MerQur Harita Sekmesi: Mekânsal Yoğunluk, Otokorelasyon ve Sıcak Nokta Analizleri

Yazarlar

  • Ömer K Örücü Yazar

DOI:

https://doi.org/10.53463/mjdsm.20260461

Anahtar Kelimeler:

mekansal analiz- KDE- Hexbin- Moran's I- mekansal otokorelasyon- Getis Ord Gi*- DBSCAN

Özet

Mekânsal veri — her gözlemin bir coğrafi konuma (enlem-boylam) bağlı olduğu veri — sıradan istatistiğin bağımsızlık varsayımını ihlal eder: “her şey her şeyle ilişkilidir, ama yakın olanlar daha çok ilişkilidir” (Tobler’in birinci coğrafya yasası). Bu çalışmada MerQur masaüstü yazılımının Harita sekmesinde sunduğan beş mekânsal analiz ayrıntılı olarak tanıtılmıştır: KDE (çekirdek yoğunluk tahmini), Hexbin (altıgen yoğunluk), Getis-Ord Gi* (yerel sıcak/soğuk nokta), DBSCAN (yoğunluk-tabanlı mekânsal kümeleme) ve Moran’s I (küresel mekânsal otokorelasyon). Her yöntem için (i) ölçtüğü mekânsal soru ve uygulama bağlamı, (ii) gerekli girdiler (koordinatlar, değer alanı, komşuluk/bant genişliği) ve varsayımlar, (iii) MerQur Harita sekmesindeki form alanları, (iv) raporlanan istatistikler (Moran’s I/z, Gi* sıcak-soğuk nokta sayısı, küme sayısı), ve (v) tipik bir araştırma sorusu için yorumlama önerisi sunulmuştur. Tüm uygulama örnekleri, MerQur ile dağıtılan sentetik Peyzaj Mimarlığı veri seti üzerinde gerçek MerQur çıktılarıyla üretilmiştir. Sonuç olarak MerQur’un Harita sekmesi, nokta verisinin görselleştirilmesinden (KDE/Hexbin) mekânsal kümelenmenin istatistiksel teşhisine (Moran’s I), kümelerin tam konumunun haritalanmasından (Getis-Ord Gi*) yoğunluk-tabanlı obeklemeye (DBSCAN) uzanan eksiksiz bir mekânsal keşif iş akışını tek bir interaktif harita arayüzünde sunmaktadır.

Referanslar

Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. Kluwer Academic.

Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association — LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of KDD-96, 226–231.

Getis, A., & Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–206. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x

Moran, P. A. P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1–2), 17–23. https://doi.org/10.1093/biomet/37.1-2.17

Ord, J. K., & Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: Distributional issues and an application. Geographical Analysis, 27(4), 286–306. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00912.x

Silverman, B. W. (1986). Density estimation for statistics and data analysis. Chapman & Hall.

Tobler, W. R. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 46(sup1), 234–240. https://doi.org/10.2307/143141

Yayınlandı

2026-06-20

Sayı

Cilt 1 Sayı 1 (2026): MerQur-2026

Bölüm

Editöryal

Lisans

Telif Hakkı (c) 2026 MerQur Veri Bilimi ve Yöntemleri Dergisi

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Bu makale, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı (CC-BY 4.0) altında yayımlanmıştır. Bu lisans kapsamında:

  • Paylaşma: Eseri herhangi bir ortamda ya da formatta kopyalayabilir ve yeniden dağıtabilirsiniz.
  • Uyarlama: Eseri herhangi bir amaç için, ticari kullanım dahil, yeniden düzenleyebilir, dönüştürebilir ve üzerine inşa edebilirsiniz.
  • Atıf koşulu: Uygun atıfı vermeli, lisansa bağlantı sağlamalı ve değişiklik yapılıp yapılmadığını belirtmelisiniz.