SavedAdd your journal

Journals / Harita Dergisi / 2021 / Cilt: 87 - Sayı: 165

An Application of Mass Real Estate Valuation with Open Source Cloud GIS

Açık Kaynaklı Bulut CBS Yardımıyla Kitlesel Taşınmaz Değerleme Uygulaması

MUHAMMED OĞUZHAN METE
Tahsi̇n YOMRALIOĞLU
Pages
28–42
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In the paper, it is aimed to provide an important reference to valuebased studies by sharing land values and surrounding information on a single platform by searching for parcels or addresses

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Geospatial technologies have become more prominent over the last decades with the emergence of improvements in this field.
📊
Key Findings & Data:Cloud GIS applications provide real time data visualization, enable multi-users access, deliver significant cost savings.
💡
Conclusion & Impact:In the paper, it is aimed to provide an important reference to valuebased studies by sharing land values and surrounding information on a single platform by searching for parcels or addresses
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Geospatial technologies have become more prominent over the last decades with the emergence of improvements in this field. Widespread usage of internet and requirements in dynamic systems in Geographic Information Systems (GIS) have revealed Web GIS and cloud GIS solutions. Desktop GIS products are still used in the community frequently, however Web GIS and cloud GIS applications have drawn attention and have become more efficient for users. Cloud computing is the system where many computations and analysis tasks are performed and shared services in web-based computer centers instead of local desktop systems. Cloud computing models offer scalable, secure and robust systems with less people, money and hardware needs. Cloud GIS applications provide real time data visualization, enable multi-users access, deliver significant cost savings. Mass real estate valuation applications become fast and functional as a result of the dynamic storage, analysis and sharing of data with the use of Cloud GIS. In this study, Amazon Web Services (AWS) cloud computing infrastructure, PostgreSQL, GeoServer, and Leaflet are used to create cloud GIS solution for real estate valuation. In the paper, it is aimed to provide an important reference to valuebased studies by sharing land values and surrounding information on a single platform by searching for parcels or addresses

Özet

Coğrafi Bilgi Bilimi, bu alanda önemli gelişmelerin ortaya çıkması ve uygulama örneklerinin pratikte yaygınlaşmasıyla birlikte daha belirgin hale gelmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde (CBS) internetin yaygın kullanımı ile dinamik sistemlere olan gereksinimler “Web CBS” ve “Bulut CBS” çözümlerini ortaya çıkarmıştır. Masaüstü CBS ürünlerinin günümüzde yaygın bir şekilde kullanılıyor olmasına rağmen Web CBS ve Bulut CBS uygulamalarının kullanımı dikkat çekici bir artış göstermekte ve kullanıcılara daha verimli çözümler sunmaktadır. Bulut Bilişim, yerel masaüstü sistemler yerine web tabanlı bilgisayar merkezlerinde birçok hesaplama ve analiz görevinin gerçekleştirildiği ve hizmetlerin paylaşıldığı bir sistemdir. Bulut Bilişim modelleri ölçeklenebilir, güvenli ve yüksek kapasiteli sistemleri daha az personel, bütçe ve donanım ihtiyacı ile sunmaktadır. Bulut CBS uygulamaları veri depolama, gerçek zamanlı veri görselleştirme, coğrafi analiz işlemleri ve coğrafi veri sunucusu gibi yetenekleri önemli maliyet tasarrufu ile tek platform üzerinden sunma imkânı sağlamaktadır. Kitlesel taşınmaz değerleme uygulamaları Bulut CBS’nin kullanımı ile verilerin dinamik bir şekilde depolanması, analizi ve paylaşılması sonucunda hızlı ve işlevsel hale gelmektedir. Bu çalışmada, Amazon Web Servisleri (AWS) bulut bilişim altyapısı ile PostgreSQL veritabanı, GeoServer veri sunucu ve Leaflet web harita kütüphanesi açık kaynaklı yazılımları kullanılarak Bulut CBS destekli kitlesel taşınmaz değerleme platformu oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında parsel sorgulaması veya adres araması yapılarak taşınmazların arsa değerine ve çevresine ait bilgilere tek bir platform üzerinden erişilmesi sağlanarak değer esaslı çalışmalara önemli bir referans sunulması amaçlanmıştır

🔖

Cite This Article

METE, M. O., YOMRALIOĞLU, T. (2021). An Application of Mass Real Estate Valuation with Open Source Cloud GIS. Harita Dergisi, Cilt: 87 - Sayı: 165, 28–42. https://ajindex.com/articles/213009

References (11)

  1. Açlar, A. ve Çağdaş, V. (2002). Taşınmaz (Gayrimenkul) Değerlemesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası. Ankara Amazon Web Services. Case Studies & Customer Success Stories. (2020). Erişim adresi: https://aws.amazon.com/solutions/casestudies/all (15 Ekim 2020) Amazon Web Services. Simple Storage Service. (2020). Erişim adresi: https://aws.amazon.com/s3 (15 Ekim 2020)
  2. Alfaqih, T. M. ve Hassan, M. M. (2016). GIS Cloud: Integration between cloud things and geographic information systems (GIS) opportunities and challenges. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE). Aydinoglu, A. C., Bovkir, R. ve Colkesen, I. (2020). Implementing a mass valuation application on interoperable land valuation data model designed as an extension of the national GDI. Survey Review, 1–17.
  3. Bhat, M. A., Shah, R. M. ve Ahmad, B. (2011). Cloud Computing: A solution to Geographical Information Systems(GIS). International Journal on Computer Science and Engineering, 3(2), 594–600.
  4. Bilgilioğlu, S. S. (2018). Makine öğrenmesi teknikleri ile mekansal karar destek sistemlerinin geliştirilmesi: Aksaray ili örneği. (Doktora tezi). Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, Lawrence Erlbaum Associates, NJ. Çetin, Ç., Yaman, N., Sabah, L., Ayday, E. ve Ayday, C. (2013). Bulut Bilişim (Cloud Computing) Teknolojisinin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Uygulama Olanakları. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu (TUFUAB’2013).
  5. Trabzon. Demetriou, D. (2018). Automating the land valuation process carried out in land consolidation schemes. Land Use Policy, 75, 21–32.
  6. Diasse, A. ve Kone, F. (2011). Proposed of a GIS Cloud (GIS-C) System Architecture in Private Used. Future Intelligent Information Systems (pp. 55–63).
  7. Springer. Dillmann, J. (2016). Comparing Cloud Providers: Amazon vs. Google vs. Microsoft. Erişim adresi: https://www.inovex.de/blog/comparingcloud-providers (15 Ekim 2020)
  8. Ekin, E. (2011). Hizmet Yönetiminde Bulut CBS Uygulamaları: Eskişehir Alt Yapı Hizmetleri Örneklemi. Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi,
  9. Eskişehir. Erdem, N. (2017). Toplu (Küme) Değerleme Uygulama Örnekleri ve Ülkemiz İçin Öneriler. TMMOB HKMO, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. Ankara.
  10. Falk, R. F. ve Miller, N. B. (1992). A primer for soft modeling. University of Akron Press.
  11. Gunes, T. ve Yildiz, U. (2015). Mass valuation techniq