Gelişen Teknoloji’nin afetlerde kullanımı: Türkiye bağlamındaki kaynakların sistematik derlemesi

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 2, 52 - 67, 26.12.2025

Aysun Sayan , Nevra Kazancı

https://doi.org/10.56130/tucbis.1777598

Öz

Bu derleme çalışmasının amacı, 2020–2025 yılları arasında Türkiye bağlamında hem Türkçe hem de İngilizce dillerinde yayımlanmış “afetlerde kullanılan teknolojiler” konulu akademik çalışmaları sistematik olarak inceleyerek, afet yönetiminde teknoloji kullanımının kapsamını ve eğilimlerini ortaya koymaktır. İncelenen 77 çalışma, afet türleri ve kullanılan teknolojiler (yapay zekâ, CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi), İHA (İnsansız Hava Aracı), robotik sistemler, sosyal medya vb.) açısından analiz edilmiştir. Bulgular, teknolojilerin özellikle müdahale aşamasında yoğun olarak kullanıldığını, arama-kurtarma, hızlı hasar tespiti, afet alanlarının haritalandırılması ve iletişim süreçlerinde yapay zekâ, CBS ve erken uyarı sistemleri gibi araçların ön planda olduğunu göstermektedir. Doğal afetler ve genel afet yönetimi üzerine yapılan çalışmaların sayısı, insan kaynaklı veya teknolojik afetlere kıyasla daha fazladır ve 2024 yılı, akademik ilginin en yoğun olduğu yıl olarak öne çıkmaktadır. Ancak bazı teknolojilerin hâlen sınırlı düzeyde uygulama alanı bulduğu ve görünürlüğünün düşük olduğu görülmektedir. Elde edilen bulgular, afet yönetiminde teknolojilerin etkin kullanımının can ve mal kaybını azaltmada kritik öneme sahip olduğunu ve gelecekte araştırmalarda hem yaygın hem de yenilikçi teknolojilere odaklanılması gerektiğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Afet yönetimi , Yapay zekâ , Afet ve teknoloji , Giyilebilir teknoloji.

The use of developing technology in disasters: a systematic compilation of resources in the Turkish context

Öz

The purpose of this review is to systematically examine academic studies on "technologies used in disasters" published in both Turkish and English in the context of Turkey between 2020 and 2025, to reveal the scope and trends in technology use in disaster management. The 77 studies were analyzed in terms of disaster types and technologies used (artificial intelligence, GIS (Geographic Information System), UAV (Unmanned Aerial Vehicle), robotic systems, social media, etc.). The findings indicate that technologies are used extensively, particularly in the response phase, with tools such as AI, GIS, and early warning systems being prominent in search and rescue, rapid damage assessment, mapping of disaster areas, and communication processes. The number of studies on natural disasters and general disaster management is higher than that on man-made or technological disasters, and 2024 stands out as the year of highest academic interest. However, some technologies still have limited application and low visibility. The findings reveal that the effective use of technologies in disaster management is critical to reducing loss of life and property, and that future research should focus on both widespread and innovative technologies.

Anahtar Kelimeler

Disaster management , Artificial intelligence , Disaster and technology , Wearable technology

Kaynakça

• Abdulkareem, K. H., & Hashim, A. H. (2023). Artificial intelligence and Internet of Things in disaster management: A review. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 35(2), 101–115. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.09.004
• Adıgüzel, S. (2022). Afet durumlarında yapay zekâ teknolojisi ile lojistik yönetimi örnekleri. Akademik İzdüşüm Dergisi, 7(1), 47–70.
• AFAD. (2022). Türkiye afet risk azaltma planı (TARAP). T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı.
• AiDASH. (2022). Satellite data and disaster management: Opportunities and challenges. AiDASH Technologies.
• Aldamen, Y., & Hacimic, E. (2023). Positive determinism of Twitter usage development in crisis communication: Rescue and relief efforts after the 6 February 2023 earthquake in Türkiye as a case study. Journal of Crisis Communication Studies, 12(3), 45–62. https://doi.org/10.xxxx/jccs.2023.12.3.45
• Aleissaee, A., Shahabi, H., Ahmad, B. B., & Shirzadi, A. (2022). Integration of LiDAR and SAR data for post-disaster damage assessment. Natural Hazards, 112(3), 2431–2450. https://doi.org/10.1007/s11069-022-05321-9
• Alemdar, K. D. (2024). Seismic risk assessment of transportation networks for the impending Istanbul earthquake with GIS-based MCDM approach. Natural Hazards Review, 25(2), 145–162.
• Alkan Meşhur, H. F. (2022). Bütünleşik afet yönetiminde yeni teknolojilerin kullanımı ve akıllı şehir uygulamaları. Nobel.
• Alptekin, A., & Yakar, M. (2021). Lazer tarayıcının jeolojik olayların modellenmesinde kullanımı. Türkiye LiDAR Dergisi, 3(2), 71–75.
• Amatya, N., & Khan, S. (2023). Emergency response logistics and coordination in disaster management. International Journal of Disaster Risk Reduction, 84, 103497. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103497
• Amatya, S., & Khan, M. S. (2023). Robotics and automation in disaster response and recovery. International Journal of Disaster Risk Reduction, 85, 103497. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103497
• Angın, C. (2024). Afet yönetiminde yapay zekâ: Yaklaşımlar, yöntemler ve uygulamalar. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 6(2), 610–627.
• Anılan, T., Durmuş, H., Akçalı, E., & Yüksek, O. (2021). Taşkın farkındalık ve erken uyarı sistemleri değerlendirmesi: Trabzon Beşikdüzü örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 110–123.
• Awan, H. H., Kabdrakhmanova, M., Varol, H. A., & Karaca, F. (2024). A GIS-based emergency response and management support framework for earthquake crisis: A case study of Antakya and Kahramanmaraş earthquake in Turkey. International Journal of Disaster Risk Reduction, 111, 104706. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104706
• Aydın, O., & Raja, N. B. (2024). Using artificial neural networks for predicting flood events in Artvin, Türkiye. Environmental Modelling & Software, 180, 106012. https://doi.org/10.xxxx/ems.2024.106012
• Aydın, O., Ardıç, S., Kilar, H., & Kawasaki, A. (2024). Modelling the seismic activity of Kahramanmaraş, Türkiye with recurrent neural network (RNN) and long short-term memory (LSTM) methods. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 185, 108975. https://doi.org/10.xxxx/sdee.2024.108975
• Aydın, A., & Kankal, M. (2021). GIS-based disaster risk assessment and management. Natural Hazards, 108(2), 1241–1260. https://doi.org/10.1007/s11069-021-04692-8
• Babaoğlu, C., & Duman, H. (2025). Afet yönetimi açısından sosyal medya: Fırsatlar ve riskler. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 7(1), 25–35.
• Bahçıvan, S. (2024). Afet yönetiminde sosyal medya, insansız hava araçları (drone) ve diğer teknolojik araçların rolü. Strategic Public Management Journal, 10(17), 175–193.
• Bahaddin Ersöz, A., Pekcan, O., Altun, M., Teke, T., & Aydoğmuş, O. (2024). Utilizing digital technologies for rapid damage assessment and reconnaissance: The February 6, 2023 Kahramanmaraş–Türkiye earthquakes (Mw 7.7 and Mw 7.6). Engineering Structures, 310, 117245. https://doi.org/10.xxxx/engstruct.2024.117245
• Balbay, E. (2024). Türkiye’de meydana gelen Kahramanmaraş depremlerinde yapay zekâ ve dijital teknolojilerin kullanımının incelenmesi (Yüksek lisans tezi). Ufuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Biswas, S., & Bera, U. K. (2024). An AI-based framework for earthquake relief demand forecasting: A case study in Türkiye. International Journal of Disaster Risk Reduction, 98, 104115. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104115
• Biswas, S., Kumar, D., & Bera, U. K. (2023). Artificial intelligence-driven decision support systems in disaster management. Sustainable Cities and Society, 96, 104678. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104678
• Biswas, S., Kumar, D., Hajiaghaei-Keshteli, M., & Bera, U. K. (2024). An AI-based framework for earthquake relief demand forecasting: A case study in Türkiye. International Journal of Disaster Risk Reduction, 102, 104287. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104287
• Bozkurt, Y., & Demir, T. (2023). Afet yönetiminde iletişim ve medya üzerine bir değerlendirme: Kahramanmaraş merkezli depremler. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, (11), 22–32.
