Farklı çok kriterli karar verme yöntemleri ile Büyük Menderes nehri havzası'nın tarımsal alan kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi
Assessment of agricultural land use suitability of the Büyük Menderes river basin with different multi-criteria decision-making methods
Yazar: ŞEYMA YİĞİT UZUNALİ
Danışman: PROF. DR. SÜHA BERBEROĞLU
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Peyzaj Mimarlığı = Landscape Architecture

Özet:
Büyük Menderes Nehri Havzası'nın (BMH) tarımsal açıdan uygun alanlarının belirlenmesi amacıyla yapılan bu çalışmada, geleneksel yöntemlerden (i) Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile parametrik sınıflama teknikleri ile güncel tekniklerden (ii) Makine Öğrenmesi (MÖ) algoritmaları ile parametrik olmayan sınıflama teknikleri kullanılmıştır. Araştırma kapsamında hem parametrik hem de parametrik olmayan sınıflama tekniklerinde hibrit teknikler kullanarak sonuçların karşılaştırılmasının yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda ÇKKV yöntemlerinden AHP, Bulanık DEMATEL ve SIMOS teknikleriyle, MÖ algoritmalarından Random Forest (RF), Lojistik Regresyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları-Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ile BMH'nda tarımsal açıdan uygun alanlar tespit edilmiştir.
Her bir teknikten ve algoritmadan elde edilen sonuçlar CBS ortamında dört sınıfa (çok uygun, orta derecede uygun, az derecede uygun, uygun değil) ayrılarak yeniden sınıflandırılmış ve tarımsal uygunluk haritaları elde edilmiştir. Parametrik sınıflama teknikleri sonucunda elde edilen tarımsal uygunluk haritasında "orta derecede uygun" olan alanlar BMH'nda %58,39 oran ile en fazla alana sahiptir. Bu oranı %40,64 ile "az derecede uygun" olan alanlar takip etmektedir. En az oranı ise %0,33 ile "çok uygun" olan alanlar oluşturmuştur.
Parametrik olmayan sınıflama teknikleri sonucunda elde edilen tarımsal uygunluk haritasında ise BMH'nda tarıma "uygun olmayan" alanlar RF (%59,7), LR (%67,4) ve MLP (%77,0) oranları ile en fazla alana sahiptir. Bu oranı RF algoritması için %15,2 ile "az derecede uygun" olan alanlar, LR algoritması için %20,2 ve MLP algoritması için %18,69 ile "çok uygun" alanlar takip etmektedir. En az oranı ise RF (%11,7) "çok uygun", LR (%6,0) ve MLP (%2,02) "orta derecede uygun" alanlar oluşturmuştur.

Abstract:
This study aimed to determine the suitable agricultural areas of the Büyük Menderes River Basin, using both traditional and recent techniques. Traditional methods included: i) Multiple Criteria Decision Making (MCDM) and parametric classification techniques, together with recent techniques; ii) Machine Learning (ML) algorithms as part of non- parametric classification techniques. The main goal of the research was to compare the results from parametric techniques and the hybrid techniques part of non-parametric classification methods. Analytic Hierarchy Process (AHP), Fuzzy DEMATEL, and SIMOS techniques of MCDM methods together with Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), and Artificial Neural Networks-Multilayer Perceptron (MLP) of ML were utilized to identify suitable agricultural areas in the Büyük Menderes River Basin. 
The results obtained from each technique and algorithm were divided into four classes (very suitable, moderately suitable, slightly suitable, not suitable) in the GIS environment and reclassified to determine the agricultural suitability maps. According to the parametric classification techniques, the agricultural suitability map showed that the "moderately suitable" areas have the highest coverage with a percentage of 58.39% in the Büyük Menderes River Basin. This was followed by the "less suitable" areas with a percentage of 40.64%. The lowest rate was observed as 0.33% for "highly suitable" areas.
In the agricultural suitability map showed that non-parametric classification techniques have the largest coverage of "not suitable" areas with 59.7%, 67.4% and 77.0% for the RF algorithm, LR algorithm and MLP algorithm respectively. The "less suitable" areas accounted for 15.2% with the RF algorithm, while the "highly suitable" areas accounted for 20.2% with the LR algorithm and 18.69% with the MLP algorithm. The lowest percentage was observed in the "highly suitable" areas with 11.7% for RF algorithm, followed by the "moderately suitable" areas with 6.0% for the LR algorithm and 2.02% for the MLP algorithm.