GTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Lisansüstü Programı öğrencisi Gevher ALTÜRK tarafından Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU danışmanlığında hazırlanan “ Coğrafi Bilgi Sistemleri Ortamında Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Yöntemler Kullanılarak Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesi: Rize Taşlıdere Havzası Örneği” konulu yüksek lisans tezi tamamlanmıştır.
ÖZET
Bu çalışmada Rize ili Taşlıdere havzası içerisinde sığ heyelanlara ilişkin heyelan duyarlılık analizinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla; makine öğrenmesi ve istatistiksel yöntemler kullanılarak heyelan duyarlılık analizi ve modelin havzadaki performansı değerlendirilmiştir. Buna göre; drenaj alanı içerisinde yapılan araştırmalar 4 aşamada gerçekleştirilmiştir: (i) Öncelikle konuya ilişkin ulusal ve uluslararası literatür değerlendirilmiştir ve çalışma sahasının genel özellikleri incelenmiştir; (ii) Havzaya ait sığ heyelan envanterinin oluşturulmasına yönelik ayrıntılı araştırmalar yürütülmüştür; (iii) YSA analizi için uygun parametre kestirimi gerçekleştirilmiş ve daha sonra analiz yapılmıştır; (iv) Elde edilen duyarlılık haritasının performans değerlendirmesi yapılmıştır.
Heyelan duyarlılık haritasının üretilmesinde girdi parametresi olarak, heyelan oluşumunda etkili olduğu arazi çalışmaları sırasında gözlenen 15 parametre kullanılmıştır. Bu parametreler; arazi kullanımı, litoloji, yükselti, eğim, bakı, pürüzlülük, plan eğriselliği, profil eğriselliği, pürüzlülük indeksi, akarsu aşındırma gücü indeksi, topoğrafik nemlilik indeksi, LS faktörü, drenaj yoğunluğu, drenaja olan mesafe, yol yoğunluğu ve yola olan mesafedir. Heyelan duyarlılık haritası, sayısallaştırılan envanter haritası ve girdi parametreleri kullanılarak, Frekans Oranı (FO), Lojistik Regresyon(LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile üretilmiştir. Üretilen harita, çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek olmak üzere 5 duyarlılık sınıfına ayrılmıştır. Üretilen duyarlılık haritasının performans değerlendirmesinde ROC (Relative Operating Curve) eğrisi altında kalan alan olan AUC (Area of Under the Curve ) kullanılmış ve AUC değeri FO 0,72, LR 0.83,YSA 0.87 olarak elde edilmiştir.
Anahtar kelimeler: Heyelan, CBS, Duyarlılık, Yapay Sinir ağları, Frekans Oranı, Lojistik Regresyon
Hazırlayan:
Gevher ALTÜRK
Danışman:
Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU (GTÜ)
Jüri Üyeleri:
Doç. Dr. İsmail ÇÖLKESEN (GTÜ)
Dr. Öğretim Üyesi Emrehan Kutluğ ŞAHİN (Bolu Abant İ.B.Üniv.)
Savunma Tarihi:
01 Ağustos 2019
