En Uygun Güzergâh Algoritması ile Doğa Yürüyüşü Rotalarının Modellenmesi

Abstract

Türkiye’nin en önemli turizm destinasyonlarının başında gelen Antalya ili, alternatif turizm olanakları kapsamında oldukça zengindir. Topoğrafik yapısı, iklimi, bitki örtüsü, yaban hayatı varlığı, jeolojik ve jeomorfolojik özellikleri, bölgeyi alternatif turizm açısından çeşitlendirmekte ve turistlerin ilgisini çekmektedir. Dolayısıyla bölgedeki alternatif turizm faaliyetlerinin belirlenmesi, haritalandırılması ve planlanması önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’nin en önemli milli parklarından biri olan ve Termessos Antik Kenti’ne ev sahipliği yapan Güllük Dağı Milli Parkı’nın, doğa yürüyüşüne uygun yollarının CBS ile modellenmesi amaçlanmıştır. Doğal ve kültürel değerlerin yerinde gösterilmesini amaçlayan ve aynı zamanda bir spor faaliyeti olan doğa yürüyüşleri, bölgedeki doğal yapıyı bozmayan önemli bir alternatif turizm faaliyetidir. Çalışma, Güllük Dağı Milli Parkı ve bu park içinde bulunan Termessos Antik Kenti’nin doğa yürüyüşleri kapsamında ulaşılabilirliğine odaklanmaktadır. Klasik turizm rotalarının oluşturulmasına alternatif olarak, hızlı ve doğru sonuçlar üreten CBS teknolojileri ile en uygun yürüyüş yollarının belirlenmesi ve haritalandırılması bu çalışmanın hedefidir. Bu kapsamda bölgenin sayısal görüntüleri üretilmiş ve bu görüntüler en uygun güzergâh (Least Cost Path) analizine tabi tutulmuştur. Bölgedeki eğim faktörü dikkate alınarak yürüyüş için uygun eğime sahip alanlar belirlenmiş, başlangıç ve bitiş noktaları arasında yürüyüş yolları oluşturulmuştur. Sonuç olarak, Milli Parktaki Termessos Antik Kenti’ne, mevcut yürüyüş güzergâhı dışında alternatif güzergâhlar belirlenmiş ve haritalandırılmıştır. Bu çalışma ile doğal yapıya zarar vermeden bölgenin tanıtılması, uygun yürüyüş güzergâhların oluşturulması, alternatif turizmin desteklenmesi hedeflenmiş, bölgeye yönelik yapılacak planlamalarda kullanılabilecek bir model önerisi geliştirilmiştir.

Keywords

• En uygun güzergâh analizi,Alternatif turizm,Doğa yürüyüşü,Rota planlama,Dijkstra algoritması,CBS

Modeling of Hiking Routes Using the Least Cost Path Algorithm

Abstract

Antalya province, which is one of the most important tourism destinations of Turkey, has a very high potential scope of alternative tourism facilities. The topographic structure, climate, vegetation, wildlife, geological and geomorphological structures of the province vary in terms of alternative tourism and the region attracts tourists. Therefore, it is important to identify, mapping and planning of alternative tourism activities in the region. In this study, it is aimed to model the suitable hiking routes with GIS of Güllük Mountain National Park which is one of the most important national parks and includes Termessos Antique City. Hiking, which aim to show the natural and cultural assets on the spot and are also a sportive activity, is an important alternative tourism activity that does not damage the natural structure in the region. The study focuses on the accessibility of Güllük Mountain National Park and Termessos Antique City within this park. The objective of this study is to identify and map the most suitable hiking routes with GIS technologies that produce fast and accurate results as an alternative to the creation of tourism routes by traditional methods. Within this scope, digital images of the region were produced and Least Cost Path analysis was applied to these images. Considering the inclination factor in the region, areas with suitable slope for hiking were identified and routes were formed between the starting and ending points. As a result, alternative routes to the Termessos Antique City in the National Park, were identified and mapped. With this study, it is aimed to introduce the region without damaging the natural structure, to create suitable hiking routes and to support alternative tourism. In addition, a model proposal was developed that can be used in planning strategy for the region.

Keywords

• Least cost path analysis,Alternative tourism,Hiking,Route planning,Dijkstra algorithm,GIS

References

1. [1] Aydın, F., Çepni, O., Turgut, T., 2017. Investigation of Alternative Tourism Types and Sights via Geographic Information Systems: The Exaple of Safranbolu. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume IV-4/W4, pp. 97-100.
2. [2] Nunkoo, R., Fung So, K.K., 2016. Residents’ Support for Tourism: Testing Alternative Structural Models. Journal of Travel Research, 55(7) 847–861.
3. [3] Özer, Ö., Avcı, M., Karakuş, N., 2016. A Study For the Evaluation of Alternative Tourism Opportunities in Fethiye Destination. Journal of Tourism and Gastronomy Studies 4(1), 21-26.
4. [4] Mihalic, T. 2016. Sustainable-responsible tourism discourse – Towards ‘responsustable’ tourism. Journal of Cleaner Production, 111, 461-470.
5. [5] Jovicic, D. 2016. Cultural tourism in the context of relations between mass and alternative tourism. Current Issues in Tourism, 19 (6) 605–612.
6. [6] Baum, T. 1998. Taking the exit route: Extending the tourism area life cycle model. Current issues in tourism, 1,(2), 167-175.
7. [7] Burns, P. M. 2004. Tourism planning: A third way?. Annals of Tourism Research, 31(1), 24-43.
8. [8] Stonich, S. C. 1998. Political ecology of tourism. Annals of tourism research, 25(1), 25-54.

