Türk Üniversite Kampüslerinin Master Plan Uyumluluğu: Uydu Görüntüleri Aracılığıyla İşlevsel Arazi Kullanım Değerlendirmesi

Öz

Üniversiteler kampüslerini ana planlar ve stratejik gelişim planları temelinde inşa ederler. Bu planlar, ulaşım sistemlerini tanımladıkları, işlevsel bina bölgelerini tahsis ettikleri ve kentsel tasarım ölçeğinde binalar ile açık alanlar arasındaki ilişkileri özetledikleri için kritik öneme sahiptir. Binaların ve açık alanların zaman içinde bu yönergeler doğrultusunda geliştirileceği beklenmektedir. Ancak, gerçek kampüs gelişimi ile orijinal ana planlar arasında sıklıkla tutarsızlıklar gözlemlenmekte ve bu tutarsızlıklara genellikle inşa edilmiş çevrede işlevsel değişiklikler eşlik etmektedir. Türkiye'de, 2006 sonrası dönemde yaklaşık 140 üniversitenin kurulmasıyla belirginleşen yükseköğretimde önemli bir büyüme yaşanmıştır. Bu büyüme, kampüs tasarımında işlevsel ve mekânsal tutarlılığın sağlanmasında ana planın önemini vurgulamıştır. Buna rağmen, ana planlara uyumda yaygın olarak farklılıklar gözlemlenmiş ve bu durum, bu planların değişen ihtiyaçları karşılamadaki etkinliği ve esnekliği hakkında sorulara yol açmıştır. Bu çalışma, kampüs gelişimlerini ilgili ana planlarıyla karşılaştırmayı amaçlamakta ve aynı bölge ve dönemde kurulmuş bir grup üniversiteye odaklanmaktadır. Bu uyumu analiz ederek araştırma, binaların işlevsel gruplarına göre kampüs gelişimindeki farklılıkları veya benzerlikleri belirlemektedir. Master planların mevcut olduğu Türkiye'nin farklı bölgelerine ait master planları ve uydu görüntüleri de dahil olmak üzere yedi üniversitenin verileri, bir endeks sistemi belirlenerek incelenmektedir. Bu analiz, kampüs planlamasındaki zorlukları ve eksiklikleri ortaya koyarak daha etkili stratejilerin geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır. Sonuç olarak, kampüs planlamasındaki başarı ve başarısızlık unsurlarını değerlendirmeyi ve gelecekteki planlama süreçlerini iyileştirmek için önerilerde bulunmayı amaçlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Master plan uyumu
• üniversite gelişimi
• fonksiyonel sınıflandırma
• uzaktan algılama
• mekânsal planlama.

Master Plan Compliance of Turkish University Campuses: A Functional Land Use Assessment via Satellite Imagery

Öz

Universities build their campuses based on master plans and strategic development plans. These plans are crucial as they define circulation systems, allocate functional building zones, and outline the relationships between buildings and open spaces at an urban design scale. The expectation is that buildings and open spaces will be developed under these guidelines over time. However, discrepancies between actual campus development and the original master plans are frequently observed, often accompanied by functional changes to the built environment. In Turkey, a significant expansion in higher education took place post-2006, marked by the establishment of around 140 universities. This growth emphasized the importance of master planning in ensuring functional and spatial coherence in campus design. Despite this, variations in adherence to master plans have been widely observed, leading to questions about the effectiveness and flexibility of these plans in addressing evolving needs. This study aims to compare campus developments with their respective master plans and focuses on a group of universities established in the same region and period. By analysing this compliance, the research identifies differences or similarities in campus development based on functional groups of buildings. Data from seven universities, including master plans and satellite imagery from different regions of Turkey where master plans are available, are examined using an index system. This analysis shows current challenges and gaps in campus planning to contribute to the development of more effective strategies. It ultimately aims to evaluate the elements of success and failure in campus planning and to provide recommendations to improve future planning processes.

