Developing Open Source WEB Based GIS Application with Shiny Library

Öz

The comprehensibility of geographic information systems (GIS) analysis results is enhanced when paired with various visualization techniques. Open-source programming languages like Python, R, and Julia enable the interactive visualization of spatial data. In this study, a web-based GIS application was developed using the Shiny library in the R programming language. Earthquake data in Turkey spanning the past 53 years was obtained from the United States Geological Survey (USGS) website. The downloaded data was imported into the R programming language, and a web application was created using the Shiny library. Point-in-point density maps were generated for earthquakes within the web application. Interactive visualization can be achieved by adjusting various parameters needed to create a density map. The application reveals a concentration of earthquakes in Turkey. This web-based GIS application has the potential for further development by incorporating different spatial layers. Leveraging free, open-source code and libraries capable of analyzing any spatial data, the R programming language proves to be readily accessible for GIS studies.

Anahtar Kelimeler

• R Programming
• Shiny Library
• Earthquake Data
• Spatial data analysis
• WEB Based GIS

Shiny Kütüphanesi ile Açık Kaynak Kodlu WEB Tabanlı CBS Uygulaması Geliştirme

Öz

Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) kullanılarak yapılan analiz sonuçları, farklı görselleştirme teknikleri ile birleştirildiğinde daha anlaşılır olmaktadır. Python, R ve Julia gibi açık kaynak kodlu programlama dilleri ile mekânsal veriler interaktif şekilde görselleştirilebilmektedir. Bu çalışmada, R Programlama dili içerisindeki shiny kütüphanesi kullanılarak WEB tabanlı CBS uygulaması geliştirilmiştir. Türkiye’de son 53 yılda meydana gelen deprem verileri Amerikan Jeolojik Araştırmalar Merkezi (United States Geological Survey-USGS; AJAM)’nin WEB adresinden indirilmiştir. İndirilen veriler R programlama dili içerisine aktarılmıştır. Shiny kütüphanesi ile WEB uygulaması geliştirilmiştir. WEB uygulaması içerisinde depremlerin yaşandığı yerlere ait noktasal yoğunluk haritaları oluşturulmuştur. Yoğunluk haritası üretmek için gerekli olan parametreler üzerinde çeşitli ayarlamalar yapılarak interaktif görselleştirme yapılabilmektedir. Geliştirilen uygulama ile Türkiye’de yaşanan depremlerin yoğunlaştığı yerler görülmektedir. Uygulama üzerine farklı mekânsal katmanlar eklenerek CBS uygulaması geliştirilebilmektedir. Ücretsiz, açık kaynak kodlu ve her türlü mekânsal veriyi analiz edebilecek kütüphanelerinin olması nedeniyle R programlama dili CBS çalışmalarında rahatlıkla kullanılabilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• R Programlama
• Shiny Kütüphanesi
• Deprem Verileri
• Mekansal veri analizi
• WEB Tabanlı CBS

Kaynakça

1. Alkiş KC., Ünver Okan S. WEB tabanlı bitki bilgi sitemi (BBS): Karadeniz Teknik Üniversitesi Kanuni Yerleşkesi örneği, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 2020; 8, 535-545.
2. Arca D., Bayık Ç., Acar H., Alkan M., Şeker DZ. Tarihi kentlere yönelik WEB-CBS uygulaması; Safranbolu örneği. Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi 2011/3 Özel Sayı.
3. Aydoğdu Gürbüz İ., Aslan B. Kahramanmaraş depreminde hasar tespit çalışmaları üzerine bir değerlendirme. Çevre, Şehir ve İklim Dergisi 2023; 4, 180-195.
4. Chumaidiyah E., Dewantoro MDR., Fauzi PM., Kamil AA. Selection of industrial sites using a WEB-based geographical information system to minimize risks: A case study in West Java, Indonesia. Sustainability 2023; 15(22): 16034.
5. Congiu E., Desogus G., Frau C., Gatto G., Pili S. WEB-based management of public buildings: A workflow based on integration of BIM and IoT sensors with a WEB–GIS portal. Buildings 2023; 13(5): 1327.
6. Demir M., Altaş NT. Kars kentinde deprem hasar risk potansiyeli taşıyan alanların CBS tabanlı AHP analizlerine dayalı olarak belirlenmesi. Geomatik 2024; 9(1): 123-140.
7. Dobson JE. The GIS revolution in science and society. In Geography and Technology; Springer: Dordrecht, Netherlands, pp. 573–587, 2004.
8. Durduran S., Sarı F. Konya ilinde meydana gelen bisiklet kazalarının karar destek sistemleri yardımıyla WEB tabanlı mekânsal analizi. S.Ü. Müh.‐Mim. Fak. Dergisi 2011; 26(1): 26-32.

