KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 1

Kampüs Alanlarında Afet Tahliye Planlaması İçin Uzaktan Algılama ve 3D Baskı Entegrasyonu: Bayburt Üniversitesi Baberti Yerleşkesi Örneği

Integration of Remote Sensing and 3D Printing for Disaster Evacuation Planning in Campus Areas: The Case of Bayburt University Baberti Campus

Canan Cengiz(BAYBURT UNIVERSITY)0009-0008-0634-680X
Murat Camuzcuoğlu(BAYBURT ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7205-1550
Sayfa
43–54
Yayın Tarihi
2026-06-30
🏛️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)

L-Tipi Risk Matrisi ile desteklenen bulgular, mekânsal verilerin fiziksel modellerle birlikte kullanılmasının karar verme hızını artırdığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Deprem, sismik aktivitenin yüksek olduğu bölgelerdeki yerleşim alanları için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma kapsamında, alanın jeolojik altyapısı ve topografik özellikleri afet yönetimi açısından değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:L-Tipi Risk Matrisi ile desteklenen bulgular, mekânsal verilerin fiziksel modellerle birlikte kullanılmasının karar verme hızını artırdığını göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Mühendislik Jeolojisi · Uzaktan Algılama · Sismik Risk Analizi

Özet

Deprem, sismik aktivitenin yüksek olduğu bölgelerdeki yerleşim alanları için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Kuzey Anadolu Fay Hattı’na (KAF) yakınlığı nedeniyle sismik risk altında bulunan Bayburt Üniversitesi Baberti Kampüsü ele alınmıştır. Kampüs alanlarının afet dirençliliğini artırmak amacıyla uzaktan algılama (UA) verileri ile üç boyutlu baskı teknolojilerini birleştiren bir yöntem önerilmiştir. Çalışma kapsamında, alanın jeolojik altyapısı ve topografik özellikleri afet yönetimi açısından değerlendirilmiştir. Analizler, yerleşkenin doğu aksında bulunan ve yüksek eğime (>%20) sahip yamaçlardaki yurt binalarının yüksek risk taşıdığını göstermiştir. Bu yapılarda, sismik sarsıntı sırasında oluşabilecek yapısal hasara ek olarak, yamaç akışı ve kaya düşmesi gibi ikincil afet riskleri de belirlenmiştir. Üretilen üç boyutlu fiziksel model üzerinde afet senaryo analizleri gerçekleştirilmiştir. Bu analizler sayesinde bina yoğunluğu, olası enkaz yayılım alanları ve topografik engeller somut biçimde ortaya konmuştur. Böylece en güvenli tahliye rotaları ile stratejik toplanma alanları belirlenmiştir. L-Tipi Risk Matrisi ile desteklenen bulgular, mekânsal verilerin fiziksel modellerle birlikte kullanılmasının karar verme hızını artırdığını göstermektedir. Ayrıca bu yaklaşımın tahliye planlamasını ve lojistik müdahale kapasitesini iyileştirdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract

Earthquakes pose a serious threat to settlements located in regions with high seismic activity. In this study, the Baberti Campus of Bayburt University, which is under seismic risk due to its proximity to the North Anatolian Fault (NAF), was examined. A method integrating remote sensing (RS) data and three-dimensional printing technologies was proposed to enhance the disaster resilience of the campus area. Within the scope of the study, the geological infrastructure and topographic characteristics of the area were evaluated in terms of disaster management. The analyses showed that the dormitory buildings located on steep slopes (>20%) along the eastern axis of the campus are exposed to high risk. In addition to possible structural damage during seismic shaking, secondary disaster risks such as debris flow and rockfall were also identified for these structures. Disaster scenario analyses were carried out on the produced three-dimensional physical model. These analyses enabled the clear visualization of building density, possible debris dispersion areas, and topographic barriers. Thus, the safest evacuation routes and strategic assembly areas were identified. The findings, supported by the L-type Risk Matrix, indicate that the combined use of spatial data and physical models increases the increases decision-making speed. In addition, it was concluded that this approach improves evacuation planning and logistical response capacity.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Cengiz, C., Camuzcuoğlu, M. (2026). Kampüs Alanlarında Afet Tahliye Planlaması İçin Uzaktan Algılama ve 3D Baskı Entegrasyonu: Bayburt Üniversitesi Baberti Yerleşkesi Örneği. Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 1, 43–54. https://doi.org/10.55117/bufbd.1932202

