En Uygun Güzergâh Algoritması ile Doğa Yürüyüşü Rotalarının Modellenmesi

Yıl 2019, , 617 - 624, 25.08.2019

Serdar Selim

https://doi.org/10.19113/sdufenbed.567296

Cited By: 1

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

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

Modeling of Hiking Routes Using the Least Cost Path Algorithm

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

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

Kaynakça

• [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] Nunkoo, R., Fung So, K.K., 2016. Residents’ Support for Tourism: Testing Alternative Structural Models. Journal of Travel Research, 55(7) 847–861.
• [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] Mihalic, T. 2016. Sustainable-responsible tourism discourse – Towards ‘responsustable’ tourism. Journal of Cleaner Production, 111, 461-470.
• [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] Baum, T. 1998. Taking the exit route: Extending the tourism area life cycle model. Current issues in tourism, 1,(2), 167-175.
• [7] Burns, P. M. 2004. Tourism planning: A third way?. Annals of Tourism Research, 31(1), 24-43.
• [8] Stonich, S. C. 1998. Political ecology of tourism. Annals of tourism research, 25(1), 25-54.
• [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] 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] Chen, J.S., Prebensen, N., Huan, T.C., 2008. Determining the Motivation of Wellness Travelers, Anatolia, 19(1), 103-115.
• [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] Terh, S. H., Cao, K. 2018. GIS-MCDA based cycling paths planning: a case study in Singapore. Applied geography, 94, 107-118.
• [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] 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] 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] 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] Alçıtepe, E., 1998. Termessos Milli Parkı (Antalya) florası üzerinde bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans tezi, 194 s, Antalya
• [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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] Rees, W. G. 2004. Least-cost paths in mountainous terrain. Computers & Geosciences, 30(3), 203-209.
• [29] Zhang, J. Y., Zhang, Y. J. 2017. On public participation in the construction of national parks. Biodiversity Science, 25(1), 80-87.
• [30] Cetin, M., Sevik, H. 2016. Evaluating the recreation potential of Ilgaz Mountain National Park in Turkey. Environmental monitoring and assessment, 188(1), 52.