RESNET-34 DERİN ÖĞRENME ALGORİTMASI İLE DEPREM SONRASI YIKILAN YAPILARIN TESPİTİ: 6 ŞUBAT 2023 DEPREMİ, ANTAKYA ÖRNEĞİ

Authors : Firdevs Güzel, Gülcan Sarp, Kadir Temurçin

Pages : 49-63

Doi:10.21923/jesd.1535677

View : 98 | Download : 72

Publication Date : 2025-03-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depreminin etkilediği Hatay ilinin Antakya ve Defne ilçelerinde ResNET-34 derin öğrenme algoritmasını kullanarak deprem sırasında yıkılan ve yıkılmayan yapıların tespit edilmesini incelemiştir. Çalışmada, Pleiades-1B uydu görüntüleri ve OpenStreetMap verileri kullanılarak yapıların hasar durumları analiz edilmiştir. Derin öğrenme algoritması olarak ResNET-34 mimarisi, bu verilerle eğitilmiş ve %85 doğruluk ve %91 F1 skoru elde edilmiştir. Bu yüksek doğruluk oranı, derin öğrenme yöntemlerinin afet sonrası yapı hasar tespitinde ne denli etkili bir araç olduğunu ortaya koymuştur. Çalışmanın bulguları, derin öğrenme tekniklerinin afet sonrası hasar analizi ve yapı güvenliği değerlendirmelerinde etkin bir araç olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca çalışma, derin öğrenme tekniklerinin afet yönetimi ve şehir planlaması süreçlerinde etkili bir rol oynayabileceğine dair değerli bilgiler sunmuştur.
Keywords : Derin Öğrenme, Hasar Tespiti, Deprem, Pleiades-1B, Antakya