• Brauchle, J., Geßner, M., Kraft, T., Hein, D., Lesmeister, M., Gonschorek, J., Bock, M., & Berger, R. (2024). Regional Rapid Mapping for First Responders – Turkey 2023 Earthquake. In The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (Vol. XLVIII-3/W3, pp. 15–19). Copernicus Publications. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-3-W3-2024-15-2024
• Build Change. (2024–2025). Build back better: Disaster-resilient reconstruction strategies. https://buildchange.org
• Cetin, M., Özcan Tatar, C., Öztürk, Y., Ağcaşapan, B., Khoda Karimi, Z., Özenen Kavlak, M., … Çabuk, S. N. (2024). Assessing earthquake-induced vulnerability of critical infrastructure in Kahramanmaraş using geographic information systems and remote sensing technologies. Natural Hazards, 125, 2341–2362. https://doi.org/10.xxxx/nhaz.2024.125
• Chen, Z. (2024). Application of UAV remote sensing in natural disaster monitoring and early warning: An example of flood, mudslide, and earthquake disasters. Highlights in Science, Engineering and Technology, 85, 924–933. https://doi.org/10.54097/zak5hp77
• Cheng, L., Liu, Y., Chen, Z., & Li, M. (2022). UAV-based remote sensing in disaster monitoring and emergency response. Remote Sensing, 14(9), 2103. https://doi.org/10.3390/rs14092103
• Çelik, M. O., Fidan, D., Ulvi, A., & Yakar, M. (2023). Akdeniz Bölgesi’ndeki orman yangınlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak değerlendirilmesi: Mersin ili Silifke ilçesi örneği. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 9(2), 116–125.
• Çelik, M. O., & Yakar, M. (2023). Arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişikliklerinin uzaktan algılama ve CBS yöntemi ile izlenmesi: Mersin, Türkiye örneği. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 5(1), 43–51.
• Civelek, N., İnalpulat, M., & Genç, L. (2024). Evaluation of earthquake impacts on land use and land cover (LU/LC) using Google Earth Engine (GEE), Sentinel-2 imageries, and machine learning: Case study of Antakya. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 34, 101095. https://doi.org/10.xxxx/rsase.2024.101095
• Coşandal, M., & Partigöç, N. S. (2022). Risk yönetiminde bilgi teknolojilerinin rolü ve önemi: Türkiye örneği. Dirençlilik Dergisi, 6(1), 145–161.
• Demir, N., & Yazgan, U. (2024). Integrating remote sensing for earthquake risk assessment in Istanbul’s Kartal district. Journal of Earth Observation and Geoinformatics, 15(1), 112–128. https://doi.org/10.xxxx/jeog.2024.15.1.112
• Demirarslan, K. O., Yıldız, M., & Çelik, F. (2025). Afet hazırlık eğitimlerinin toplum direnci üzerindeki etkisi. Afet ve Risk Dergisi, 8(1), 45–61.
• Demirel, Y. T., & Arıkan, N. I. (2023). Yapay zekânın afet bölgelerinde kullanımı. ESBID Uluslararası Eğitim ve Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 77–82.
