Uzaktan algılama ve CBS teknolojileri ile Besni-Tut (Adıyaman) bölgesinin heyelan duyarlılık değerlendirmesi
Landslıde susceptibility assessment of Besni-Tut (Adıyaman) region by using remote sensing and GIS technologies
Yazar: BERNA TANRIVERDİ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. OSMAN ORHAN
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Duyarlılık = Sensitivity ; Heyelan = Landslide ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu çalışmada Tut (Adıyaman) civarına ait 1200km²'lik bölgede Analitik Hiyerarşi Süreci(AHP) ve Yapay Sinir Ağı(YSA) ile heyelan duyarlılık değerlendirmesi yapılmıştır. Bu amaçla, ilk aşama olarak, analizlerde gerekli olan parametreler Coğrafi Bilgi Sistemeleri(CBS) ortamında hazırlanmıştır. Bölgeye ait heyelan envanter haritası geçmiş çalışmalar ışığında arazi çalışmaları ile güncellenmiş ve sayısallaştırma işlemi ile hazırlanmıştır. Jeoloji haritası, sayısal yükseklik modeli, pürüzlülük, topografik nemlilik, yamaç eğimi ve yamaç eğriselliği parametreleri 30 m mekansal çözünürlükde WGS84 UTM zone 37N projeksiyon sisteminde analizlerde kullanılmak üzere raster veri formatında hazırlanmıştır. İkinci aşamada, AHP yöntemi ile analizlerin yapılması için konunun uzmanı olan kişiler ile anket çalışmaları gerçekleştirilerek bölgede heyelan gelişmesinde etkin olan parametreler 1 ile 9 arasında puanlandırılmıştır. Anket sonuçlarının ortalaması alınarak her bir parametreye ait tutarlılık analizleri gerçekleştirilmiş ve ağırlıklandırma oranları hesaplatılmıştır. Son olarak, elde edilen haritalar raster hesaplama eklentisi ile ArcGIS yazılımında çakıştırılmıştır. Elde edilen duyarlılık haritasına ait olasılıklar eşit aralıklı olarak çok düşükten çok yükseğe olmak üzere 5 kategoride değerlendirilmiştir. Sonuç heyelan duyarlılık haritasına göre; çalışma alanının %23.53'ü, heyelanların ise %71.55'i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda yer almaktadır. AHP ile duyarlılık değerlendirmesi yapıldıktan sonra YSA ile heyelan duyarlılık değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışma alanından üretilen veri seti rastgele seçim yöntemiyle % 80'i analiz, % 10'u test ve % 10'u doğrulama verisi olmak üzere üçe ayrılmıştır. Sonuç heyelan duyarlılık haritası çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek olmak üzere 5 sınıfta değerlendirilmiştir. Sonuç duyarlılık haritasına göre; çalışma alanının %30'u, mevcut heyelanların da %78.4'ü yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlar içerisinde bulunmaktadır. Sonuç heyelan duyarlılık haritalarının doğruluğu alıcı işletim karakteristik eğrisi ve eğri altında kalan alan ile değerlendirilmiş olup AHP ile yapılan heyelan duyarlılık haritasının doğruluğu 0.820 YSA ile yapılan heyelan duyarlılık haritasının doğruluğu ise 0.84 olarak hesaplanmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda her iki modelin de doğruluğunun yüksek değere sahip olduğu gözlemlenmektedir. Buna göre, özellikle vadi içleri ve eğim derecelerinin yüksek olduğu bölgelerde heyelanların mekansal olarak olma olasılıklarının yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca yapılan çalışmada arazi kullanım değişim tespiti ile 2000, 2010, 2020 yıllarına ait Landsat uydu görüntüleri kullanılarak elde edilen arazi değişim sonuçlarının heyelanlı bölgeler ile olan ilişkisi incelenmiştir. Spektral Açı Haritalama(SAH) yöntemi kullanılarak yapılan sınıflama çalışmalarında yerleşim, ekili tarım arazileri, göl ve orman alanlarında sırasıyla %187, % 227, % 48 ve % 78 oranında artış olurken, çıplak ve ekili olmayan tarım alanlarında ise sırasıyla % 12 ve % 17'lik oranlarda azalma olduğu tespit edilmiştir. Gerçekleştirilen kontrollü sınıflandırma çalışmalarının doğruluğu kappa istatistiği ile değerlendirilmiş olup 2000, 2010 ve 2020 yılları için sırasıyla 0.81, 0.82 ve 0.87 olarak hesaplanmıştır. Tez çalışması kapsamında elde edilen bulguların bölgede yapılması muhtemel tüm mühendislik çalışmaları için önemli olduğu ve doğruluk değerlendirmelerinin de yüksek olması sebebiyle gerekli kurumların değerlendirmesine açık olduğu belirtilmektedir.

Abstract:
In this study, landslide susceptibility assessment was carried out with AHP Method and ANN in a 1200 km² area around Tut (Adiyaman). For this purpose, as a first step, the parameters required in the analyzes were prepared in the Geographical Information Systems environment. The landslide inventory map of the region has been updated with field studies in the light of previous studies and has been prepared by digitization. Geological map, digital elevation model, roughness, topographic humidity, slope slope and slope curvature parameters 30 m It has been prepared in raster data format for use in analysis in the WGS84 UTM zone 37N projection system with spatial resolution. In the second stage, the parameters that are effective in the development of landslides in the region were scored between 1 and 9 by conducting surveys with experts in the field in order to make analyzes with the AHP method. By taking the average of the survey results, consistency analyzes of each parameter were performed and weighting ratios were calculated. Finally, the weighted maps were overlaid in ArcGIS software with the raster calculation plug-in. The probabilities of the susceptibility map obtained were evaluated in 5 categories, from very low to very high, equally spaced. According to the resultant landslide susceptibility map; 23.53% of the study area and 71.55% of the landslides are located in high and very high sensitive areas. After susceptibility assessment with AHP, landslide susceptibility assessment was performed with ANN. The data set generated from the study area was divided into three as 80% analysis, 10% test and 10% verification data by random selection method. The resultant landslide susceptibility map was evaluated in 5 classes as very low, low, medium, high and very high. According to the result sensitivity map; 30% of the study area and 78.4% of the existing landslides are located in high and very sensitive areas. The accuracy of the resulting landslide susceptibility maps was evaluated with the receiver operating characteristic curve and the area under the curve, and the accuracy of the landslide susceptibility map made with AHP was calculated as 0.820, and the accuracy of the landslide susceptibility map made with AHP was calculated as 0.84.  As a result of the evaluations, it is observed that the accuracy of both models has a high value. Accordingly, it has been determined that the spatial probability of landslides is high, especially in valleys and regions with high slope degrees. In addition, in the study, the relationship between the land use change detection and the land change results obtained by using Landsat images of the years 2000, 2010 and 2020 with the landslide areas were examined. In the classification studies made using the SAH method, it was determined that while there was an increase of 187%, 227%, 48% and 78% in settlement, cultivated agricultural lands, lake and forest areas, there was a decrease of 12% and 17% in bare and uncultivated agricultural areas. were evaluated and calculated as 0.81, 0.82, 0.87 for the years 2000, 2010 and 2020, respectively. It is stated that the findings obtained within the scope of the thesis study are important for all possible engineering studies to be carried out in the region and are open to the evaluation of the necessary institutions due to their high accuracy evaluations.