Heyelan Duyarlılık Haritalarının İstatistik ve Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Üretilmesi: Taşlıdere Havzası Örneği (Rize)

Authors : Arif Çağdaş AYDINOĞLU, Gehver ALTÜRK

Pages : 159-176

Doi:10.26650/JGEOG2021-814561

View : 33 | Download : 15

Publication Date : 2022-01-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Heyelanlar, ülkemizde önemli derecede can ve ekonomik kayba neden olmuş afet türü olduğundan heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi öncelikli araştırma konularındandır. Bu çalışmada, istatistik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sığ heyelanlara ilişkin heyelan duyarlılık analizinin gerçekleştirilmesi ve Rize- Taşlıdere Havzası örneği ile modelin performansının değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Öncelikle konuya ilişkin literatür irdelenmiş, havzanın drenaj alanı içerisinde çalışma alanı genel özellikleri ve sığ heyelan envanterinin oluşturulmasına yönelik ayrıntılı araştırmalar yürütülmüştür. Heyelan duyarlılık haritasının üretilmesinde girdi parametresi olarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknikleri ile üretilmiş onbeş parametre kullanılmıştır. Bu parametreler; arazi kullanımı, litoloji, yükselti, eğim, bakı, pürüzlülük, plan eğriselliği, profil eğriselliği, pürüzlülük indeksi, akarsu aşındırma gücü indeksi, topoğrafik nemlilik indeksi, sediman taşıma kapasitesi, drenaj yoğunluğu, drenaja olan mesafe, yol yoğunluğu ve yola olan mesafedir. Heyelan duyarlılık haritası için heyelan envanteri ve girdi parametreleri kullanılarak, Frekans Oranı (FO), Lojistik Regresyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile uygun parametre kestirimi ve analizler gerçekleştirilmiştir. Üretilen haritalar beş duyarlılık sınıfında belirlenmiş, performansının değerlendirilmesinde ROC (Bağıl İşlem Eğrisi) eğrisi altında kalan alan olan AUC (Eğri altındaki alan) değeri FO 0,72, LR 0.83, YSA 0.87 olarak elde edilmiştir. Böylelikle mevcut YSA tekniğinin daha yüksek doğrulukta sonuç vermesine rağmen, LR tekniğinin yakın doğrulukta ve kullanılabilir olduğu görülmektedir.
Keywords : Heyelan Duyarlılık, Yapay Sinir ağları, Lojistik Regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL