R’de açık WMS ile choropleth

R
GIS
görselleştirme
açık-veri
Açık lisanslı WMS servisleri ve vektör verilerle Türkiye haritası üretmenin pratik yolu.
Yayınlanma Tarihi

26 Mayıs 2026

R’de Türkiye haritasına istatistik veri bindirmek istediğinde önündeki seçim, hangi sınır kaynağını ve hangi arka plan servisini kullanacağın oluyor. Bu yazı, ücretsiz ve açık lisanslı kaynaklarla il seviyesinde choropleth ve cartogram üretmenin pratik yolunu adım adım anlatıyor.

Önce kavramları ayır: WMS vs vektör

Bir sınırı renklendirmek için o sınırın poligon koordinatlarına — yani vektör veriye — ihtiyacın var. WMS sana hazır PNG karoları gönderir; sınırı görürsün ama veriye bağlayamazsın.

Yani choropleth ve cartogram vektör tabanlıdır. WMS sadece arka plan / referans rolünde devreye girer. İkili akış şöyle olur: WMS raster katmanı altta arka plan görevi görür, vektör katman üstte veriyle eşleştirilip renklendirilir.

Açık WMS servisleri (arka plan için)

Aşağıdaki dört servis de OGC standardında, kimlik doğrulaması istemeden açık. Tek koşul veri sahibine atıf vermek.

terrestris OSM WMS — Dünya çapında, ölçek 1:1.000.000 ile 1:25.000 arası. OSM, Natural Earth ve GEBCO birleştirilmiş tematik harita. ODbL lisansı, atıf zorunlu.

NASA GIBS — Dünya çapında. Uydu, iklim, yangın, kar gibi günlük güncellenen tematik katmanlar. Public domain.

EOX Maps — Sentinel-2 cloudless dünya kompoziti. CC BY 4.0, atıfla serbest.

mundialis TOPO — OSM ve SRTM birleştirilmiş topografik. OSM atıfı.

Açık vektör veri kaynakları (asıl katman için)

İl ve ilçe sınırı için pratik tercih sırası:

  • GADM — R’den geodata paketiyle tek satırda iner. Akademik kullanım ücretsiz.
  • geoBoundaries — CC BY 4.0 lisansla yayımlanan açık kaynak. Yayın, tez ve ticari kullanımda en az sürtünme.
  • Natural Earth — rnaturalearth paketinden çekilir. Yalnızca il seviyesi, görece kaba ama public domain.
  • OpenStreetMap — osmdata paketiyle istediğin idari seviyeyi ve detayı çekebilirsin. ODbL lisansı.

Hızlı çalışmak istiyorsan GADM, açık lisans gerekiyorsa geoBoundaries, belirli bir bölgeyi detaylı çekmek için OSM iyi seçenekler.

Tam örnek: il bazında nüfus choropleth

Adım 1 — Paketler

install.packages(c(
  "sf", "dplyr", "leaflet", "tmap",
  "geodata",
  "cartogram"
))

Adım 2 — Sınırları indir

library(sf)
library(dplyr)

tr <- geodata::gadm(
  "TUR",
  level = 1,
  path = tempdir()
) |> sf::st_as_sf()

tr artık 81 ili içeren bir sf nesnesi; il adları NAME_1 sütununda.

Adım 3 — Örnek istatistik veri

Kendi verin yerine elindeki herhangi bir CSV çalışır:

nufus <- tibble::tribble(
  ~il,        ~nufus,
  "İstanbul", 15655924,
  "Ankara",    5782285,
  "İzmir",     4462056,
  "Bursa",     3194720,
  "Antalya",   2688004
  # ... 81 il için TÜİK 2023
)

Tam tabloyu TÜİK ADNKS sayfasından indirip okuyabilirsin.