Anahtar Kelimeler

• Master plan compliance
• university development
• functional classification
• remote sensing
• spatial planning

Kaynakça

1. [1] S. Büyükşahi̇n Siramkaya and K. Çinar, “Üniversite Kampüs Yerleşkelerinde Ortak Kullanim Mekânlarinin İncelenmesi: Selçuk Üniversitesi Aleaddin Keykubat Kampüsü Örneği,” J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ, 27(3), (2012).
2. [2] T. Yekrek, “The Importance of university campus layout and their relations with the physical planning,” Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü, (1999).
3. [3] R. P. . Dober, Campus planning. Society for College and University Planning, (1996).
4. [4] O. Tutal, “Üniversite Yerleşkeleri Ve Erişilebilirlik,” Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 6(15):753–775, (2018).
5. [5] N. Gültekin, A. Çelik, and Z. Nas, “Üniversitelerin Kuruldukları Kent’e Katkıları,” Electronic Journal of Social Sciences, 24(7):264–269, (2008).
6. [6] V. Altıntaş, “Türkiye’de Üniversitelerin Bölgesel ve Yerel Gelişmeye Etkileri,” İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, (2015).
7. [7] O. M. Alegbeleye, Y. O. Rotimi, P. Shomide, A. Oyediran, O. Ogundipe, and A. Akintunde-Alo, “Land use land cover (LULC) analysis in Nigeria: a systematic review of data, methods, and platforms with future prospects,” Bull Natl Res Cent, 48(1):127, (2024).
8. [8] K. Aliyazıcıooğlu, F. Beker, R. H. Topaloğlu, B. B. Bilgioğlu, and R. Comert, “Temporal monitoring of land use/land cover change in Kahramanmaraş city,” Turkish Journal of Engineering, 5(3):134–140, (2021).

