Açıklanabilir yapay öğrenme algoritmaları ile Adana ili taşkın duyarlılık haritalarının üretimi
Production of flood susceptibility maps for Adana province using explainable machine learning
Yazar: HALİT ENES AYDIN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER CAN İBAN
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: Duyarlılık haritaları = Sensitivity maps ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Taşkınlar = Floods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Son yıllarda dünya genelinde gerçekleşen taşkın sayısı artmıştır. Dolayısıyla, Taşkın Duyarlılık Haritalarının (TDH) hazırlanması, taşkın önleme, taşkın risklerini azaltma ve karar verme süreçleri için oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı, ağaç tabanlı Makine Öğrenmesi (MÖ) sınıflandırıcıları kullanarak Türkiye'nin Akdeniz kıyısındaki Adana ili için TDH üretmektir. Bu çalışma, TDH çalışmalarında ilk kez Doğal Gradyan Artırma Makinelerinin (NGBoost) tahmin performansını denetlemektedir. Gradyan Artırma (GB), Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) ve AdaBoost algoritmalarına ek olarak, Hafif Gradyan Artırma (LightGBM) ve CatBoost algoritmalarının ilk karşılaştırmalı performans denetimi gerçekleştirilmiştir. Bu MÖ yaklaşımları, hazırlanan bir taşkın envanteri ve beş kategoriye ayrılan on dört taşkın koşullandırma faktörü kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu faktörler, topografik, meteorolojik, bitki örtüsü, litolojik ve antropojenik faktörlerden oluşmaktadır. AdaBoost ve LightGBM modelleri test doğruluğu açısından en yüksek skoru elde etmiştir (0.8978). Bunu sırasıyla GB ve NGBoost (0.8832), XGBoost (0.8759), RF (0.8613) ve CatBoost (0.8102) izlemiştir. Sınıflayıcı algoritmaların tahmin sonuçları arasında istatistiksel anlamlılığı belirlemek için McNemar testi kullanılmıştır. Üretilen TDH'ler Adana İli'nin, orta ila aşırı derecede taşkın oluşumuna duyarlı çok miktarda araziye sahip olduğunu göstermektedir. Öznitelik (faktör) seçimi için, önceki çalışmaların çoğunluğu Bilgi Kazancı (IG) yöntemini ve çoklu bağlantı analizini kullanmıştır. Bu çalışma, koşullandırma faktörlerini analiz etmek için açıklayıcı yapay zekâ (XAI) tekniklerinden yararlanmıştır. Yalnızca birkaç çalışma, koşullandırma faktörlerinin modele katkı düzeyini hesaplamak için global açıklayıcı modelleri kullanmıştır. Her koşullandırma faktörü arasındaki ilişkiyi ve bağlılıkları anlamak için lokal olarak açıklanabilen bir model gereklidir. Bu nedenle bu çalışmada, SHapley Additive exPlanations (SHAP) yaklaşımının yardımıyla, oluşturulmuş MÖ tabanlı TDH'ler lokal olarak açıklanmıştır. Yükseklik, eğim ve akarsulara olan mesafe çoğu modele katkıda bulunan ilk üç unsur olarak. Düşük kotlar, alçak eğimler, akarsu kıyılarına yakın alanlar, tarım alanları ve zayıf bitki örtüsü bulunan yerlerin çalışma alanında taşkınlara daha duyarlı olduğu tespit edilmiştir

Abstract:
In recent years, the number of floods around the world has increased. As a result, Flood Susceptibility Maps (FSMs) are vital for flood prevention, risk mitigation, and decision-making. The purpose of this study is to develop FSMs for Adana province on the Mediterranean coast of Turkey using tree-based machine learning (ML) classifiers. This study seeks to analyze the predictive performance of Natural Gradient Boosting Machines (NGBoost) for the first time in FSM studies, as well as the first comparative study of Light Gradient Boosting Machines (LightGBM) and CatBoost versus other techniques, including Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Adaptive Boosting (AdaBoost). These ML approaches were evaluated using a flood inventory and fourteen flood conditioning parameters divided into five categories: topographical, meteorological, vegetation, lithological, and anthropogenic. The AdaBoost and LightGBM models scored the highest in terms of test accuracy (0.8978), followed by GB and NGBoost (0.8832), XGBoost (0.8759), RF (0.8613), and CatBoost (0.8102). A McNemar's test was used to determine the statistical significance of the difference in classifier prediction accuracy. According to the FSMs generated, Adana province has a substantial quantity of land that is moderately to extremely prone to flooding. For feature selection, the majority of previous studies used the Information Gain (IG) method and multicollinearity analysis. However, only a few studies used global explanatory models to calculate the relevance of their conditioning factors. A locally interpreted model is required to understand the associations and dependencies between each conditioning factor. Therefore, this study locally interprets the generated ML-based FSMs with the help of the SHapley Additive exPlanations (SHAP) approach. Elevation, slope, and distance to rivers are the top three contributing elements in most models. Lower elevations, lower slopes, areas closer to river banks, agricultural areas, and sparsely vegetated areas are shown to be more prone to flooding in the study area.