Tarım Arazilerinin Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Lineer Regresyon Analizi ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi: Mersin, Mezitli- Bozön Mahallesi Örneği

Bilal ER; Sedat KURUGÖLLÜ; Fatma BÜNYAN ÜNEL

Makale detayları

Tarım Arazilerinin Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Lineer Regresyon Analizi ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi: Mersin, Mezitli- Bozön Mahallesi Örneği

Yazarlar:

Bilal ER | Sedat KURUGÖLLÜ | Fatma BÜNYAN ÜNEL

Yayıncı:

Lütfiye KUŞAK

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Turkish Journal of Geographic Information Systems 2022 Vol.4 Issue 1, pp.5-14

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000702256

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2687-5179

Özet:

 

The aim of this study is to estimate closest to market value for agricultural lands in Mersin province, Mezitli district Bozön neighbourhood, which is one of the important centres of Turkey in agriculture. That for, the criteria affecting the market value in the study area were identified and the prices of the agricultural lands for sale or sold were determined. Data belonging to the criteria reached were gathered and arranged in matrix format. The analysis process was started after normalized data. Multiple Linear Regression Analysis, one of the statistical valuation methods, and Artificial Neural Networks, one of the modern valuation methods, were used in the analysis of market values. To determine the best model from the two methods, they were compared with performance analyses which were R2, Mean Absolute Percentage Error, Mean Absolute Error, and Root Mean Squared Error. As the best model, performance results of Artificial Neural Networks were found 0.97; 0.17; 0.03 and 0.01 respectively. In addition, three different value maps were generated with Kriging method by using Geographical Information Systems software. When the value maps are evaluated visually, it has been determined that Artificial Neural Networks are the closest to the market value. This study enabled to be used as a base in the agricultural sector by estimating the value of agricultural lands with objective data.

 

Bu çalışmanın amacı, tarımda Türkiye’nin önemli merkezlerinden olan Mersin ili, Mezitli ilçesi Bozön Mahallesi’nde tarım arazileri için piyasa değerine en yakın tahmini yapmaktır. Bunun için çalışma bölgesinde piyasa değerini etkileyen kriterler belirlenerek satılık veya satılmış tarım arazilerinin fiyatları tespit edilmiştir. Ulaşılan kriterlere ait veriler toplanarak matris formatında düzenlenmiş ve normalize edilerek analiz sürecine geçilmiştir. Piyasa değerlerinin analizinde; istatistiki değerleme yöntemlerinden Çoklu Lineer Regresyon Analizi ve modern değerleme yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır. İki yöntemden en iyi modeli belirlemek için R2, Ortalama Mutlak Yüzde Hata, Ortalama Mutlak Hata ve Karesel Ortalama Hata olan performans analizleri ile karşılaştırılmış ve en iyi model olarak Yapay Sinir Ağlarına ait performans sonuçları sırasıyla 0.97; 0.17; 0.03 ve 0.01 olarak bulunmuştur. Ayrıca Coğrafi Bilgi Sistemi yazılımı kullanılarak Kriging yöntemi ile üç farklı değer haritası oluşturulmuştur. Değer haritaları görsel olarak değerlendirildiğinde piyasa değerine en yakın olanın Yapay Sinir Ağları olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma, objektif verilerle tarım arazilerinin değer tahmini yapılarak tarım sektöründe altlık olarak kullanılmasına olanak sağlamıştır.

Makale detayları

Tarım Arazilerinin Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Lineer Regresyon Analizi ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi: Mersin, Mezitli- Bozön Mahallesi Örneği

Yazarlar: Bilal ER | Sedat KURUGÖLLÜ | Fatma BÜNYAN ÜNEL

Yayıncı: Lütfiye KUŞAK

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Turkish Journal of Geographic Information Systems 2022 Vol.4 Issue 1, pp.5-14

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000702256

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2687-5179

Sayı

Yazarlar:

Bilal ER | Sedat KURUGÖLLÜ | Fatma BÜNYAN ÜNEL

Yayıncı:

Lütfiye KUŞAK

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Turkish Journal of Geographic Information Systems 2022 Vol.4 Issue 1, pp.5-14

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000702256

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2687-5179