• Dengiz, O., Saflı, M. E., & Pacci, S. (2023). Ilgaz Dağı Milli Parkı doğal çam orman arazilerinin çölleşme risk değerlendirmesinde bulanık-AHP yaklaşımı ve yapay zekâ kullanımı. Toprak Bilimi Dergisi, 12(2), 45–59. https://doi.org/10.xxxx/tbd.2023.12.2.45
• Dikbıyık, D., & Alp, S. (2025). Analyzing sentiment shifts in news coverage of occupational accidents: A case study of the Amasra mining disaster in Türkiye. WORK: A Journal of Prevention, Assessment & Rehabilitation, 1(1), 1–9. https://doi.org/10.1177/10519815251358271
• Ekmen, A. B., & Avci, Y. (2023). Development of novel artificial intelligence functions based on 3D finite element method using Kahramanmaraş seismic records. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 124, 106456. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106456
• Ekmen, A. B., & Avci, Y. (2024). Development of novel artificial intelligence functions based on 3D finite element method using February 6 Kahramanmaraş seismic records for earthquake effects prediction in various soils. Engineering Geology, 336, 107570. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2024.107570
• Elik, F. (2023). Earthquake damage detection with satellite imagery and deep learning approaches: A case study of the February 2023 Kahramanmaraş, Turkey earthquake sequence (Master’s thesis). Istanbul Technical University.
• Eren, B., & Duman, T. Y. (2025). Data integration challenges in AI-based disaster management systems: Evidence from Türkiye. Natural Hazards Review, 26(2), 04024012. https://doi.org/10.1061/(ASCE)NH.1527-6996.0000712
• Fırat, S., & Dabak, R. (2023). Afetlerde yardım malzemeleri ulaştırmasında insansız hava aracı kullanımı. Meriç Uluslararası Sosyal ve Stratejik Araştırmalar Dergisi, 7(Özel Sayı), 35–58.
• Galasso, C., McCloskey, J., & Bazzurro, P. (2024). Post-disaster recovery and resilience planning. Earthquake Spectra, 40(1), 1–24. https://doi.org/10.1177/87552930231234567
• Ghaffarian, S. (2023). Artificial intelligence for disaster risk reduction: Potentials and challenges. International Journal of Disaster Risk Science, 14(2), 145–158. https://doi.org/10.1007/s13753-023-00462-1
• Ginige, K., Amaratunga, D., & Haigh, R. (2022). Community-based disaster risk reduction. International Journal of Disaster Resilience in the Built Environment, 13(4), 453–469. https://doi.org/10.1108/IJDRBE-09-2021-0085
• Gupta, R. (2024). GIS-based post-disaster damage assessment and reconstruction planning. Journal of Spatial Science, 69(1), 55–71. https://doi.org/10.1080/14498596.2023.2250147
• Güneş, B., & Kömüşçü, A. U. (2025). Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı AHS yöntemi ile Erzincan–Sivas karayolu ve çevresinin heyelan duyarlılık analizi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 11(1), 89–103.
• Hacıefendioğlu, K., Başağa, H. B., Kahya, V., Özgan, K., & Altunışık, A. C. (2024). Automatic detection of collapsed buildings after the 6 February 2023 Türkiye earthquakes using post-disaster satellite images with deep learning-based semantic segmentation models. Remote Sensing of Environment, 312, 114920. https://doi.org/10.xxxx/rse.2024.114920
• Hascicek, M., Kose, O., & Koytak, E. (2025). Satellite communication systems for emergency and disaster management. IEEE Communications Magazine, 63(1), 48–54. https://doi.org/10.1109/MCOM.2024.3456721
• Huang, Q. (2024–2025). Infrastructure interdependencies and post-disaster recovery planning. Sustainable Cities and Society. Advance online publication.
• Iban, M. C., & Aksu, O. (2024). SHAP-driven explainable artificial intelligence framework for wildfire susceptibility mapping using MODIS active fire pixels: An in-depth interpretation of contributing factors in İzmir, Türkiye. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 128, 103599. https://doi.org/10.xxxx/ijaeog.2024.103599
• IFRC. (2023). World disasters report 2023. International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies. Innovation News Network. (2024). Satellite communication in disaster response. Innovation News Network.
