Deniz kirliliği ve plastik atıklar sorununu çözmeye yönelik, modern teknolojileri ve toplumsal katılımı bir araya getiren kapsamlı çevre teknolojisi platformu.
Platformu tarayıcınız üzerinden canlı olarak deneyimleyebilir, interaktif haritayı inceleyebilir ve yapay zeka destekli ihbar sistemini test edebilirsiniz.
- 🚀 Canlı Uygulama (Canlıya Alınmış Hali): https://mavi-ag.vercel.app/
MaviAğ platformunun tüm arayüzleri, renk psikolojisi ve görsel hiyerarşi kurallarına uygun olarak masaüstü, tablet ve mobil cihazlar için özel olarak geliştirilmiştir:
Platformun vizyonunu aktaran, yapay zeka modelinin atık tespit yeteneğini interaktif simülatör ile kullanıcılara sunan ana giriş kapısıdır. Sayfada anlık olarak toplanan atık miktarı, aktif kirlilik sıcak noktaları ve doğruluk oranları dinamik sayaçlarla sergilenir. Ayrıca projenin işleyiş aşamaları (AI Tespit Eder ➔ Vatandaş Bildirir ➔ Ekipler Temizler), destekçi kurumlar, en son ihbarlar ve kıyılarda görev alan gönüllülerin gerçek deneyimleri bu ekranda yer alır.
Türkiye kıyılarındaki doğrulanmış kirlilik noktalarının anlık haritası; acil müdahale (kritik), orta ve düşük yoğunluk seviyelerine göre kategorize edilir.
Vatandaşların çektikleri fotoğrafları yükleyebildiği, yapay zekanın atık türünü (pet şişe, ağ, polimer) ve güven skorunu anında tespit ettiği kullanıcı dostu form.
Belediye temizlik filoları ve STK timleri için kirlilik onaylama, reddetme ve en yakın deniz temizleme aracına görev atama konsolu.
Deniz biyolojisi, sualtı robotikleri, uydu spektroskopisi ve döngüsel ekonomi üzerine hazırlanan özgün makaleleri barındıran bilgi ve farkındalık kütüphanesidir. Akademisyenlerin, denizcilerin ve yapay zeka mühendislerinin hazırladığı araştırmalar; kategorilere göre filtrelenebilir ve özel okuma modalleri üzerinden derinlemesine incelenebilir.
Projenin doğuş hikayesini, çözdüğü temel sorunları (Veri Eksikliği, Görünmez Birikimler, Toplumsal Entegrasyon Kopukluğu) ve sunduğu teknolojik altyapıyı şeffafça ortaya koyan kurumsal tanıtım sayfasıdır. Veri bilimi ve makine öğrenmesi süreçlerinden kullanıcı deneyimi (UI/UX) felsefesine, hedef kitle analizinden temizlik operasyonlarında sağlayacağı zaman/yakıt tasarrufuna kadar projenin tüm etki ve çıktıları burada detaylandırılmıştır.
Belediyelerin temizlik filolarını sisteme entegre etmesi, STK'ların gönüllü ağına katılması ve araştırmacıların açık veri talep edebilmesi için tasarlanan temas noktasıdır. Hızlı mesaj formunun yanı sıra operasyon merkezlerinin adresleri, çalışma saatleri, merak edilen sorulara yanıt veren interaktif SSS bölümü ve acil durumlar için tek dokunuşla aranabilen ulusal deniz hatları yer alır.
Kıyı şeritlerinde ve deniz yüzeyinde biriken plastik atıkları veri bilimi ve görüntü işleme teknolojileri kullanarak tespit etmek; toplanan verileri kullanıcı dostu bir web platformu aracılığıyla yerel yönetimler, sivil toplum kuruluşları ve gönüllülerle paylaşarak temizlik operasyonlarını veri odaklı ve proaktif hale getirmektir.
- Veri Eksikliği: Deniz ve kıyı temizliği faaliyetleri genellikle planlı bir veri analizine dayanmaktan ziyade, gözleme dayalı ve reaktif (sorun büyüdükten sonra müdahale eden) bir şekilde yürütülmektedir.
- Görünmez Birikimler: Akıntılar ve rüzgarlar sebebiyle plastik atıklar belirli koylarda veya açık deniz noktalarında birikmektedir, ancak bu sıcak noktaların (hot-spot) anlık haritası çıkarılamamaktadır.
- Toplumsal Entegrasyon Kopukluğu: Çevreye duyarlı vatandaşların gördükleri kirliliği anlık olarak yetkililere iletebileceği, sürecin şeffaf bir şekilde takip edilebileceği merkezi, modern ve iyi tasarlanmış bir dijital arayüz bulunmamaktadır.
Proje, sorunu teknolojik altyapı ve görsel iletişim stratejisi olmak üzere iki koldan çözer:
- Görüntü İşleme ile Atık Tespiti: Kıyı bölgelerine yerleştirilen kameralar ve periyodik uçuş yapan drone'lardan/vatandaş fotoğraflarından alınan görüntüler, makine öğrenmesi modelleri ile analiz edilerek plastik atıkların yoğunluğu ve türü (pet şişe, hayalet ağ, mikroplastik birikintisi) tespit edilir.
- İnteraktif Web Platformu: Tespit edilen "kirlilik sıcak noktaları", dinamik bir web haritası üzerinde işaretlenir. Vatandaşlar da kendi çektikleri fotoğraflarla sisteme kirlilik ihbarında bulunabilir.
