CBS ve uzaktan algılama ile taşkın duyarlılık analizi; Batı Karadeniz örneği
Flood susceptibility analysis with GIS and remote sensing; the case of the West Black sea
Yazar: CEYDA MIZRAKLI
Danışman: DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning

Özet:
Son yıllarda dünyada ve ülkemizde meydana gelen doğal afet sayılarında yaşanan
artışla birlikte, afetlerin neden olduğu hasarın boyutu da büyümektedir. Meydana gelen
afetler felaketlere dönüşmekte, oluşan maddi hasarların yanı sıra can kayıplarına neden
olan sonuçlar doğurmaktadır. Hiç şüphesiz yaşanan olaylarda iklim değişikliğinin payı
büyük olmakla beraber, hatalı imar planları, uygulamada yapılan yanlışlar gibi insan
faktörüne dayalı etmenlerin de rolü büyüktür. Doğal afetlerin bir kısmı önlenemeyen
tehlikelerden olsa da önceden alınabilecek tedbirler ile riskin azaltılması ve daha sonra
yürütülecek müdahale aşamaları için planlama çalışmaları yapılabilmesi mümkündür.
Uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yöntemleri kullanılarak doğal
afetler konusunda, özellikle taşkına karşı afet risk haritalarının hazırlanması,
oluşabilecek risklerin azaltılmasında yol gösterici olabilecektir. Bu çalışmada 11
Ağustos 2021 tarihinde Batı Karadeniz de meydana gelen taşkın felaketinden etkilenen
bölge için Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak iki farklı taşkın
duyarlılık haritası ve Frekans oranı yöntemi kullanılarak taşkın duyarlılık haritaları
üretilmiştir. Söz konusu taşkın; İnebolu, Bozkurt, Ayancık, Azdavay, Ulus (Bartın),
Küre, Pınarbaşı ilçelerinde etkili olmuş ve 82 kişinin ölümüyle sonuçlanmıştır.
Çalışma alanı olarak en çok hasarın meydana geldiği Kastamonu'nun İnebolu ve
Bozkurt ilçeleri, Sinop'un Ayancık ilçesi ile birlikte bu ilçelere komşu olan
Kastamonu'nun Çatalzeytin ve Abana ilçeleri ile Sinop'un Türkeli ilçesi çalışma
alanına dahil edilmiştir. Çalışma toplamda yaklaşık 2148.34 km2'lik alanda
yapılmıştır. Bu çalışmada, 12,5 metre mekânsal çözünürlüğe sahip ALOS PALSAR
SYM verisi, CORINE Arazi Örtüsü verisi, Yol ağı haritası, Toprak haritası, Jeoloji
haritası, Copernicus/EU-Hydro-River Network verisi, Meteoroloji Genel
Müdürlüğü'ne ait yıllık yağış verisi, Landsat 8 OLI görüntüsü, nüfus verisi, Google
Earth verileri kullanılmıştır. Çalışmada AHP yöntemi iki farklı şekilde kullanılmış
olup ilk harita üretiminde, literatürde en çok kullanılan 10 faktör ile taşkın duyarlılık
haritası elde edilmiştir. Diğer harita için 18 farklı faktör kullanılmış olup bu faktörler
morfoloji, geçirgenlik, hidroloji ve kırılganlık başlığı altında 4 farklı kategoriye
ayrılarak değerlendirilmiştir. Frekans oranı haritası için bölgede 1964-2023 yılları
arasında yaşanan sel olaylarına ait veriler kullanılmış ve 18 faktör için frekans oranı
değeri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuç haritanın doğruluğunu ölçmek amacı ile,
mevcut taşkın görüntülerinden yararlanılarak Receiver Operating Characteristic Curve
(ROC) eğrisi oluşturulmuştur. Frekans oranı yöntemi ile hazırlanan haritanın doğruluk
oranı; 0,930 olarak bulunurken, AHP yöntemi kullanılarak oluşturulan haritalardan 10
faktörün dahil olduğu modelin doğruluk oranı 0,918, 4 farklı model kullanılan
haritanın doğruluk oranı ise 0,925 olarak bulunmuştur. Doğruluk değerlendirmesinexx
göre en yüksek doğruluk oranına sahip taşkın risk haritası Frekans oranına aittir. Elde
edilen haritaların doğruluk oranlarının yüksek değerde olduğu görülmektedir.
Hazırlanan taşkın duyarlılık haritaları mevcut taşkın görüntüleri ile karşılaştırılmıştır.
Alana ait taşkından 5 gün sonra kaydedilen 16 Ağustos 2021 tarihli Landsat 8 OLI
görüntüsüne literatürde en çok kullanılan indeksler arasında yer alan Normalize
edilmiş fark su indeksi (NDWI-Normalized Difference Water Index) ve Modifiye
edilmiş fark su indeksi (MNDWI- Modified Normalized Difference Water Index)
uygulanmıştır. Söz konusu indekslerin doğruluk değerlendirilmesi hata matrisi
oluşturularak yapılmıştır. Kappa doğruluğu, üretici doğruluğu, kullanıcı doğruluğu ve
genel doğruluk değerleri hesaplanmıştır. NDWI analizinin Kappa doğruluğu; 0,95,
genel doğruluğu; %97 bulunurken, MNDWI analizinin Kappa doğruluk değeri; 0,90,
genel doğruluk değeri; %95 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar birbirine yakın olmakla
birlikte en yüksek doğruluk değerinin NDWI analizine ait olduğu görülmektedir.
