KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi / 2026 / Cilt: 13 Sayı: 2

Türkiye’nin 81 ilinde OpenStreetMap yol ağının il bazlı içsel kalite değerlendirmesi

Province-level intrinsic quality assessment of the OpenStreetMap road network across the 81 provinces of Türkiye

Ömer Gökdaş(ALTINBAŞ ÜNİVERSİTESİ, UYGULAMALI BİLİMLER FAKÜLTESİ)0000-0003-0109-8073
Sayfa
205–218
Yayın Tarihi
2026-06-16
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, iller arasında belirgin kalite farklılıkları bulunduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:OpenStreetMap (OSM), ulaşım ağı modellemesi, coğrafi bilgi sistemleri ve mekânsal ağ analizleri için yaygın biçimde başvurulan bir açık veri kaynağıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ancak OSM yol ağı verisi mekânsal olarak homojen değildir; yoğunluk, topolojik tutarlılık ve öznitelik doluluğu iller arasında belirgin biçimde farklılaşabilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, iller arasında belirgin kalite farklılıkları bulunduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:OpenStreetMap (OSM) · Yol ağı kalitesi · İçsel kalite değerlendirmesi

Özet

OpenStreetMap (OSM), ulaşım ağı modellemesi, coğrafi bilgi sistemleri ve mekânsal ağ analizleri için yaygın biçimde başvurulan bir açık veri kaynağıdır. Ancak OSM yol ağı verisi mekânsal olarak homojen değildir; yoğunluk, topolojik tutarlılık ve öznitelik doluluğu iller arasında belirgin biçimde farklılaşabilmektedir. Bu makalede, Türkiye’nin 81 ilindeki OSM driving yol ağı içsel kalite göstergeleriyle değerlendirilmiştir. Amaç, iller arası karşılaştırmalı bir kalite profili sunmaktır. Bunun için Geofabrik’ten elde edilen Türkiye OSM PBF verisi ile GADM düzey-1 il sınırları birlikte kullanılmış; driving yol ağı çıkarılmış, yol segmentleri orta nokta temelli atama yöntemiyle illere bağlanmış, yoğunluk, topoloji ve öznitelik tamlığı boyutlarında göstergeler hesaplanmış, ardından eşit ağırlıklı ve topoloji ağırlıklı olmak üzere iki bileşik skor üretilmiştir. Sonuçlar, iller arasında belirgin kalite farklılıkları bulunduğunu göstermektedir. Büyükşehirlerde daha yoğun ve bağlantılı ağ yapıları gözlenirken bazı illerde öznitelik tamlığı ve bileşik skor görece düşük kalmaktadır. Çalışma tekrarlanabilir bir Python iş akışı, il bazında karşılaştırmalı kalite profilleri ve OSM verisi kullanan araştırmacılarla uygulayıcılar için pratik bir gösterge seti sunmaktadır.

Abstract

OpenStreetMap (OSM) is a widely utilized open data source for transport network modeling, geographic information systems, and spatial network analysis. However, OSM road network data is not spatially homogeneous; density, topological consistency, and attribute completeness can vary significantly across provinces. In this article, the OSM driving road network in Türkiye's 81 provinces has been evaluated using intrinsic quality indicators. The aim is to present a comparative quality profile among the provinces. To this end, Turkey OSM PBF data obtained from Geofabrik and GADM level-1 provincial boundaries were used in conjunction; the driving road network was extracted, road segments were assigned to provinces using a midpoint-based method, indicators in the dimensions of density, topology, and attribute completeness were calculated, and subsequently, two composite scores—equal-weighted and topology-weighted—were generated. The results indicate significant quality differences between provinces. While denser and more connected network structures are observed in metropolitan areas, attribute completeness and composite scores remain relatively low in some provinces. This study provides a reproducible Python workflow, comparative quality profiles on a provincial basis, and a practical set of indicators for researchers and practitioners utilizing OSM data.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gökdaş, Ö. (2026). Türkiye’nin 81 ilinde OpenStreetMap yol ağının il bazlı içsel kalite değerlendirmesi. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, Cilt: 13 Sayı: 2, 205–218. https://doi.org/10.9733/JGG.2026R0010.T

