GIS Öğrenirken Yapay Zekâyı Nasıl Kullanabiliriz? 🗺️🤖 Yapay zekânın GIS alanında kullanımı denince akla genellikle karmaşık GeoAI modelleri geliyor.Ancak AI'ı GIS iş akışlarına dahil etmek için her zaman ileri düzey yapay zekâ bilgisine ihtiyacımız yok. GIS User’ın yayımladığı yeni yazı, GIS profesyonellerinin bugün kullanabileceği daha pratik AI becerilerine odaklanıyor. Örneğin: 🔹 Dağınık metinlerden veri çıkarmak İzin belgeleri, saha raporları veya PDF'lerde bulunan adres, koordinat ve yer isimlerini AI yardımıyla tablo hâline getirmek mümkün. 🔹 Kod yazımında AI'dan yardım almak Python veya Arcade ile yapılacak tekrarlayan işlemler için AI'dan kısa kod parçaları oluşturması istenebilir. Ancak kodun çalışması, doğru olduğu anlamına gelmiyor. Bu nedenle kodu küçük bir veri üzerinde test etmek ve sonucu manuel olarak kontrol etmek gerekiyor. 🔹 Görüntü analizini hızlandırmak ArcGIS Pro içerisindeki deep learning araçları; nesne tespiti, nesne sınıflandırması ve piksel sınıflandırması gibi işlemlerde kullanılabiliyor. 🔹 QGIS'te AI tabanlı segmentasyonu denemek QGIS için geliştirilen AI Segmentation eklentileri, raster görüntülerden nesneleri otomatik olarak tespit ederek vektör poligonlarına dönüştürmeye yardımcı olabiliyor. Ancak ortaya çıkan sonuçların doğrudan kullanılması yerine, hataların ve gereksiz geometrilerin temizlenmesi gerekiyor. 🔹 Büyük ölçekli mekânsal analiz yapmak Google Earth Engine gibi platformlar sayesinde büyük miktarda uydu ve çevresel veri indirilmeden bölgesel veya uzun dönemli analizler gerçekleştirilebiliyor. Buradaki en önemli mesaj ise teknoloji değil, çalışma yaklaşımı: AI'ya güvenmek yerine AI'yı kontrol ederek kullanmak. Bir GIS iş akışında; Veri → AI → Sonuç → Kontrol → Doğrulama şeklinde ilerlemek, “AI ne ürettiyse doğrudur” yaklaşımından çok daha güvenli. Özellikle mekânsal verilerle çalışırken küçük bir hata bile haritanın veya analizin sonucunu değiştirebilir. Bu nedenle AI kullanırken kaynak veriyi saklamak, kullanılan promptları ve model bilgilerini kaydetmek, küçük bir örnek üzerinde test yapmak ve sonuçları güvenilir verilerle karşılaştırmak önemli. Belki de GIS alanında geleceğin önemli becerilerinden biri sadece “AI kullanmak” değil; AI'ın hangi GIS işlerinde gerçekten faydalı olduğunu bilmek ve ürettiği sonucu değerlendirebilmek olacak. 🌍 📌 Kaynak: GIS User – “AI for Professionals: Practical Skills for Smarter GIS Workflows” #GIS #GeoAI #ArtificialIntelligence #Geospatial #Geomatics #QGIS #ArcGIS #Python #RemoteSensing #SpatialData #GISWorkflow