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. M. A. Gücer, Z. Delimehmet, and O. Çimen, “Güneydere (Bayburt) civarında yüzeylenen Karbonifer yaşlı granitlerin jeokimyasal ve petrolojik karakteristikleri,” PAJES, vol. 30, no. 7, pp. 966–980, Dec. 2024.
  2. A. Kaygusuz and Ç. Saydam Eker, “Geochemical features and petrogenesis of Late Cretaceous subduction-related volcanic rocks in the Değirmentaşı (Torul/Gümüşhane) area, Eastern Pontides (NE Turkey),” J. Eng. Res. Appl. Sci., vol. 10, no. 1, pp. 1689–1702, Jun. 2021.
  3. C. Acuña-Alonso, A. Novo, J. L. Rodríguez, S. Varandas, and X. Álvarez, “Modelling and evaluation of land use changes through satellite images in a multifunctional catchment: Social, economic and environmental implications,” Ecol. Inform., vol. 71, p. 101777, Nov. 2022.
  4. S. L. Cutter, “GI Science, disasters, and emergency management,” Trans. GIS., vol. 7, no. 4, pp. 439–446, 2003.
  5. J. R. Jensen, Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 4th ed. Glenview, IL, USA: Pearson, 2015.
  6. C. Ghosh, “GIS and Geospatial Studies in Disaster Management,” in International Handbook of Disaster Research, Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 701–708.
  7. W. Tobler, “Three presentations on geographical analysis and modeling: Non-isotropic geographic modeling; Speculations on the geometry of geography; And global spatial analysis (93-1),” CA (United States), Feb. 1993.
  8. Z. Li, C. Zhu, and C. Gold, Digital Terrain Modeling: Principles and Methodology. CRC Press, 2005.
  9. A. Vong et al., “How to build a 2D and 3D aerial multispectral map?All steps deeply explained,” Remote Sens., vol. 13, no. 16, p. 3227, Aug. 2021.
  10. T. Q. Tran, “Recent advances in 3D printing and additive manufacturing technology,” Appl. Sci., vol. 15, no. 17, p. 9599, Aug. 2025.
  11. M. J. Smith, P. Paron, and J. S. Griffiths, Geomorphological Mapping: Volume 15: Methods and Applications, 15th ed. Elsevier Science, 2011.
  12. M. Batty, The New Science of Cities. Cambridge, MA, USA: The MIT Press, 2013.
  13. I. Cejudo, E. Irigoyen, H. Arregui, and E. Loyo, “3D geospatial data management architecture for common operational picture functionalities in emergency response,” in Proc. 9th Int. Conf. Geograph. Inf. Syst. Theory, Appl. Manage., 2023, pp. 48–59.
  14. S. Voigt et al., “Global trends in satellite-based emergency mapping,” Science, vol. 353, no. 6296, pp. 247–252, Jul. 2016.
  15. A. Semmo, M. Trapp, M. Jobst, and J. Döllner, “Cartography-oriented design of 3D geospatial information visualization – Overview and techniques,” Cartogr. J., vol. 52, no. 2, pp. 95–106, Nov. 2015.
  16. Risk Management — Guidelines, ISO Standard 31000:2018, 2018. [Online]. Available: https://www.iso.org/standard/65694.html
  17. Risk Management — Risk Assessment Techniques, IEC Standard 31010:2019, 2019. [Online]. Available: https://www.iso.org/standard/72140.html.
  18. S. Reis, A. Yalcin, R. Nisanci, and T. Yomralioglu, “Geology and geomorphology of Gumushane area, northeastern Turkey using digitally enhanced satellite images and geographical information system,” J. Geol. Soc. India, vol. 69, no. 2, pp. 261–273, Feb. 2007.