Climate change intensifies multidimensional environmental threats in urban areas, including flooding, drought, heatwaves, and biodiversity loss, making urban resilience a critical challenge. Developing climate-resilient cities therefore requires data-driven and integrative approaches in landscape design beyond conventional engineering solutions. In this context, artificial intelligence (AI), in combination with nature-based solutions (NBS), introduces new opportunities for the planning, implementation, and management of urban landscapes. The aim of this study is to investigate how AI-based decision support systems transform landscape design practices for climate change adaptation and ecological resilience. Using a descriptive content analysis method, selected national and international case studies focusing on plant selection, water management, green infrastructure optimization, and urban ecosystem monitoring were examined. The findings show that AI-supported plant selection models improve drought and heat tolerance while reducing irrigation demand; AI-based optimization of green infrastructure networks enhances stormwater management and significantly reduces urban flood risk; and sensor-based monitoring systems integrated with machine learning enable continuous assessment of ecosystem health and early detection of environmental stress. The study’s original contribution lies in demonstrating the integrated use of digital twins, machine learning algorithms, and environmental sensors at the landscape scale, providing a structured and transferable framework for climate-responsive design decisions. Overall, the results confirm that AI-supported urban landscape approaches not only increase resilience to climate change but also support the development of more sustainable, healthy, and livable urban environment.
İklim değişikliği, kentlerde sel, kuraklık, aşırı sıcaklar ve biyolojik çeşitlilik kaybı gibi çok boyutlu çevresel tehditleri artırarak kentsel dirençliliği kritik bir mesele hâline getirmektedir. Bu nedenle iklime dirençli kentlerin geliştirilmesi, yalnızca mühendislik çözümleriyle değil, peyzaj tasarımında veri temelli ve bütüncül yaklaşımlarla mümkün olmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin doğa-temelli çözümler (NBS) ile birlikte kullanımı, kentsel peyzajın planlanması, uygulanması ve yönetiminde yeni olanaklar sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, YZ tabanlı karar destek sistemlerinin peyzaj tasarım süreçlerine entegrasyonunun iklim değişikliğine uyum ve ekolojik dayanıklılık üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır. Betimsel içerik analizi yöntemiyle, bitki seçimi, su yönetimi, yeşil altyapı ağlarının optimizasyonu ve kent ekosistemlerinin izlenmesine yönelik ulusal ve uluslararası örnekler incelenmiştir. Elde edilen temel bulgular, YZ destekli bitki seçimi yaklaşımlarının kuraklık ve sıcaklık stresine dayanıklı türlerin belirlenmesini kolaylaştırarak sulama ihtiyacını azalttığını; yeşil altyapı ağlarının YZ tabanlı optimizasyonunun yağmur suyu yönetimini iyileştirerek kentsel sel riskini düşürdüğünü; sensör tabanlı çevresel izleme sistemlerinin ve makine öğrenimi algoritmalarının, kent ekosistemlerinin durumunu sürekli izlemeye ve çevresel stresin erken tespitine olanak sağladığını göstermektedir. Çalışmanın özgün katkısı, dijital ikizler, makine öğrenimi algoritmaları ve sensör tabanlı çevresel izleme sistemlerinin peyzaj ölçeğinde bütüncül biçimde ele alınarak, iklime duyarlı tasarım kararları için sistematik ve uygulanabilir bir çerçeve sunulmasıdır. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli kentsel peyzaj yaklaşımlarının yalnızca iklim değişikliğine karşı dirençli kentler oluşturmakla kalmadığı, aynı zamanda daha sürdürülebilir, sağlıklı ve yaşanabilir kentsel çevrelerin gelişimine önemli katkılar sunduğu ortaya konulmaktadır.