9. [9] T. M. . Lillesand, R. W. . Kiefer, and J. W. . Chipman, “Remote sensing and image interpretation”. Wiley, (2015).
10. [10] Q. Weng, “Remote sensing and GIS integration : theories, methods, and applications. McGraw-Hill, (2010).
11. [11] Q. Weng, “Remote sensing of impervious surfaces in the urban areas: Requirements, methods, and trends,” Remote Sens Environ, 117: 34–49, (2012).
12. [12] G. Doğrul and M. Alkan, “İklim Değişikliğinin Su Kaynaklarına Etkisinin Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri ile İncelenmesi,” Politeknik Dergisi, 25(3):1349–1358, (2022).
13. [13] S. Kavili Arap, “Türkiye’de Üniversitelere İlişkin Politikalar ve Üniversitelerin Kuruluş Yeri Seçimi,” Malatya, (2007).
14. [14] J. R. Anderson, E. E. Hardy, J. T. Roach, and R. E. Witmer, “A land use and land cover classification system for use with remote sensor data”, (1976).
15. [15] P. Venable. Turner, “Campus : an American planning tradition. Architectural History Foundation”, MIT Press, (1990).
16. [16] İ. B. Sür, U. Algancı, and E. Sertel, “Evaluating the performance of deep learning-based segmentation algorithms for land use land cover mapping in a heterogenous vegetative environment,” International Journal of Engineering and Geosciences (IJEG), 10(3):380–397, (2025).
17. [17] O. S. Yılmaz, F. Gülgen, R. Güngör, and F. Kadı, “Uzaktan Algılama Teknikleri İle Arazi Kullanım Değişiminin İncelenmesi, Köprübaşı İlçesi Örneği,” Journal of Geomatics, 3(3):233–241, (2018).
18. [18] E. Efe and U. Algancı, “Çok zamanlı Sentinel 2 uydu görüntüleri ve makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ile arazi örtüsü değişiminin belirlenmesi,” Geomatik, 8(1):27–34, (2023).
19. [19] M. Karaca, N. Yağmur, and F. Balçık, “İstanbul Terkos Gölü zamansal değişiminin Google Earth Engine kullanılarak belirlenmesi,” Geomatik, 7(3):235–242, (2022).
20. [20] M. Belgiu and L. Drăguţ, “Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 114:24–31, (2016).
21. [21] L. Ma, Y. Liu, X. Zhang, Y. Ye, G. Yin, and B. A. Johnson, “Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 152:166–177, (2019).
22. [22] N. Aydın, O. A. Erdem, and A. Tekerek, “Comparative Analysis of Traditional Machine Learning and Transformer-based Deep Learning Models for Text Classification,” Politeknik Dergisi, 28(2):445–452, (2025).
23. [23] A. Erdoğan, M. Görken, A. Kabadayi, and S. Temizel, “Evaluation of green areas with remote sensing and GIS: A case study of Yozgat city center,” Advanced Remote Sensing, 2(2):58–65, [Online]. Available: http://publish.mersin.edu.tr/index.php/arsej, (2022).
24. [24] F. Kıvılcım Çorakbaş and E. M. Bektöre, “A GIS-based method for researching the historical and architectural heritage of the mountainscapes: The case of Uludağ / Olympus Monasteries,” Cultural Heritage and Science, 3(2):73–85, (2022).
25. [25] M. Kaynarca, “Extraction of building areas with the use of unmanned aerial vehicles, calculation of building roof slopes,” Advanced UAV, 3(2):136–141, [Online]. Available: http://publish.mersin.edu.tr/index.php/uav, (2023).
26. [26] O. Yaşar and A. L. Yağcı, “Yersel referans verilerinin doğruluğunun çok zamanlı Sentinel-2 uydu görüntüleri ile araştırılması: Arpa ve Buğday örneği,” Geomatik, (8)3:277–292, (2023).
27. [27] S. A. Nicholson-Cole, “Representing climate change futures: a critique on the use of images for visual communication,” Comput Environ Urban Syst, 29(3):255–273, (2005).
28. [28] O. Güven, Ü. Yıldırım, C. Güler, and M. A. Kurt, “Land use and land cover classes affected by the possible sea level rise in Mersin city center (Türkiye),” Advanced GIS, 4(1):15–23, [Online]. Available: http://publish.mersin.edu.tr/index.php/agis/index, (2024).
29. [29] Ç. Şerifoğlu Yılmaz, O. Güngör, and H. T. Kahraman, “Land Cover Mapping With Advanced Classification Algorithms,” NWSA Academic Journals, 13(3):41–50, (2018).
30. [30] K. Kılıç, U. Özcan, K. Kılıç, and İ. A. Dogru, “Using Deep Learning Techniques Furniture Image Classification,” Politeknik Dergisi, 27(5):1903–1911, (2024).
31. [31] E. B. Çalişkan, “Tracking the University Campus Development by Using Remote Sensing and Satellite Imagery: Two Case Studies from Turkey,” J Sci, 11(2):237–252, [Online]. Available: http://dergipark.gov.tr/gujsb, (2023).
32. [32] E. B. Çalışkan, “Land cover analysis of two university campuses: Examination over satellite images by Chat GPT,” Feb. 01, (2025).
33. [33] R. Keleş, “Büyükkent Dışı Üniversiteler,” (1971).
34. [34] D. Kuşat Gürün, “Üniversite Yerleşke Planlaması ve Çevre Düzenlemesi I. Ulusal Çalıştayı,” in Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesinin Tanıtımı, Malatya, (2003).
35. [35] A. Maltaş Erol and Y. E. Özer, “Anadolu üniversitelerinde yer seçiminin kentsel gelişime katkısı: Karaman örneği,” Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(1):83–112, [Online]. Available: http://www.yok.gov.tr/, (2018).
36. [36] Google Earth Pro., “Version 7.3.6 Google LLC.2025,” (2025).
37. [37] AutoCAD, “Autodesk Inc.,” (2025).
38. [38] J. Ran and Z. Nedovic-Budic, “Integrating spatial planning and flood risk management: A new conceptual framework for the spatially integrated policy infrastructure,” Integrating spatial planning and flood risk management: A new conceptual framework for the spatially integrated policy infrastructure, 57:68–79, (2016).
39. [39] D. Stead and E. Meijers, “Spatial Planning and Policy Integration: Concepts, Facilitators and Inhibitors,” Planning Theory & Practice, 10(3):317–332, (2009).
40. [40] A. Ertepınar, “Türkiye’de Yükseköğretime Genel Bir Bakiş,” in Türkiye’nin yükseköğretim stratejisi, Yükseköğretim Kurulu, pp. 31–47, (2007).
41. [41] T.C. Yükseköğretim Kurulu, “Türkiye’nin yükseköğretim stratejisi”. Ankara: Yükseköğretim Kurulu, (2007).
42. [42] Y. E. Özer, “Girişimci Üniversite Modeli ve Türkiye,” Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Uludağ Journal of Economy and Society, 2:85–100, (2011).