Üretilen taşkın risk haritalarından en yüksek doğruluk oranına sahip olan frekans
oranına ait sonuç haritası ile NDWI analizine ait harita karşılaştırılmış ve Frekans oranı
haritasında çok yüksek riskli olarak belirlenen alanların 2,5 km2'sinde taşkın yaşandığı
izlenmiştir.
Çalışma alanında arazi yapısından kaynaklanan morfolojik özelliklerin riski
arttırmasının yansıra geçirgenlik ve hidroloji faktörlerinin de yaşanan taşkın riskini
etkilediği düşünülmektedir. Kırılganlık haritasında yer alan etmenlerin bazılarının
taşkın olayını doğrudan etkilemeyeceği düşünülse de bu faktörlerin afet sonrası ortaya
çıkabilecek olumsuz koşulları tetikleyebileceği öngörülmüştür. Yol ağı, sahip olduğu
zemin yapısı nedeniyle taşkın suyunun alt katmanlara ulaşabilmesinde sorunlar
yaşanmasına ve bu olay sonucu alanda su basmaları meydana gelmesine, aynı zamanda
alanda bulunan yolların sular altında kalmasına ve ulaşımın olumsuz etkilenmesine
neden olacaktır. Ayrıca yerleşim yeri yoğunluğu haritasının ve nüfus yoğunluğu
haritasının afetten etkilenebilecek insan popülasyonları hakkında bilgi vermesinin, afet
sonrası müdahale aşaması için önceden planlama yapılması konusunda ilgili kurum ve
kuruluşlara yön gösterici olacağı düşünülmektedir.
İlerde hazırlanacak taşkın risk haritalarının faktör seçiminde arazinin özelliklerinin göz
önünde bulundurulmasının daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlayacağı, bunun
yanı sıra hazırlanacak çalışmaların en küçük idari birim göz önünde bulundurularak
daha mikro ölçekte yapılmasının ise sonuçların doğruluğunu arttıracağı
düşünülmektedir.

Abstract:
In recent years, with the rise in the number of natural disasters in the world and in our
country, the size of the damage caused by disasters is also increasing. Disasters that
occur turn into tragedy, causing loss of life and property damage. Undoubtedly,
although climate change has a large share in the events, human factors such as faulty
zoning plans and mistakes made in practice also play a major role. Although some of
the natural disasters are unavoidable dangers, it is possible to reduce the risk with
precautions that can be taken beforehand and to carry out planning studies for the later
intervention stages. Using remote sensing and GIS methods, the preparation of disaster
risk maps for natural disasters, especially against floods, can be a guide in reducing
the risks that may occur. In this study, two different flood susceptibility maps were
produced using the AHP (Analytical Hierarchy Process) method, and flood
susceptibility maps were produced using the Frequency ratio method for the region
affected by the flood disaster that occurred in the Western Black Sea on August 11,
2021. This flood in; It was effective in İnebolu, Bozkurt, Ayancık, Azdavay, Ulus
(Bartın), Küre, Pınarbaşı districts and resulted in the death of 82 people. As the study
area, the Inebolu and Bozkurt districts of Kastamonu, where the most damage
occurred, the Ayancık district of Sinop, and the Çatalzeytin and Abana districts of
Kastamonu, which are adjacent to these districts and the Türkeli district of Sinop were
included in the study area. The study was carried out in an area of approximately
2148.34 km2 in total.
The factors used; Slope, elevation, distance to stream, drainage density, precipitation,
land use, geomorphology, TRI (Terrain roughness Index), TWI (Topographic Wetness
Index), SPI (Stream Power Index), geology, aspect, land use, NDVI, population
density, road density, settlement density, plan curvature, soil. In this study, ALOS
PALSAR DEM data with 12.5 meters spatial resolution, CORINE Land Cover data,
Road network map, Soil map, Geological map, Copernicus/EU-Hydro- River Network
data, annual precipitation data of the General Directorate of Meteorology, Landsat 8
OLI image, population data, Google Earth data were used Using DEM data, elevation,
slope, aspect, plan curvature, TWI (Topographic Wetness Index), TRI (Terrain)
roughness Index), SPI (Stream Power Index), Drainage density, geomorphology maps
were produced.
The AHP method was used in two different ways in the study prepared for the area,
and in the method used in the first map production, a flood susceptibility map was
obtained with the 10 most used factors in the literature. For the other map, 18 different
factors were used and these factors were evaluated by dividing them into 4 different
categories under the headings of morphology, permeability, hydrology and
vulnerability. For the frequency rate map, the data of the flood events experienced inxxii
the region between the years 1964-2023 were used and the frequency rate value was
calculated for 18 factors. 70% of the flood data of the past period was used as the
training set and 30% as the test data.