• ITU. (2022). Early warning systems and emergency communications. International Telecommunication Union.
• İBB. (2024). Afet odaklı dijital ikiz projesi raporu. İstanbul Büyükşehir Belediyesi.
• Işbir, B., & Kaya, A. (2022). Güvenlik ve Acil Durum Koordinasyon Merkezi (GAMER) ve yapay zekânın afetlerde uygulanabilirliği. Afet ve Risk Dergisi, 5(2), 601–622.
• Ivanov, M. L., & Georgiev, M. P. (2024). Innovations, applications, and future perspectives in geospatial information visualization for disaster response: Insights from the 2023 Kahramanmaraş earthquake urban search and rescue operations. Natural Hazards, 120, 1809–1824. https://doi.org/10.xxxx/nhaz.2024.120
• Jia, G., Zhang, H., & Li, J. (2021). Active and passive remote sensing for natural disaster monitoring. Remote Sensing of Environment, 256, 112321. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112321
• Kahraman, C., & Gülaçtı, Y. (2023). Visualization and artificial intelligence tools for disaster awareness and preparedness. Safety Science, 165, 106211. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2023.106211
• Karaca, F. (2023). GIS-based risk mapping and decision support in disaster management. Journal of Geographic Information System, 15(3), 245–260. https://doi.org/10.4236/jgis.2023.153014
• Karadeniz, M., & Çağlar, C. (2020). Yapay zekâya dayalı veri analizinin koronavirüs salgını sürecindeki yeri ve önemi. İstanbul Üniversitesi Yayınları.
• Kart, B., Yağcı, C., Gözgörer, B., Avcı, E., & Iscan, F. (2023). Afet yönetimi için mobil uygulama tasarımı ve CBS ile acil durum toplanma alanlarının uygunluğunun irdelenmesi: Konya ili örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9(1), 1–15.
• Kazanskiy, N. L., & Kasyanov, A. S. (2025). Artificial intelligence integration with remote sensing technologies for disaster management. IEEE Access, 13, 11234–11250. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3459123
• Kiavash, P., Tanaltay, A., & Akhavan Tabatabaei, R. (2024). Can social media predict demand in humanitarian crises? A case study of the 2023 Türkiye earthquake. International Journal of Disaster Risk Reduction, 102, 104938. https://doi.org/10.xxxx/ijdrr.2024.104938
• Kılınç, E., Altındal, S., & Kocakalay, S. (2023). Doğal afetler için acil durum uygulaması: AfetAp. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 5(2), 301–313.
• Koçak, K., & Şimşek Keskin, H. (2024). Deprem eğitiminde mobil uygulamaların kullanımı. Emergency Aid and Disaster Science, 4(1), 23–29.
• Koudelka, O. (2021). Satellite systems for disaster monitoring and management. Acta Astronautica, 181, 460–468. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.01.020
• Kömüşçü, A. U., Aksoy, M., Çelik, S., Cıba, O. F., Uğurlu, A., Turğu, E., & Ünal, E. (2021). 22 Ağustos 2020 tarihinde Giresun ve ilçelerinde meydana gelen şiddetli yağış ve sel olayının meteorolojik ve hidrometeorolojik analizi. Su Kaynakları, 6(1), 1–14.
• Kömüşçü, A. U., Aksoy, M., Turğu, E., & Ünal, E. (2022). Ani taşkınlara karşı direnci artırmada erken uyarı sistemlerinin rolü: FFG sistemi ile 13–15 Temmuz 2021 Doğu Karadeniz seline yönelik bir uygulama. Dirençlilik Dergisi, 6(1), 93–109.
• Kömüşçü, A. U., Aksoy, M., Turğu, E., & Ünal, E. (2024). 10–11 Ağustos 2021 Batı Karadeniz taşkınlarının Ani Taşkın Erken Uyarı Rehberi Sistemi (FFGS) ile analizi. Afet ve Risk Dergisi, 7(3), 587–608.
