin her birinden daha ileri seviyededir. Bu yaklaşımdan yararlanarak, yol ağı analistleri kendi yol ağlarını yeni öznitelikler de ekleyerek hiyerarşik bir yapıda yönetebilir. Bunun yanında kartograflar basılı ve sayısal haritalarda yol ağını farklı ölçeklerde bir hiyerarşi içinde sunabilir. KAYNAKLAR Eppell, V.A.T., McClurg, B.A. ve Bunker, J.M., A four level road hierarchy for network planning and management. In Jaeger, Vicki, Eds. Proceedings 20th ARRB Conference, Melbourne. Gumus, A.T., Evaluation of hazardous waste transportation firms by using a two-step fuzzy-ahp and TOPSIS methodology, Expert Systems with Applications, 36, Gülgen, F., ve Gökgöz, T., Çok - Uyarlayıcılı Sistemde Yol Verileri için Kartografik Genelleştirme Uygulaması, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim 02 Kasım, Trabzon. Jiang, B., Topological analysis of urban street networks, Environment and Planning B: Planning and Design, 31, Jiang, B., Street hierarchies: a minority of streets account for a majority of traffic flow, International Journal of Geographical Information Science, 23(8), Lwin, K.K. ve Murayama, Y., GIS Network Model in Geospatial Analysis. Y. Murayama (ed.), Progress in Geospatial Analysis, , Springer, Japan. Weibel, R., ve Jones, C. B., Computational Perspectives on Map Generalization, GeoInformatica, 2 (4), URL 1, İBB Şehir Rehberi İnternet sitesi, Eylül 2013,