When the calculated frequency ratio percentages of the factors are examined, it is seen
that the geology, distance to stream factors have a high frequency ratio, and the least
value belongs to the population density factor. When we look at the frequency ratio
values calculated for the subgroups of each factor, it is seen that the areas with
quaternary structure included in the geology factor and the regions with distance to
streams 0-200 meters range have high frequency ratios. In the study prepared by
modeling; It is thought that the morphological structure of the land plays an important
role in the flood events. However, it is seen that the permeability factor, which allows
the water to stay on the surface or pass to the lower layers, is also effective in the
formation of floods. It is thought that the hydrological factors used in the study are less
effective in the formation of the flood than the morphological factors and the
permeability model. Although heavy rains cause flooding, the precipitation data used
in the study is the average annual precipitation value obtained from a certain period.
In addition, the weighting ratio of this model was determined to be lower due to the
low drainage density of the area. In spite of it is thought that some of the factors in the
hazard map will not directly affect the flood event, it is foreseen that these factors may
trigger adverse conditions that may arise after the disaster. It affects the water
permeability of the ground structure of the roads and causes flooding. In addition, the
flooding of the roads with water will adversely affect transportation. Additionally, it
is thought that the settlement density map and the population density map are
important in terms of providing information about the human populations that may be
affected by the disaster.
In the map produced using 10 factors, factor weights were determined by considering
the literature and land structure. The weighting rate of the morphological structure and
permeability characteristics of the land was kept high, and the height and land use
factors were evaluated at the top in this map production. Plan curvature factor has the
least weighting value. When the maps prepared were compared, it was seen that the
areas found to be very high risk were similar. In order to measure the accuracy of the
resulting map, a ROC (Receiver Operating Characteristic Curve) curve was created by
using the existing flood images. The accuracy rate of the map prepared by the
frequency ratio method; While it was found as 0.930, the accuracy rate of the model
including 10 factors from the maps created using the AHP method was found to be
0.918 and the accuracy rate of the map using 4 different models was found to be 0.925.
It is seen that the obtained accuracy rates are high. According to the ROC analysis, the
most according to the ROC analysis, Frequency Ratio method gives the highest
accuracy rate. According to the Frequency Ratio result map produced with 1% of the
area, very high risk, 4% high risk, 11% moderate risk, 27% low risk, 57% very low
risk flood susceptibility has. The prepared flood susceptibility maps were compared
with the existing flood images and it was observed that flooding occurred in the areas
determined as very high risk on the map. In addition to the frequently used data on
flood susceptibility, the recognition and, accordingly, the inclusion of new factors in
the study is more reliable expected to yield results. Conducting studies on a micro
scale, handling the area in the smallest administrative unit will provide more accurate
results. It is thought that permeability factors also affect the flood risk in addition to
the increase in the risk of morphological features arising from the land structure in the
study area.xxiii
Remote sensing and water index analyzes were applied for the study area. For this
study, MNDWI (Modified Normalized Different Water Index ) and NDWI
(Normalized Different Water Index), which are the most used water indices in the
literature, were applied. The satellite image used in the water indices is Landsat 8
image, and it belongs to the date of August 16, 5 days after the flood. According to the
NDWI index, floods occurred in an area of 5.5 km2, and according to the MNDWI
index, floods occurred in 7.4 km2 of the area. An Confuision matrix was applied to the
indexes for accuracy assessment. The accuracy of the obtained water index analyzes
was evaluated with this error matrix. Kappa accuracy, manufacturer's accuracy, user
accuracy and general accuracy were calculated. According to the confusion matrix, the
Kappa accuracy of MNDWI was found to be 0.90, the general accuracy; %95, NDWI's
Kappa accuracy was 0.95, while general accuracy; % 97 found. Although the results
were close to each other, the NDWI analysis gave the highest accuracy. In the NDWI
analysis, flooded areas and very high-risk areas in the flood risk maps were compared.
According to the NDWI analysis, it was determined that 2.5 km2 of the areas with very
high risk in the frequency ratio map, which gives the highest accuracy in flood risk
maps, occurred. When the findings are evaluated, it is seen that the risk maps prepared
with the AHP and FR methods, which are among the methods frequently used in flood
susceptibility studies, give high accuracy.
With the help of these methods, flood susceptibility maps can be produced for regions
that are frequently exposed to floods and thus, loss of life and property can be
prevented. Using the maps produced, new settlement areas can be selected and
measures can be taken for existing settlements. In particular, the constructions in the
stream beds should be reconsidered, the tree and log warehouses that are close to the
stream beds and cause clogging of the streams during floods should be moved to more
risk-free areas. Roads that may experience flooding during floods should be
determined, alternative road routes should be planned. Risk status of institutions such
as hospitals and schools in particular. Should be reviewed and precautions should be
taken. Settlement plans should be established for field hospitals in risk-free area.