Arazi toplulaştırması (AT), çeşitli sebepler nedeniyle parçalanmış tarım arazilerinin birleştirilerek tarıma verimli hale getirilmesi ve çiftçi için uygun tarım ortamının oluşturulması için yapılan çalışmalardır. Ülkemizde tarımsal istatistiklerin gelişmiş ülkelerin gerisinde kaldığı gözlemlenmekte ve AT çalışmalarının bir an önce hızlandırılması gerekmektedir. Birçok aşamadan oluşan ve yorucu bir süreç olan AT' nin en önemli iki aşaması arazi dağıtımı ve arazi parselasyonudur. Arazi dağıtımı arazi parsellerinin hangi blokta yer alacağına, arazi parselasyonu ise blokları belirlenmiş olan yeni parsellerin bloğun neresinde olacağına karar verilen aşamadır. Günümüzde AT süreci bir bilgisayar yazılımı ile teknisyen tarafından manuel olarak gerçekleştirilmektedir. Arazi dağıtım ve arazi parselasyon problemleri geniş bir arama uzayını sahip, birbiri ile çelişen kriterler içeren ve geleneksel teknikler ile çözümü mümkün olmayan gerçek dünya optimizasyon problemleridir. Arazi dağıtımı ve parselasyonu için yapılan çalışmalar ümit verici olsa da geliştirilmesine ve iyileştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında arazi dağıtım problemi için yeni bir amaç fonksiyonu geliştiren, genetik algoritmalar (GA), dağıtık arama (SS) ve diferansiyel evrim algoritmaları (DE) yöntemleri ile dağıtımı otomatik olarak gerçekleştiren ve 8 aşamalı uzman bir sistem ile blokların tamamlanmasını sağlayan yeni bir model önerildi. Arazi parselasyonu için ise ikili arama (BS) ve Delaunay üçgenlenmesi (DT) tekniklerini kullanarak GA yöntemi ile otomatik olarak parselasyon işlemini önerilen amaç fonksiyonu yardımıyla gerçekleştiren yeni bir model sunuldu. Arazi dağıtımı için önerilen model farklı evrimsel algoritmalar ile üç farklı çalışma alanı üzerinde uygulandı. DE ve SS yöntemleri arazi dağıtım planı kriterleri dikkate alındığında geleneksel yönteme göre çok daha başarılı olarak haftalar süren süreci dakikalar içinde otomatik olarak gerçekleştirdi. Literatürde çok az çalışma bulunan arazi parselasyonu için ise sağlam bir altyapı oluşturularak, geliştirilen yöntem gerçek bir çalışma alanına uygulandı. Üç farklı arazi parselasyon kriterini dikkate alan amaç fonksiyonuna göre yapılan değerlendirmede önerilen yöntemin teknisyene göre daha başarılı olduğu görüldü. Her iki problem için geliştirilen modeller hem sağlamlıkları hem de doğrulukları ile yapılacak çalışmalar için önemli bir zemin oluşturmaktadır.
Land consolidation (LC) are efforts made to make them productive with consolidating agricultural farms that have been fragmented due to various reasons and create suitable agricultural environment for farmers. It is observed that agricultural statistics are behind developed countries in our country and LC studies should be accelerated as soon as possible. The two most important steps of LC, which is a multi-staged and exhausting process, are land redistribution and land partitioning. Land redistribution is related to determining blocks of cadastral parcels, and land partitioning deals with determining the locations of these new parcels inside that block. Nowadays, the LC process is performed manually by a technician with computer software. Land redistribution and land partitioning problems are real world optimization problems that have a wide search space, contain contradictory criteria and cannot be solved with traditional techniques. Although studies for land redistribution and partitioning are promising, they need to be developed and improved. In this thesis, a new model which develops a new objective function for the land redistribution problem, performs the redistribution automatically with genetic algorithms (GA), scatter search (SS) and differential evolution algorithms (DE) and completes the blocks with 8 stage expert system was proposed. For the land partitioning, a new model was presented by using the binary search (BS) and Delaunay triangulation (DT) techniques and automatically performing the partitioning process with the GA method using the proposed objective function. The proposed model for land redistribution was applied on three different study area with different evolutionary algorithms. DE and SS methods were performed much more successfully than the conventional method when the land distribution plan criteria were taken into consideration with reducing the process from weeks to minutes. For the land partitioning, which have very few studies in the literature, a robust infrastructure was established and the proposed model was applied to a real study area. The proposed method was more successful than the technician at evaluating with respect to objective function considering three different land partitioning criteria. Models developed for both problems form an important ground for studies to be carried out with their robustness and accuracy.