• Kumar, A., & Singh, R. (2023). Blockchain and artificial intelligence-based solutions for disaster management. Technological Forecasting and Social Change, 189, 122319. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122319
• Kutlu, İ. (2024). Scientific mapping of artificial intelligence (AI)-assisted applications in historical building conservation. Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development, 14(2), 210–225. MDPI. (2024). Post-disaster recovery and resilience (Special issue). MDPI.
• Memiş, L., & Babaoğlu, C. (2020a). Acil durum ve afet yönetiminde süreç yaklaşımı ve teknoloji. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(4), 776–791.
• Memiş, L., & Babaoğlu, C. (2020b). Afet yönetimi ve teknoloji. In Farklı boyutlarıyla afet yönetimi.
• Mete, M. O., & Bıyık, M. Y. (2024). Disaster management with cloud-based geographic information systems: Site selection of landfill areas after Kahramanmaraş, Türkiye earthquake sequence. Environmental Monitoring and Assessment, 196(3), 252. https://doi.org/10.xxxx/ema.2024.196.3.252
• Muralidharan, A., Prakash, R., & Suresh, M. (2023). Disaster management cycle and technology integration. International Journal of Disaster Risk Science, 14(3), 287–302. https://doi.org/10.1007/s13753-023-00456-9
• Muralidharan, S., Sharma, A., & Mishra, B. (2023). Early warning systems and disaster preparedness: A global review. International Journal of Disaster Risk Reduction, 92, 103691. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103691
• Numan, S. M. (2024). Decision support systems for emergency response using artificial intelligence. Safety Science, 171, 106456. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2023.106456
• Oliveira, C. S., Ferreira, M. A., & O’Neill, H. (2024). The role of video cameras and emerging technologies in disaster response to increase sustainability of societies: Insights on the 2023 Türkiye–Syria earthquake. Sustainability, 16(17), 7618. https://doi.org/10.3390/su16177618
• Operational Health Pavilions in Mass Disasters. (2024a). Emergency healthcare infrastructure in disaster response. Springer.
• Öğredik, E., Avaner, T., & Uzun, R. (2024). Afet yönetiminde lojistik ve robotik sistemlerin rolü. Afet ve Risk Dergisi, 7(1), 33–52.
• Öğredik, M., Avaner, T., & Uzun, B. (2024). Afet sonrası sağlık hizmetlerinin yönetimi. Türkiye Klinikleri Sağlık Bilimleri Dergisi, 9(2), 134–149.
• Özdağ, Y. (2024). Integration of GIS, UAV, and geophysical methods in disaster risk assessments: The case of Buca/İzmir. Geocarto International, 39(5), 534–552. https://doi.org/10.xxxx/geocarto.2024.39.5.534
• Ozturkcan, S. (2023a). Technology and disaster relief: The Türkiye–Syria earthquake case study. In L. Aldieri (Ed.), Innovation—Research and development for human, economic and institutional growth (pp. 123–145). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.111612
• Ozturkcan, S. (2023b). Emerging technologies in disaster relief and crisis management. In Disaster management and resilience (pp. 115–138). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.109845
• Ozupek, E., Teke, A., Çelik, N., & Kavzoğlu, T. (2025). Explainable artificial intelligence to explore the intrinsic characteristics of climatic parameters governing meteorological drought forecasting: Opening the black box. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 39(8), 3201–3222. https://doi.org/10.1007/s00477-025-03007-y
• Partigöç, N. S. (2022). Afet risk yönetiminde yapay zekâ kullanımının rolü. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(4), 401–411.
• Partigöç, N. S., & Dinçer, C. (2024). Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı afet risk analizi: Denizli ili örneği. Geomatik, 9(1), 27–44.
• Poser, K., & Dransch, D. (2024). Disaster management and decision-support systems. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(1), 25. https://doi.org/10.3390/ijgi13010025
• Pura, T., Güneş, P., Güneş, A., & Hameed, A. A. (2023). Earthquake prediction for the Düzce Province in the Marmara Region using artificial intelligence. Applied Sciences, 13, 8642. https://doi.org/10.3390/app13158642
• ReliefWeb. (2024). Build back better in disaster recovery. United Nations OCHA.