9. [9] Varjú, V., Suvák, A., Dombi, P. 2014. Geographic Information Systems in the service of alternative tourism–methods with landscape evaluation and target group preference weighting. International Journal of Tourism Research, 16(5), 496-512.
10. [10] Rodrigues, Á., Kastenholz, E., Rodrigues, A. 2010. Hiking as a relevant wellness activity-results of an exploratory study of hiking tourists in Portugal applied to a rural tourism project. Journal of Vacation Marketing, 16(4), 331-343.
11. [11] Chen, J.S., Prebensen, N., Huan, T.C., 2008. Determining the Motivation of Wellness Travelers, Anatolia, 19(1), 103-115.
12. [12] Hugo, M. L. 1999. A comprehensive approach towards the planning, grading and auditing of hiking trails as ecotourism products. Current Issues in Tourism, 2(2-3), 138-173.
13. [13] Terh, S. H., Cao, K. 2018. GIS-MCDA based cycling paths planning: a case study in Singapore. Applied geography, 94, 107-118.
14. [14] Selim, S., Sönmez, N. K. 2017. Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı rota planlama: Likya Bölgesi Idebessos Antik Kenti. Türkiye Ormancılık Dergisi, 18(4), 302-308.
15. [15] Yang, H., Cherry, C. R., Zaretzki, R., Ryerson, M. S., Liu, X., Fu, Z. 2016. A GIS‐based method to identify cost‐effective routes for rural deviated fixed route transit. Journal of Advanced Transportation, 50(8), 1770-1784.
16. [16] Abousaeidi, M., Fauzi, R., Muhamad, R. 2016. Geographic Information System (GIS) modeling approach to determine the fastest delivery routes. Saudi journal of biological sciences, 23(5), 555-564.
17. [17] Pitman, A., Zanker, M., Gamper, J., Andritsos, P., 2012. Individualized Hiking Time Estimation. 2012 23rd International Workshop on Database and Expert Systems Applications, Vienna, 2012, pp. 101-105.
18. [18] Alçıtepe, E., 1998. Termessos Milli Parkı (Antalya) florası üzerinde bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans tezi, 194 s, Antalya
19. [19] Kültür ve Turizm Bakanlığı, 2019. Kültür Varlıkları ve Müzeler Genel Müdürlüğü, Güllük Dağı-Termessos Milli Parkı, Antalya. http://www.kulturvarliklari.gov.tr/TR44417/gulluk-dagi-termessos-milli-parki-antalya.html (Erişim tarihi: 13.03.2019)
20. [20] Kirazcıoğlu, Ö., Batur, M., Şafak, İ., Boza, Z., Öner, H.H. 2013. Doğa Yürüyüş Güzergâhlarının İncelenmesi (Ovacık-Sinancılar Örneği). T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Orman genel Müdürlüğü, Ege Ormancılık Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Teknik Bülten No:55, Müdürlük Yayın No:73, 113s.
21. [21] Kumari, S. M., Geethanjali, N. 2010. A survey on shortest path routing algorithms for public transport travel. Global Journal of Computer Science and Technology, 9(5), 73-76.
22. [22] Bagli, S., Geneletti, D., Orsi, F. 2011. Routeing of power lines through least-cost path analysis and multicriteria evaluation to minimise environmental impacts. Environmental Impact Assessment Review, 31(3), 234-239.
23. [23] Atkinson, D. M., Deadman, P., Dudycha, D., Traynor, S. 2005. Multi-criteria evaluation and least cost path analysis for an arctic all-weather road. Applied Geography, 25(4), 287-307.
24. [24] LaRue, M. A., Nielsen, C. K. 2008. Modelling potential dispersal corridors for cougars in midwestern North America using least-cost path methods. ecological modelling, 212(3-4), 372-381.
25. [25] Teng, M., Wu, C., Zhou, Z., Lord, E., Zheng, Z. 2011. Multipurpose greenway planning for changing cities: A framework integrating priorities and a least-cost path model. Landscape and urban planning, 103(1), 1-14.
26. [26] Diwan, G. A., Doumit, J. 2017. The Berytus-Helıopolıs Baalbak Road in the Roman Period: A least cost path analysis. Mediterranean Archaeology & Archaeometry, 17(3), 225-241.
27. [27] Sarı, F., Sen, M. 2017. Least cost path algorithm design for highway route selection. International Journal of Engineering and Geosciences, 2(1), 1-8.
28. [28] Rees, W. G. 2004. Least-cost paths in mountainous terrain. Computers & Geosciences, 30(3), 203-209.
29. [29] Zhang, J. Y., Zhang, Y. J. 2017. On public participation in the construction of national parks. Biodiversity Science, 25(1), 80-87.
30. [30] Cetin, M., Sevik, H. 2016. Evaluating the recreation potential of Ilgaz Mountain National Park in Turkey. Environmental monitoring and assessment, 188(1), 52.