İnsansız hava aracı verilerinden nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile sığ heyelanların tespiti
Dedection of shallow landslides with object based classification approach from unmanned aerial vehicle data
Yazar: RESUL ÇÖMERT
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN ; DOÇ. DR. TOLGA GÖRÜM
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Karadeniz bölgesi yüksek eğimli topoğrafyası, yoğun yağış alma özelliği ve dayanım açısından zayıf jeolojik malzeme özelliği nedeni ile Türkiye'de heyelan olayların yoğun olarak yaşandığı bölgelerdendir. Bölgenin heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde, heyelan envanter haritalarının üretilmesi birinci adımdır. Bölgede meydana gelen heyelanların haritalanmasında yersel yöntemler bölgenin koşulları nedeni ile zaman alıcı ve çok maliyetlidir. Uydu görüntüleri ve uçaklardan elde edilen hava fotoğraflarına bağlı yapılacak heyelan haritalamada, iklimsel koşullar, maliyet ve tekrarlı ölçüm kapasitelerinin sınırlı olması gibi kısıtlayıcı faktörler söz konusudur. Bunlara ek olarak uydu görüntüleri ve hava fotoğraflarına bağlı olarak yapılan görsel yorumlama temelli heyelan haritalama işlemi çok fazla zaman almaktadır. Bundan dolayı İnsansız Hava Aracı (İHA) temelli veri toplama ve bu veriler üzerinden nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile heyelan olay envanterinin üretilmesi diğer yöntemlere göre hız ve maliyet açısından üstünlük kurabilecek niteliktedir.
Bu tez çalışmasında, Karadeniz Bölgesinde ani yağışlara bağlı gelişen heyelan olayları sonrası insansız hava aracından elde edilen verilere nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı uygulanarak heyelanların hızlı haritalanmasına yönelik modeller geliştirilmiştir. Bu kapsamda Bartın – Kurucaşile ve Rize – Çayeli olmak üzere iki adet araştırma sahası seçilmiştir. Seçilen alanlarda heyelanların haritalanmasına yönelik modeller geliştirilip test alanlarındaki başarıları araştırılmıştır. Geliştirilen modellerle elde edilen heyelanlar uzman tarafından üretilen heyelanlarla sayısal ve alansal bazda karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma işlemi sonucunda heyelan sayısına göre %86,27 ve alana göre %83,01'lük doğruluk oranı ile heyelanların haritalanabileceği görülmüştür.

Abstract:
The Black Sea Region is one of the most landslide prone area due to the high slope topography, heavy rainfall and highly weathered hillslope material conditions in Turkey. Generating of landslide inventory maps are first step producing landslide susceptibility maps of the region. Terrestrial methods for mapping the landslides occurrence to the region are time consuming and costly due to the conditions of the region. Landslide mapping based on satellite images and aerial photographs taken from airplanes has some limitation factors such as climatic conditions, cost and limited repetitive measurement capacities. In addition, visual interpretation-based landslide mapping, which is based on satellite images and aerial photographs, is time consuming. Therefore, the data collection based on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and generation of landslide event inventory maps by object-based classification approach through this data can be superior in terms of speed and cost compared to other methods.
In this thesis study, a semi-automatic model was developed by object-based classification approach for rapid mapping of landslides from data obtained from unmanned aerial vehicles after major landslide events in the Black Sea Region. Within this scope, two research areas were selected, namely Bartın - Kurucaşile and Rize – Çayeli. Landslide mapping Models have been developed in the selected areas and the successes of the models have been investigated in the test areas. The landslides obtained with the developed models have been compared with the landslides produced by the experts in numerical and area based. As a result of the comparison process, landslides can be mapped with an accuracy rate of 86.27% according to the number of landslides and 83.01% according to the landslides area.