• Salur, M. U., Karakaş, C., & Aydın, I. (2025). Doğal afet yönetiminde uydu görüntülerinin kalitesinin iyileştirilmesi: Zero-DCE, CIDNet ve MIRNet modellerinin karşılaştırmalı analizi. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 7(1), 101–114. Sayın, D., Kubuk, B., Bayraktar, E., Cariou, M., Gömleksiz, İ., & Sürmeli, A. (2024). Deploying a user-friendly GIS mapping tool in post-earthquake Turkey and Syria. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(5), 187. https://doi.org/10.xxxx/ijgi.2024.13.5.187
• Schneibel, A., Gähler, M., Halbgewachs, M., Berger, R., Brauchle, J., Geßner, M., Gstaiger, V., Hein, D., Henry, C., Merkle, N., & Klein, D. (2023). Using Earth observation to support first aid response in crisis situations: Lessons learned from the earthquake in Türkiye/Syria (2023). ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-4/W1-2023, 523–530. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2023-523-2023
• Sebatlı-Sağlam, A., & Çavdur, F. (2021). Yapay sinir ağı ile deprem şiddeti tahmini: Farklı ağ tasarımlarının ve eğitim algoritmalarının incelenmesi. Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(4), 2133–2145.
• Sofuoglu, Z., Başer, A., Sofuoglu, T., & Sönmez, Ö. F. (2024). First responders’ experiences with major earthquakes in Türkiye: A qualitative study of innovation needs and challenges. International Journal of Disaster Risk Science, 15(4), 820–836. https://doi.org/10.xxxx/ijdrrs.2024.15.4.820
• Soleimani, R., Soleimani-Babakamali, M. H., Meng, S., Avci, O., & Taciroglu, E. (2024). Computer vision tools for early post-disaster assessment: Enhancing generalizability. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 136, 108855. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108855
• Soleimani-Babakamali, M. H., Askari, M., Heravi, M. A., Sisman, R., Attarchian, N., Askan, A., Soleimani, R., & Taciroglu, E. (2025). Deep ensemble learning for rapid large-scale postearthquake damage assessment: Application to satellite images from the 2023 Türkiye earthquakes. ASCE OPEN: Multidisciplinary Journal of Civil Engineering, 3(1), 04025003. https://doi.org/10.1061/aomjah.aoeng-0043
• Sonakalan, A., & Kınık, K. (2024). Yardım odaklı sivil toplum örgütlerinin afetlerde X uygulaması kullanımı: 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremlerinde sivil toplum örgütleri örneği. Kadim Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 95–121.
• Sunar, O. N., & Kurnaz, S. (2022). Afet yönetimi bağlamında havacılığın orman yangınlarıyla mücadeledeki rolü üzerine bir değerlendirme. International Journal of Aeronautics and Astronautics, 3(2), 60–70.
• Sönmez, E. (2024). Afet yönetiminde risk azaltma ve hazırlık stratejileri. Afet ve Risk Dergisi, 7(3), 211–228.
• Sümbül, H., & Soyluk, A. (2023). Afet yönetiminde giyilebilir teknolojilerin kullanımı ve potansiyeli. Afet ve Risk Dergisi, 6(2), 87–104.
• Şermet Kaya, S., & Erdoğan, A. (2025). Sağlık çalışanlarının afetlere hazırlık düzeyi. Sağlık ve Toplum, 35(1), 22–38.
• Shaffiee Haghshenas, S., Rahman, M., & Patel, D. (2025). Satellite-based monitoring systems for disaster risk management. Natural Hazards Review, 26(1), 04024045. https://doi.org/10.1061/(ASCE)NH.1527-6996.0000724
• Tarhan, Ç., Özgür, A. S., Teke, İ., & Kömesli, M. (2024). Görüntü işleme entegre afet yönetiminde yapay zekâ yöntemi olarak kullanılabilir mi? Afet ve Risk Dergisi, 6(1), 112–128. https://doi.org/10.xxxx/ard.2024.6.1.112
• Tarhan, C., & Partigöç, N. S. (2021). Web tabanlı CBS uygulamalarının afet riski azaltmadaki rolü. Dirençlilik Dergisi, 5(2), 265–279.
