Tokat il merkezinin heyelan duyarlılık analizi
Landslide susceptibility analysis of Tokat city center
Yazar: AYHAN BAŞALAN
Danışman: DOÇ. DR. GÖKHAN DEMİR
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Derin öğrenme = Deep learning ; Duyarlılık haritaları = Sensitivity maps ; Frekans = Frequency ; Heyelan = Landslide ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Tokat = Tokat

Özet:
Bu tez çalışmasında, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ve makine öğrenimi tabanlı yazılımlar kullanılarak, ülkemizin Orta Karadeniz Bölgesi'nde yer alan, yaklaşık 2003 km2 alana sahip Tokat il merkezi için heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Ayrıca Tokat il imar planı sınırları için heyelan duyarlılık sınıflarının değerlendirilmesi yapılmıştır. Çalışmada, heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi için üç farklı yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemlerden ilki kullanımı son yıllarda artan ve heyelan duyarlılık analizlerinde çok iyi doğrulukla sonuçlar verdiği ifade edilen Derin Öğrenme (DÖ) yöntemidir. DÖ yönteminin performansının belirlenebilmesi için istatistiksel yöntemlerden olan ve araştırmacılar tarafından literatürde oldukça sık tercih edilen Frekans Oranı (FO) ile Lojistik Regresyon (LR) yöntemleri kullanılmıştır. Bu bağlamda heyelan duyarlılık haritalarının üretilebilmesi için öncelikle CBS kavramı, heyelan kavramı, heyelan duyarlılık kavramı ile heyelanlara neden olan faktörler ve duyarlılık analiz yöntemleri detaylı bir şekilde araştırılmıştır. Araştırmalar sonucunda, heyelan duyarlılık haritalarının üretilebilmesi için kullanılacak parametreler literatür araştırmaları ve saha çalışmaları sonucunda seçilmiştir. Analizlerde kullanılacak olan parametre haritalarının oluşturulabilmesi için ana veri kaynağı olan sayısal yükseklik modeli (SYM) ve çeşitli kurumlardan temin edilen veriler kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak heyelan duyarlılık haritalarının üretilebilmesi için; eğim, bakı, eğrisellik, yükseklik, litoloji, yağış, faya olan uzaklık, yola olan uzaklık ve akarsuya olan uzaklık olmak üzere dokuz adet parametreye ait harita oluşturulmuştur. Parametre haritalarının oluşturulması ve heyelan duyarlılık analizlerine uygun hale getirilebilmesi için CBS yazılımından yararlanılmıştır. Heyelan duyarlılık haritalarını üretmede, DÖ yöntemi için Weka 3.9.5 yazılımından, FO yöntemi ve LR yöntemi için CBS yazılımlarından yararlanılmıştır. Üç farklı yöntemle üretilen heyelan duyarlılık haritası, çok az duyarlı, az duyarlı, duyarlı, yüksek duyarlı ve çok yüksek duyarlı olmak üzere beş farklı duyarlılık sınıfına ayrılmıştır. Üretilen heyelan duyarlılık haritalarının doğruluklarını test etmek ve başarılarını değerlendirmek için Göreceli Çalışma Karakteristiği (ROC) değerlendirme yöntemi ile eğri altında kalan alan (AUC) değerleri belirlenmiştir. ROC değerlendirme sonuçlarına göre AUC değerleri sırasıyla LR yöntemi için 0,783, FO yöntemi için 0,803 ve DÖ yöntemi için 0,858 olarak elde edilmiştir. Üretilen heyelan duyarlılık haritalarının uygulanabilir olduğu ve gerçeği belirlemede en uygun yöntemin 0,858 (% 85,8) performans değeri ile DÖ yöntemi olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
In this thesis, landslide susceptibility maps were produced for the city center of Tokat, which is located in the Central Black Sea Region of our country and has an area of approximately 2003 km2, using Geographical Information System (GIS) and machine learning based software. In addition, landslide susceptibility classes were evaluated for the Tokat provincial zoning plan boundaries. In the study, three different methods were used to produce landslide susceptibility maps. The first of these methods is the Deep Learning (DL) method, the use of which has increased in recent years and is stated to give very good results in landslide susceptibility analysis. Frequency Ratio (FR) and Logistic Regression (LR) methods, which are statistical methods and frequently preferred by researchers in the literature, were used to determine the performance of the DL method. In this context, in order to produce landslide susceptibility maps, first of all, the GIS concept, landslide concept, landslide susceptibility concept, factors causing landslides, and sensitivity analysis methods were investigated in detail. As a result of the research, the parameters to be used for the production of landslide susceptibility maps were selected as a result of literature research and field studies. In order to create the parameter maps to be used in the analysis, the main data source, the digital elevation model (DEM), and the data obtained from various institutions were used. In order to produce landslide susceptibility maps using these data; Nine parameters including slope, aspect, curvature, elevation, lithology, precipitation, distance to fault, distance to road, and distance to stream were created. GIS software was used to create parameter maps and make them suitable for landslide susceptibility analysis. In producing landslide susceptibility maps, Weka 3.9.5 software was used for the DL method, and GIS software was used for the FO method and LR method. The landslide susceptibility map produced by three different methods is divided into five different susceptibility classes as very low sensitivity, low sensitivity, sensitive, high sensitivity and very high sensitivity. In order to test the accuracy of the produced landslide susceptibility maps and evaluate their success, the Relative Operating Characteristic (ROC) evaluation method and the area under the curve (AUC) values were determined. According to the ROC evaluation results, the AUC values were obtained as 0,783 for the LR method, 0,803 for the FR method, and 0,858 for the DL method, respectively. It was concluded that the produced landslide susceptibility maps are applicable and the most appropriate method for determining the truth is the DL method with a performance value of 0,858 (85,8%).