Antalya Manavgat bölgesinde CBS ve makine öğrenmesi destekli orman yangını risk bilgi sistemi oluşturulması
Creating a forest fire risk information system supported by GIS and machine learning in Antalya Manavgat region
Yazar: İZZET ERSOY
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER GÜRSOY ; DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Botanik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Orman yangınları çevresel ve ekonomik etkileri bakımından büyük afetlerdir. Yangınlar, flora ve fauna kayıplarına, habitat tahribatına ve biyolojik çeşitliliğin azalmasına neden olmaktadır. Hava kirliliği, toprak erozyonu ve su kaynaklarının kirlenmesi gibi olumsuz etkileri vardır. Dünyada her yıl yaklaşık 120 milyon hektar ormanlık alan yanarak yok olmaktadır. Bu da yaklaşık 168 milyon 67 bin adet futbol sahasının büyüklüğüne veya Güney Afrika'nın yüzölçümüne eşittir. Orman yangınları; doğal sebepler, ihmal, kaza, kasıt ve sebebi bilinmeyen yangınlar olarak birçok sebepten çıkmaktadır. Bu yangınları önleyebilmek için, yangın öncesinde riski öngörmek amacıyla Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Makine Öğrenmesi disiplinlerinden yardım alınarak bir bilgi sistemi oluşturulmuştur. Oluşturulan bu sistemde, çalışma bölgesine ait; orman meşcere haritaları, meteorolojik veriler, orman yangın envanteri ve arazi kullanım haritası edinilerek, toplam 13 adet kriter belirlenmiş ve bilgi sistemine entegre edilmiştir. Hem Analitik Hiyerarşi Prosesi hem de literatür taraması sonucunda geçmiş çalışmalarda kullanılan verilerden elde edilen bilgiler toplanarak girdi verilerine ağırlıklar belirlenmiştir. Ağırlıklı çakıştırma sonucunda çalışma bölgesine ait 5 adet risk sınıfı oluşturulmuştur. Geçmişte çıkan yangınların konumları ile çıktı verileri kıyaslandığında, risk sınıflarının alansal dağılımda yüzdesi literatür taraması sonucunda elde edilen harita için; çok yüksek risk %27, yüksek risk %37, normal risk %22, düşük risk %14 ve çok düşük risk %0 olarak; AHP için ise çok yüksek risk %41, yüksek risk %23, normal risk %20, düşük risk %12 ve çok düşük risk %4 olarak hesaplanmıştır. Sonrasında belirlenen sınıfların doğruluğu Makine Öğrenmesi kullanarak doğrulanmış ve %85'in üzerinde doğruluk elde edilmiştir. Ayrıca bu makine öğrenmesi modeli yalnızca mevcut verilerden değil, farklı durumlarda farklı verilerden de sonuç sağlayacak ve bilgi sistemi; geliştirilen kullanıcı ara yüzü ve esnek yapısı ile farklı topoğrafyaya, farklı orman yapısına ve farklı iklimlere ait ormanlık alanlarda da çalıştırılıp kullanılabilecektir. Böylelikle yalnızca çalışma alanı için değil, tüm orman alanlarının korunmasına yönelik bir bilgi sistemi ve model olmuştur.

Abstract:
Forest fires significantly impact the environment and economy, leading to flora and fauna loss, habitat destruction, and decreased biodiversity. They also contribute to air pollution, soil erosion, and water resource contamination. Approximately 120 million hectares of forested areas are destroyed by burning every year in the world. This is approximately equal to the size of 168 million 67 thousand football fields or the area of South Africa. Causes of forest fires include natural factors, negligence, accidents, intentional acts, and unknown origins. To mitigate these fires, an information system leveraging Geographic Information Systems (GIS) and Machine Learning (ML) has been developed to predict fire risk. This system incorporates forest stand maps, meteorological data, forest fire inventory, and land use maps, integrating 13 criteria. Weights for input data were derived using the Analytical Hierarchy Process and literature review, resulting in five risk classes: very high risk, high risk, normal risk, low risk, and very low risk. Comparison with historical fire locations revealed the areal distribution for the literature review map as 27% very high risk, 37% high risk, 22% normal risk, 14% low risk, and 0% very low risk. For the AHP map, the distribution was 41% very high risk, 23% high risk, 20% normal risk, 12% low risk, and 4% very low risk. The accuracy of these classifications was verified using ML, achieving over 85% accuracy. This ML model is adaptable, providing results from both existing and new data under varying conditions. The developed information system, with its user-friendly interface and flexible structure, is applicable across diverse topographies, forest structures, and climates. Consequently, it serves as a robust model for safeguarding forest areas beyond the initial study region, contributing to comprehensive forest protection.