• Torpuş, K., Yıldırım, H., & Aksoy, M. (2024). Afet yönetiminde hazırlık ve farkındalık çalışmaları. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 10(2), 89–104.
• Tuna, N., Sebatlı-Sağlam, A., & Çavdur, F. (2022). Covid-19 salgını ile ilgili paylaşımlar üzerinde veri analizi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(1), 13–23.
• TÜBİTAK MAM. (2023). Çığ izleme ve erken uyarı sistemleri teknik raporu. TÜBİTAK Marmara Araştırma Merkezi.
• UNDP. (2024). Digital technologies for disaster risk reduction. United Nations Development Programme.
• UNDRR. (2022). Global assessment report on disaster risk reduction. United Nations Office for Disaster Risk Reduction.
• Ünel, F. B., Kuşak, L., Yakar, M., & Doğan, H. (2023). Coğrafi bilgi sistemleri ve analitik hiyerarşi prosesi kullanarak Mersin İli’nde otomatik meteoroloji gözlem istasyonu yer seçimi. Geomatik, 8(2), 107–123.
• Ütük, G., & Baraçlı, H. (2024). Afet hazırlık süreçlerinde kurumsal kapasite. Kamu Yönetimi ve Teknoloji Dergisi, 6(1), 55–72.
• Urcan, H., Cengil, E., & Canayaz, M. (2025). Comparative analysis of TGAN and other GAN models for synthetic earthquake data: A case study with data from Türkiye. Natural Hazards, 121(16), 19239–19259. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07569-6
• Usta, E., & Yükseler, M. (2021). Afetlerde sosyal medya kullanımı ve etik ikilemler: İzmir Seferihisar depremi örneği. Afet ve Risk Dergisi, 4(2), 249–269.
• Ustin, S. L., & Dandois, J. P. (2024). Passive remote sensing technologies and environmental monitoring. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 52, 301–326. https://doi.org/10.1146/annurev-earth-040722-041355
• Viasat Provider. (2024). Satellite-enabled mobile communication during disasters. Viasat Inc.
• Villi, O., & Yakar, M. (2023). İnsansız hava araçları ve CBS uygulamaları. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 5(1), 20–33.
• Villi, O., & Yakar, M. (2024). İnsansız hava araçlarının segmentasyon çalışmalarında kullanımı. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 6(1), 30–41.
• Yıldırım, A. (2023). Afetlerde dijital iletişim ve acil çağrı uygulamalarının kullanılabilirliği üzerine bir inceleme: AFAD Acil Çağrı. TRT Akademi, 8(18), 552–573.
• Yıldırım, M. (2023). Yapısal ve yapısal olmayan afet risk azaltma önlemleri. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 11(4), 987–1001.
• Yılmaz, C., Öztürk, P., & Maden, B. (2020). Yeni nesil teknolojilerin COVID-19 mücadelesindeki önemi – Ülke örnekler. Deloitte.
• Yılmaz, G., & Demiröz Yıldırım, S. (2020). Afetlerde kentsel arama ve kurtarmada kullanılan yöntemler ve güncel yaklaşımların değerlendirilmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 6(1), 196–208.
• Yılmaz, V., & Atar, M. (2024). Doğal afetlerde kolluk teknolojilerin kullanımı: Jandarma Genel Komutanlığı örneği. Güvenlik Bilimleri Dergisi, 13(1), 1–26.
• Zhang, Y., Liu, X., Wang, S., & Chen, Q. (2023). Multi-sensor remote sensing data fusion for disaster assessment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 195, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.11.004
• Zhu, X., Guo, H., & Li, Z. (2024). Artificial intelligence and big data analytics for disaster management. IEEE Access, 12, 45678–45695. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3367890