Evrimsel algoritmalar kullanılarak heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi
Production of landslide susceptibility maps using evolutionary algorithms
Yazar: TALHA TAŞKANAT
Danışman: PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Heyelan oluşumunda etkili olduğu düşünülen parametreler dikkate alınarak gelecekte oluşabilecek heyelanlara karşı hassas alanları ortaya çıkaran ve bir alanın heyelan oluşumuna karşı olan eğilimini gösteren haritalar heyelan duyarlılık haritaları olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışma kapsamında heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde kullanılan faktörlere ilişkin bir parametrik analiz gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, 2019 yılına kadar yapılmış çalışmalardan 100 ve üzeri atıf alan yayınlar incelenmiş olup etki değeri yüksek çalışmalarda hangi faktörlerin araştırmacılar tarafından tercih edildiği araştırılmıştır. Sonrasında, güncel çalışmalarda hangi parametrelerin ne kadar sıklıkla kullanıldığını araştırmak üzere basım yılı 2019 olan 100 adet yayın incelenmiştir. Her iki parametrik analiz türünde de eğim faktörünün en çok kullanılan parametre olduğu görülmüştür. Tez kapsamında heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde Yapay Sinir Ağının (YSA) performansının artırılması için evrimsel algoritmaların (Geri İzleme Algoritması (BSA), Bernstein Arama Diferansiyel Gelişim (BSD) Algoritması, Diferansiyel Gelişim (DE) Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması ve Ağırlıklandırılmış Diferansiyel Gelişim (WDE) Algoritması) etkilerinin araştırılması hedeflenmiştir. Çalışma alanı olarak Kayseri ili, Özvatan ilçesi seçilmiştir. Heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi amacıyla 13 adet faktör (yükseklik, eğim, bakı, eğrilik, profil eğriliği, plan eğriliği, Topografik Nemlilik İndeksi (TNİ), Akarsu Güç İndeksi (AGİ), Sediment Taşıma İndeksi (STİ), Topografik Konum İndeksi (TKİ), drenaj ağına olan uzaklık, Normalize Edilmiş Bitki Fark İndeksi (NDVI) ve çizgisellik) kullanılmıştır ve doğruluk analizinde kullanılmak üzere heyelan envanter haritası Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ortamında hazırlanmıştır. Heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulmasında kullanılan modellerin (YSA, BSA-YSA, BSD-YSA, DE-YSA, PSO-YSA ve WDE-YSA) performans değerlendirilmesi için İşlem Karakteristik Eğrisi (ROC), Eğri Altında Kalan Alan (AUC), Karesel Ortalama Hata (KOH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve genel doğruluk ölçütlerinden faydalanılmıştır. Genel doğruluk kriterine göre YSA'nın %49.63 olan değerini en çok iyileştiren %72.82 ile WDE-YSA modeli olmuştur. Test verileri dikkate alındığında AUC, KOH ve OMH kriterlerinde en yüksek performansları sırasıyla BSD-YSA, BSA-YSA ve DE-YSA modelleri vermiştir.

Anahtar Kelimeler: Heyelan Duyarlılık, Yapay Sinir Ağları, Optimizasyon, Evrimsel Algoritmalar, Coğrafi Bilgi Sistemi, Uzaktan Algılama, Kayseri

Abstract:
Considering the parameters that are thought to be effective in the formation of landslides, maps that reveal the sensitive areas against landslides that may occur in the future and show the tendency of an area against the formation of landslides are called landslide susceptibility maps. Within the scope of this study, a parametric analysis was carried out regarding the factors used in the production of landslide susceptibility maps. First, the publications that received 100 or more citations from the studies published until 2019 were examined and it was investigated which factors were preferred by the researchers in studies with high impact value. Afterwards, 100 publications, published in 2019, were examined in order to investigate which parameters are used and how often. It was seen that the slope factor was the most used parameter in both parametric analysis types. In the scope of the thesis, it is aimed to investigate the effects of evolutionary algorithms (Backtracking Search Algorithm (BSA), Bernstein Search Differential Evolution (BSD) Algorithm, Differential Evolution (DE) Algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm and Weighted Differential Evolution (WDE) Algorithm) in order to increase the performance of Artificial Neural Network (ANN) in the production of landslide susceptibility maps. Kayseri province, Özvatan district was chosen as the study area. 13 factors (elevation, slope, aspect, curvature, profile curvature, plan curvature, Topographic Wetness Index (TWI), Stream Power Index (SPI), Sediment Transport Index (STI), Topographic Position Index (TPI), distance to drainage network, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and lineaments) were used in order to produce the landslide susceptibility map and the landslide inventory map was prepared in the Geographical Information System (GIS) environment to be used in accuracy analysis. In order to evaluate the performance of the models (ANN, BSA-ANN, BSD-ANN, DE-ANN, PSO-ANN ve WDE-ANN) used in the production of landslide susceptibility maps, Receiver Operating Characteristic (ROC), Area Under Curve (AUC), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) and general accuracy criteria were used. According to the general accuracy criterion, it was the WDE-ANN model with 72.82% that improved the value of ANN which is 49.63% the most. Considering the test data, BSD-ANN, BSA-ANN and DE-ANN models gave the highest performances in AUC, MSE and MAE criteria, respectively.

Keywords: Landslide Susceptibility, Artificial Neural Networks, Optimization, Evolutionary Algorithms, Geographic Information System, Remote Sensing, Kayseri