- Gönüllü ve Görevli Yönlendirmesi: Sistem, kirlilik seviyesi kritik eşiği aşan bölgeler için belediye temizlik ekiplerine veya kayıtlı sivil toplum kuruluşlarına otomatik bildirim ve sevk yönlendirmesi sağlar.
- Veri Bilimi ve Yapay Zeka: Görüntü verilerinin işlenmesi, atık türlerinin sınıflandırılması ve bölgesel kirlilik tahminlemesi için Python (Pandas, NumPy, makine öğrenmesi ve görüntü işleme kütüphaneleri) temelli model altyapısı.
- Kullanıcı Deneyimi ve Arayüz (UI/UX): Vatandaşların her yaştan kolayca ihbar yapabilmesi ve haritayı rahatça okuyabilmesi için platformun arayüzleri, renk psikolojisi ve görsel hiyerarşi kurallarına uygun olarak modern tasarım ilkeleriyle kurgulanmıştır.
- Web Front-End Geliştirme: Harita entegrasyonuna sahip interaktif yönetim paneli (dashboard) ve kullanıcı arayüzü; React, TypeScript ve Tailwind CSS mimarisiyle, tüm mobil cihazlarda ve tabletlerde kusursuz çalışacak şekilde (tam duyarlı/responsive) kodlanmıştır.
- Görsel İletişim ve Markalama: Projenin tanıtılması, farkındalık oluşturulması ve kurumsal kimlik tasarımları için güçlü bir görsel hikaye dili ve özgün logo/vektörel çizimler hazırlanmıştır.
- Proje Yönetimi: Süreç takibi, aşamalı geliştirme ve dokümantasyon modern planlama araçları üzerinden yönetilmektedir.
- Birincil Kullanıcılar: Çevreye duyarlı vatandaşlar, yerel gönüllü temizlik ekipleri (örn. lise ve üniversite çevre kulüpleri, dalış toplulukları).
- Kurumsal Paydaşlar: Kıyı belediyeleri, Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı, TÜRÇEV gibi çevre vakıfları ve deniz temizliği inisiyatifleri.
- Operasyonel Verimlilik: Temizlik operasyonlarında yakıt ve zaman tasarrufu sağlanması (Ekipler sadece verinin gösterdiği, gerçekten kirli noktalara yönlendirilir).
- Büyük Veri (Big Data) Havuzu: Zaman içerisinde hangi koylarda, hangi mevsimlerde kirliliğin arttığına dair yıllara sari güvenilir bir veri havuzu oluşması.
- Toplumsal Katılım: Görsel olarak etkileyici ve kullanımı kolay bir arayüz sayesinde toplumun çevre sorunlarına aktif katılımının dijitalleştirilmesi.
├── public/ # Statik varlıklar ve görseller
├── src/
│ ├── components/ # Yeniden kullanılabilir UI bileşenleri
│ │ ├── BlogDetailModal.tsx # Araştırma yazıları detay penceresi
│ │ ├── Footer.tsx # Responsive alt bilgi alanı ve acil deniz hatları
│ │ ├── Logo.tsx # Vektörel MaviAğ dalga ve jeodezik kubbe logosu
│ │ ├── Navbar.tsx # Üst menü, zengin mobil çekmece ve mobil alt çubuk
│ │ ├── ReportDetailModal.tsx# Yapay zeka teşhis kartı ve ekip sevk penceresi
│ │ └── UserReviewsSection.tsx# Saha gönüllüleri yorumları ve geri bildirim formu
│ ├── context/
│ │ └── ReportContext.tsx # Canlı kirlilik verileri ve yönetim durumu (State)
│ ├── data/
│ │ ├── blogData.ts # Deniz teknolojisi ve saha bülten yazıları
│ │ └── mockData.ts # Gerçekçi kıyı koordinatları ve başlangıç verileri
│ ├── pages/ # Sayfa bileşenleri
│ │ ├── AboutPage.tsx # Projenin amacı, vizyonu ve metodoloji sayfası
│ │ ├── BlogPage.tsx # Çevre ve yapay zeka araştırmaları blog sayfası
│ │ ├── ContactPage.tsx # İletişim formu, SSS ve acil durum kanalları
│ │ ├── DashboardPage.tsx # Yönetici & temizlik ekipleri sevk konsolu
│ │ ├── HomePage.tsx # Karşılama sayfası, canlı AI simülatörü ve sayaçlar
│ │ ├── MapPage.tsx # Tam ekran interaktif Leaflet kirlilik haritası
│ │ └── ReportPage.tsx # Vatandaş kirlilik ihbar ve fotoğraf yükleme formu
│ ├── types/
│ │ └── index.ts # Veri modelleri ve TypeScript tip tanımları
│ ├── App.tsx # Ana uygulama çatısı ve sayfa yönlendirmeleri
│ ├── main.tsx # Başlangıç render noktası
│ └── index.css # Tasarım sistemi ve Tailwind CSS direktifleri
├── metadata.json # Platform meta verileri
├── package.json # Paket yapılandırması
└── README.md # Proje tanıtım ve dökümantasyon dosyası
Projeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
# 1. Bağımlılıkları yükleyin
npm install
# 2. Geliştirici sunucusunu başlatın
npm run dev
# 3. Üretim derlemesi oluşturun
npm run buildBu proje, açık veri standartlarına ve deniz ekosistemlerimizin sürdürülebilirliğine katkı sağlamak amacıyla geliştirilmiştir.
© 2026 MaviAğ Platformu - Temiz Denizler, Yaşayan Kıyılar.
Geliştirici: Berke Mert Öztürk