Coğrafi bilgi sistemleri ve lojistik regresyon yöntemi ile kıyı heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi: Ayancık-Gerze arası, (Sinop)
Assessment of coastal landslide sensitivity with geographical information systems and logistic regression method: Between Ayancik-Gerze, (Sinop)
Yazar: CAN CEZAYİRLİOĞLU
Danışman: PROF. DR. UĞUR AVDAN ; PROF. DR. HAKAN AHMET NEFESLİOĞLU
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Heyelan = Landslide ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Doğal afet türlerinden bir tanesi olan heyelan, özellikle dünyanın dağlık alanlarında oldukça fazla maddi hasara ve ölüme neden olmaktadır. Yıkıcı etkiye sahip olan heyelanların verdiği zararların boyutlarının gereğinden daha az tahmin edilmesi, heyelanlara ilişkin detaylı çalışmaların yapılmasını mecburi kılmaktadır.
Bu çalışmada, Ayancık – Gerze İlçeleri (Sinop) arası kıyı şeridinin çok değişkenli istatiksel yöntemleri kullanarak kıyı heyelan duyarlılığı açısından değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda çalışma sahasında daha önceden meydana gelen kıyı heyelanlardan yola çıkılarak, kıyı heyelan oluşabilme olasılığı olan bölgelerin belirlenmesi amaçlanmış ve çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden bir tanesi olan Lojistik Regresyon Analizi kullanılarak kıyı heyelan duyarlılık haritası hazırlanması hedeflenmiştir. Kıyı heyelan duyarlılık haritası oluşturmak için geçmiş çalışmalardan yola çıkılarak parametreler belirlenmiştir. Bu parametreler; eğim, bakı, yükseklik, litoloji, topografik nemlilik indeksi (TWI), profil eğriliği, plan eğriliği ve normalize fark bitki indeksi (NDVI) olarak kararlaştırılmıştır. Çalışmada lojistik regresyon metodu gerçekleştirilmiş olup regresyon sabiti ve parametrelerin regresyon katsayıları elde edilmiştir. Lojistik regresyon analizi ile oluşturulan kıyı heyelan duyarlılık haritasının doğruluk değerlendirilmesi ROC analizi ile yapılmış ve AUC değeri %79 olarak sonuçlanmıştır.
Bu çalışmanın sonucunda modelin oldukça başarılı ve anlamlı olduğu görülmüştür. Lojistik regresyon analizi ile üretilen duyarlılık harita, gelecekteki olası heyelanlar için risk içinde olan alanların tahmininde bulunulabilir ve afet yönetimi planlamasına ait çalışmalara yol gösterebilir.

Anahtar Sözcükler: Uzaktan Algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Kıyı Heyelan, Heyelan Duyarlılığı, Lojistik Regresyon Analizi

Abstract:
Landslide, which is one of the natural disaster types, causes a lot of material damage and death, especially in the mountainous areas of the world. Underestimating the extent of the damage caused by landslides, which have a destructive effect, makes it necessary to carry out detailed studies on landslides.
In this study, it was aimed to evaluate the coastline between Ayancık-Gerze Districts (Sinop) in terms of coastal landslide susceptibility using multivariate statistical methods. For this purpose, based on the coastal landslides that occurred previously in the study area, it was aimed to determine the regions with the possibility of coastal landslides and it was aimed to prepare a coastal landslide susceptibility map by using Logistic Regression Analysis, which is one of the multivariate statistical methods. In order to create a coastal landslide susceptibility map, parameters were determined based on previous studies. These parameters are; slope, aspect, height, lithology, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature and normalized difference vegetation index (NDVI). In the study, the logistic regression method was performed and the regression constant and the regression coefficients of the parameters were obtained. The accuracy of the coastal landslide susceptibility map created by logistic regression analysis was evaluated by ROC analysis and the AUC value was 79%.
As a result of this study, it was seen that the model was quite successful and significant. The sensitivity map produced by logistic regression analysis can predict areas at risk for possible future landslides and guide the studies on disaster management planning.

Keywords: Remote Sensing, Geographic Information Systems, Coastal Landslide, Landslide Susceptibility, Logistic Regression Analysis