Derin öğrenme ve makine öğrenme algoritmaları kullanılarak orman yangını risk tahmini
Forest fire risk prediction using deep learning and machine learning algorithms
Yazar: MUSTAFA MUTLU UYSAL
Danışman: PROF. DR. MURAT UYSAL
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Ormanlar, karasal ekosistemlerde canlılar için hayati önem taşıyan unsurlar olup toprak, su ve iklim gibi doğal faktörlerin bütünlüğünü ve sürdürülebilirliğini sağlamaktadır. Orman yangınları, sosyal ve ekonomik etkilerinin yanı sıra ekosistemin bozulmasına da neden olan afetlerdendir. Bu araştırmada orman yangınlarını etkileyen faktörler uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleriyle antropojenik, meteorolojik, topoğrafik ve vejetasyon üst başlıklarında 21 adet bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Bağımlı değişken olan geçmiş orman yangınları ve bağımsız değişkenler 2017-2023 yılları arasında 7 yıl boyunca Mayıs-Eylül ayları arasında aylık zamansal çözünürlükte sınıflandırılmış ve haritalandırılmıştır. Üretilen haritalardan değer çıkarımı yapılarak 670x22 satır/sütundan oluşan I. veri seti ile 2100x22 satır/sütundan oluşan II. veri seti model eğitimleri için oluşturulup risk tahmini için de 689419x21 satır/sütundan oluşan çalışma alanı coğrafi veri seti haline getirilmiştir. Veri setleri Google Colab ara yüzünde Python yazılım dili kullanılarak keşifsel veri analizi teknikleriyle görselleştirilmiş ve korelasyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Model eğitimleri tamamlandıktan sonra tahmin aşamasına geçilmiş ve 7 adet makine öğrenimi algoritmalarından en iyi doğruluk metriklerine ulaşılan Rastgele Orman  (0,94) ve Aşırı Gradyan Artırma (0,95) algoritmaları ile orman yangını risk haritaları üretilmiştir. Derin Öğrenme modeli olan Sıralı (sequential) model ile de II. veri seti kullanılarak 0,95 test doğruluğu ile eğitilmiş modelden orman yangını risk tahmin haritası üretilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, orman yangını risk tahmini için kullanılan veri seti boyutlarının, orman yangınları ile ilişkilendirilebilen bağımsız değişkenler ile artırılarak daha doğru ve anlamlı sonuçlara ulaşılabileceği bununla birlikte rastgele orman ve aşırı gradyan artırma gibi topluluk modellerine dayalı algoritmalar ve daha büyük veri setleri için derin öğrenme tekinlerine dayalı algoritmaların orman yangını risk tahminlerinde daha başarılı olduğu ortaya konmuştur.

Abstract:
Forests are vital elements for living things in terrestrial ecosystems and ensure the integrity and sustainability of natural factors such as soil, water and climate. Forest fires are one of the disasters that cause ecosystem degradation as well as social and economic impacts. In this study, the factors affecting forest fires were determined as 21 independent variables under the headings of anthropogenic, meteorological, topographical and vegetation using RF and GIS techniques. The dependent variable, past forest fires, and the independent variables were classified and mapped at monthly temporal resolution from May to September for 7 years between 2017 and 2023. By extracting values from the produced maps, the first data set consisting of 670*22 rows*columns and the second data set consisting of 2100*22 rows*columns were created for model training and the study area geospatial data set consisting of 689419*21 rows*columns was created for risk estimation. The data sets were visualized with Exploratory Data Analysis techniques using Python language in the Google Colab interface, and correlation analyses were performed. After the model training was completed, the prediction phase was executed and risk maps were produced with random forest (0.94) and XGBoost (0.95) algorithms, which achieved the best accuracy metrics among 7 machine learning algorithms. With the sequential model, which is a Deep Learning model, a risk prediction map was produced from the trained model with a test accuracy of 0.95 using Dataset II. As a result of this study, it was revealed that more accurate and meaningful results can be obtained by increasing the size of the data set used for forest fire risk prediction with independent variables that can be associated with forest fires, and that algorithms based on ensemble models such as random forest and extreme gradient boosting are more successful in forest fire risk prediction.