Adım 4 — İsim normalizasyonu ve birleştirme

GADM’in NAME_1 sütunu ile kendi CSV’nin il adı her zaman birebir uyuşmaz: Afyonkarahisar mı Afyon mu, Şanlıurfa mı Urfa mı, Türkçe karakter farkı gibi tuzaklar var. Önce normalleştir:

norm_ad <- function(x) {
  x |>
    chartr(
      "çğıöşüÇĞİÖŞÜ",
      "cgiosuCGIOSU",
      x = _
    ) |>
    tolower() |>
    trimws()
}

tr$key    <- norm_ad(tr$NAME_1)
nufus$key <- norm_ad(nufus$il)

harita <- tr |> left_join(nufus, by = "key")

# Uymayanları gör
harita |>
  filter(is.na(nufus)) |>
  pull(NAME_1)

Adım 5 — Choropleth (Leaflet + WMS arka planı)

library(leaflet)

pal <- colorBin(
  palette = "YlOrRd",
  domain  = harita$nufus,
  bins    = c(
    0, 250e3, 500e3,
    1e6, 2e6, 5e6, 20e6
  )
)

labels <- sprintf(
  "<b>%s</b><br/>Nüfus: %s",
  harita$NAME_1,
  format(harita$nufus, big.mark = ".")
) |> lapply(htmltools::HTML)

osm_attr <- paste0(
  '&copy; OpenStreetMap ',
  'katkıda bulunanları | ',
  'terrestris'
)

leaflet(harita) |>
  setView(lng = 35, lat = 39, zoom = 6) |>
  addWMSTiles(
    "https://ows.terrestris.de/osm/service",
    layers  = "OSM-WMS",
    options = WMSTileOptions(
      format = "image/png",
      transparent = FALSE
    ),
    attribution = osm_attr
  ) |>
  addPolygons(
    fillColor   = ~pal(nufus),
    weight      = 1,
    color       = "white",
    fillOpacity = 0.7,
    label = labels
  ) |>
  addLegend(
    pal = pal,
    values = ~nufus,
    position = "bottomright",
    title = "Nüfus"
  )

Adım 6 — Statik harita için tmap

İnteraktif değil, ama makaleye/rapora koymaya uygun çıktı:

library(tmap)
tmap_mode("plot")

tm_shape(harita) +
  tm_polygons(
    col = "nufus",
    style = "quantile",
    n = 6,
    palette = "YlOrRd",
    title = "Nüfus",
    border.col = "white",
    lwd = 0.4
  ) +
  tm_layout(
    frame = FALSE,
    legend.outside = TRUE
  )

Adım 7 — Gerçek cartogram (alan çarpıtma)

“Cartogram” kelimesi iki anlamda kullanılıyor. Choropleth renkli istatistik haritasıdır — yukarıdaki örneklerin yaptığı. Cartogram sensu stricto ise il alanını değere göre büyüten/küçülten harita türüdür. Bu adımda ikincisini üreteceğiz.

library(cartogram)

# Cartogram metrik bir CRS ister
tr_proj <- sf::st_transform(
  harita,
  crs = 3857
)

# Dougenik cartogram — alanlar nüfusla
# orantılı olacak şekilde çekilir
tr_cart <- cartogram_cont(
  tr_proj,
  weight  = "nufus",
  itermax = 7
)

tm_shape(tr_cart) +
  tm_polygons(
    "nufus",
    palette = "YlOrRd",
    style   = "quantile",
    title   = "Nüfus"
  ) +
  tm_layout(
    frame = FALSE,
    legend.outside = TRUE
  )

Dougenik dışında alternatifler de var. cartogram_dorling her ili daire yapar, küçük iller yamulmaz. cartogram_ncont alan korumacıdır, kaymaz.

Sık karşılaşılan tuzaklar

İsim eşleşmesi tutmaz. dplyr::anti_join ile uymayanları listele, manuel düzelt.

CRS hatası. Leaflet WGS84 (EPSG:4326) bekler; cartogram metrik CRS (EPSG:3857) ister. st_transform doğru yerde olsun.

Cartogram aşırı yamulttu. itermax değerini artır (10 veya 15), ya da cartogram_dorling’a geç.

WMS yavaş. terrestris ücretsiz ve paylaşımlı bir kaynak — büyük zoom seviyelerinde watermark çıkar. Üretim sistemleri için premium servis ya da self-host gerekir.

Atıf ve lisans

Kullandığın her veri kaynağı için minimum bir atıf notu haritada veya yazıda görünmeli.

OSM verisi (terrestris üzerinden alındığında) için “© OpenStreetMap katkıda bulunanları” notu zorunludur — ODbL lisansı bunu şart koşar. GADM’in akademik kullanımı serbest ama ticari kullanım için şartlara bakman gerekir. geoBoundaries CC BY 4.0 lisanslıdır, atıf yeterli. TÜİK verisi için de kaynak gösterimi yeterlidir.

Kaynaklar

Başa dön