9. Durduran S., Sarı F., Erdi A., Alkaya C. Trafik kazalarının analizi için web tabanlı CBS:Konya örneği. Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi 2011/3. Özel Sayı.
10. Falciano A., Anzidei M., Greco M., Trivigno ML., Vecchio A., Georgiadis C., Patias P., Crosetto M., Navarro J., Serpelloni E., Tolomei C., Martino G., Mancino G., Arbia F., Bignami C., Doumaz F. The SAVEMEDCOASTS-2 webGIS: The online platform for relative sea level rise and storm surge scenarios up to 2100 for the mediterranean coasts. Journal of Marine Science and Engineering 2023; 11(11): 2071.
11. Hashemi M., Alesheikh AA. A GIS-based earthquake damage assessment and settlement methodology, Soil Dynamics and Earthquake Engineering 2011; 31(11): 1607-1617.
12. Justová P., Cajthaml J. Cartographic design and processing of originally printed historical maps for their pesentation on the web. ISPRS International Journal of Geo-Information 2023; 12(6): 230.
13. Kaya E., Ağca M., Cetin M., Adıgüzel F. Spatial data analysis with R programming for environment, Human and ecological risk assessment: An International Journal 2019; 25(6): 1521-1530.
14. Mazzei M., Quaroni D. Development of a 3D WebGIS application for the visualization of seismic risk on infrastructural work. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2022; 11, 22.
15. Netek R., Pohankova T., Bittner O. Urban D. Geospatial analysis in web browsers—comparison study on WebGIS process-based applications. ISPRS International Journal of Geo-Information 2023; 12(9): 374.
16. Oguz H., Uzun A., Kısakürek Ş. WEB-based tree information system: A case study of Kahramanmaras, Turkey. Turkish Journal of Forest Science 2020; 4(1): 160-171.
17. Onyıl Hİ., Yılmaz M. Açık kaynak kodlu yazılımlarla web tabanlı mekânsal analizlerin gerçekleştirilmesi, Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi– 2020; 2(2): 76-82.
18. Pasquaré Mariotto F., Corti N., Drymoni K. Advanced technologies for geosite visualization and valorization: A review. Applied Sciences 2023; 13(9): 5598.
19. Rocha M., Oliveira A., Freire P., Fortunato AB., Nahon A., Barros JL., Azevedo A., Oliveira FSBF., Rogeiro J., Jesus G., et al. Multi-hazard WebGIS platform for coastal regions. Appl. Sci. 2021, 11, 5253.https://doi.org/10.3390/app11115253.
20. Santos-Luna R., Román-Pérez S., Reyes-Cabrera G., Sánchez-Arcos MdelR., Correa-Morales F., Pérez-Solano MA. WEB geographic ınformation system: a support tool for the study, evaluation, and monitoring of foci of malaria transmission in Mexico. International Journal of Environmental Research and Public Health 2023; 20(4): 3282. https://doi.org/10.3390/ijerph20043282.
21. Tarhan Ç., Partigöç NS. WEB tabanlı CBS uygulamalarının afet riski azaltmadaki rolü. Dirençlilik Dergisi 2021; 5(2): 265-279.
22. URL-1: https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/ Erişim tarihi:22 Kasım 2023
23. URL-2: cran.r-project.org Erişim tarihi:22 Kasım 2023
24. Ünlügenç UC., Akıncı AC., Öçgün AG. 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş-Gaziantep depremleri; Adana İli ve yakın kesimlerine yansımaları. Geosound 2023; 57(1): 1-41.
25. Wu X., Xu C., Xu X., Chen G., Zhu A., Zhang L., Yu G., Du K. A Web-GIS hazards information system of the 2008 Wenchuan Earthquake in China. Natural Hazards Research, 2022; 2(3): 210-217
26. Yalçın C., Sabah L. CBS tabanlı bulanık mantık ve AHP yöntemleri kullanılarak Adıyaman ilçelerinin deprem tehlike analizinin oluşturulması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 2018; 5(8): 101-113.
27. Yavaşoğlu F., Varol Özden Ç. Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı analitik hiyerarşi süreci kullanılarak deprem hasar riski analizi: Kadıköy Örneği. TÜBAV Bilim Dergisi 2017; 10(3): 28-38.
28. Yücedağ E., Oguz H. Tarihi yapılar için web-tabanlı bilgi sisteminin oluşturulması: Diyarbakır örneği. Turkish Journal of Forest Science 2022; 6(2): 566-587.
29. Zhi M., Zhu Y., Jang JC., Wang S., Chiang PC., Su C., Liang S., Li Y., Yuan Y. Analysis of storage capacity change and dam failure risk for tailings ponds using WebGIS-based UAV 3D image. Sustainability 2023; 15(19): 14062.