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Barrington-Leigh, C., & Millard-Ball, A. (2017). The world’s user-generated road map is more than 80% complete. PloS one, 12(8), e0180698.
  2. Barron, C., Neis, P., & Zipf, A. (2014). A comprehensive framework for intrinsic OpenStreetMap quality analysis. Transactions in GIS, 18(6), 877-895.
  3. Boeing, G. (2017). OSMnx: New methods for acquiring, constructing, analyzing, and visualizing complex street networks. Computers, environment and urban systems, 65, 126-139.
  4. Fonte, C. C., Antoniou, V., Bastin, L., Estima, J., Arsanjani, J. J., Bayas, J. C. L., See, L. & Vatseva, R. (2017). Assessing VGI data quality. Mapping and the citizen sensor. Londra: Ubiquity Press.
  5. Girres, J. F., & Touya, G. (2010). Quality assessment of the French OpenStreetMap dataset. Transactions in GIS, 14(4), 435-459.
  6. Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal, 69(4), 211-221.
  7. Hacar, M., Altafini, D., & Cutini, V. (2024). Network-based hierarchical feature augmentation for predicting road classes in OpenStreetMap. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(12), 456.
  8. Haklay, M. (2010). How good is volunteered geographical information? A comparative study of OpenStreetMap and Ordnance Survey datasets. Environment and planning B: Planning and design, 37(4), 682-703.
  9. Haklay, M., & Weber, P. (2008). Openstreetmap: User-generated street maps. IEEE Pervasive computing, 7(4), 12-18.
  10. Han, C., Lu, B., Zheng, J., Yu, D., & Zheng, S. (2024). Research on multiscale OpenStreetMap in China: data quality assessment with EWM-TOPSIS and GDP modeling. Geo-Spatial Information Science, 28(3), 1316-1340.
  11. Hecht, R., Kunze, C., & Hahmann, S. (2013). Measuring completeness of building footprints in OpenStreetMap over space and time. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2(4), 1066-1091.
  12. Herfort, B., Lautenbach, S., Porto de Albuquerque, J., Anderson, J., & Zipf, A. (2021). The evolution of humanitarian mapping within the OpenStreetMap community. Scientific reports, 11(1), 3037.
  13. Iojă, C. I., Niţă, M. R., Vânău, G. O., Onose, D. A., & Gavrilidis, A. A. (2014). Using multi-criteria analysis for the identification of spatial land-use conflicts in the Bucharest Metropolitan Area. Ecological Indicators, 42, 112-121.
  14. Jokar Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., & Helbich, M. (2015). An introduction to OpenStreetMap in Geographic Information Science: Experiences, research, and applications. OpenStreetMap in GIScience: Experiences, research, and applications içinde (s. 1-15). Cham: Springer International Publishing.
  15. Karduni, A., Kermanshah, A., & Derrible, S. (2016). A protocol to convert spatial polyline data to network formats and applications to world urban road networks. Scientific data, 3(1), 160046.
  16. Mooney, P., & Minghini, M. (2017). A review of OpenStreetMap data. Mapping and the citizen sensor. Londra: Ubiquity Press.
  17. Moradi, M., Roche, S., & Mostafavi, M. A. (2022). Exploring five indicators for the quality of OpenStreetMap road networks: A case study of Québec, Canada. Geomatica, 75(4), 178-208.
  18. Neis, P., & Zielstra, D. (2014). Recent developments and future trends in volunteered geographic information research: The case of OpenStreetMap. Future Internet, 6(1), 76-106.
  19. Neis, P., Zielstra, D., & Zipf, A. (2011). The street network evolution of crowdsourced maps: OpenStreetMap in Germany 2007–2011. Future Internet, 4(1), 1-21.
  20. OECD. (2008). Handbook on constructing composite indicators: Methodology and userguide.
  21. Porta, S., Crucitti, P., & Latora, V. (2006). The network analysis of urban streets: a primal approach. Environment and Planning B: planning and design, 33(5), 705-725.
  22. Vukalić, A., Triglav Čekada, M., & Petrovič, D. (2024). OpenStreetMap data quality assessment according to ISO 19157-1: 2023 for Slovenia and Bosnia and Herzegovina. Abstracts of the ICA, 7, 182.
  23. Xie, F., & Levinson, D. (2007). Measuring the structure of road networks. Geographical analysis, 39(3), 336-356.
  24. Yastıklı, N., Çetin, Z., Üçok, U., & Koçdemir, K. H. (2017). Fotogrametrik Harita ve LiDAR Verileri ile 3B Kent Modeli Üretimi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara.
  25. URL-1: Geofabrik OpenStreetMap Türkiye veri özeti. https://download.geofabrik.de/europe/turkey.html (Erişim Tarihi: 8 Mart 2026).
  26. URL-2: GADM veri indirme portalı. https://gadm.org/download_country.html (Erişim Tarihi: 8 Mart 2026).