Heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde örneklem stratejileri ve bazı karar verme ağaçları algoritmalarının kullanımı üzerine bir araştırma
An investigation on the use of sampling strategies and some decision tree algorithms in production of landslide susceptibility maps
Yazar: TOLGA ALKEVLİ
Danışman: PROF. DR. MURAT ERCANOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering

Özet:
Türkiye'de, heyelanlar sonucunda meydana gelen zarar ve kayıplar, depremlerden sonra ikinci sırada yer almaktadır. Batı Karadeniz Bölgesi de bu tür kayıp ve zararların yoğunlukla yaşandığı bölgelerden birisidir. Bu çalışmada, heyelanların yerleşim bazında Türkiye'de en çok zarar verdiği bölgelerden biri olan Yenice (Karabük) kuzeyinde seçilen bir alanda heyelan duyarlılık değerlendirmeleri ve haritalamaları yapılmıştır. Bu çalışmada, farklı yöntemlerle oluşturulan veri tabanları, karar verme ağaçları, lojistik regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri ile analiz edilerek, kullanılan veri tabanı ve yöntemlerin sonuç haritalar üzerindeki etkileri ve performanslarının araştırılması amaçlanmıştır. Literatürde sıklıkla kullanılan, kök hücre ve rastgele noktalama örnekleme stratejileri yanı sıra, Chebyshev teoremine dayanan yeni bir örnekleme stratejisi tez çalışmasında uygulanmıştır. Çalışma alanı, eğitme ve sınama alanları olmak üzere 2 basene ayrılmış, eğitme ve sınama alanlarına ilişkin modelleme ve performans değerlendirme işlemleri gerçekleştirilmiştir.  Tez çalışması kapsamında, çalışma alanında 75 adet dairesel kayma haritalanmıştır. Analizlerde kullanılmak üzere, topoğrafik yükseklik, yamaç eğimi, bakı, plan eğriselliği, profil eğriselliği, drenaj ağlarına uzaklık, nehir güç indeksi, topoğrafik nemlilik indeksi ve NDVI parametreleri üretilmiştir. Seçilen bu parametreler standart sapmanın 1.25 ve 3.00 aralığında değiştiği değerler gözetilerek, Chebyshev teoremi yardımı ile 8 adet heyelan veri tabanı elde edilmiştir. Kök hücre ve rastgele noktalama teknikleri ile elde edilen 2 adet heyelan envanteri ile beraber toplam 10 adet heyelan veri tabanı, 3 farklı tür karar verme ağacı algoritması (ratio, entropy, gini), lojistik regresyon ve yapay sinir ağları tekniklerinde kullanılarak eğitme alanı için 50 adet heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Eğitme alanında üretilen 50 adet heyelan duyarlılık haritasına ait duyarlılık modellerinin performans değerlendirmeleri hem bu alanda, hem de sınama alanı içinde gerçekleştirilmiştir. ROC (Relative Operating Characteristic) tekniği ile yapılan performans değerlendirmeleri sonucunda AUC değerleri hesaplanmış, en yüksek performansın 0.873 değeri ile yapay sinir ağı yöntemi ve Chebyshev teoremine dayanan VT-3.4 heyelan veri tabanına ait olduğu sonucu elde edilirken, en düşük değerin ise,  0.526 değeri ile VT-1 veri tabanı ve karar verme ağacı gini algoritmasına ait olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, genel bir performans değerlendirmesi yapılırsa, karar verme ağaçları ile üretilen haritalardan ratio algoritması ve yapay sinir ağı yöntemleri için tatmin edici sonuçlar elde edildiği, veri tabanlarından VT-3.4 (verilerin en az % 75'inin temsil edildiği) veri tabanı ile en yüksek performanslara ulaşıldığı sonucu ortaya çıkmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Heyelan, Heyelan veri tabanı, Chebyshev teorisi, karar verme ağacı, yapay sinir ağı, lojistik regresyon, heyelan duyarlılığı.

Abstract:
In Turkey, damages and losses caused by the landslides are the second destructive natuıral hazard following the earthquakes.  Western Black Sea region is one of the regions in Turkey, where these losses and damages frequently occur. In this study, landslide susceptibility assessments and mapping studies were carried out in a selected region at the north of Yenice (Karabük) at which the landslides mostly affected the settlements in Turkey. This study aims to investigate the performances and the effects of different landslide databases and landslide susceptibility methods such as decision tree, logistic regression and artificial neural networks on the resulting maps. Apart from the frequently used sampling methods in literature as seed cell and random sampling strategies, a new sampling method based on the Chebyshev theorem was applied in the study. Study area was divided into two basins as training and test sites, and assessment and the performance evaluations were performed in both training and test sites. A total of 75 rotational earth slides were mapped during the study. Topographic elevation, slope, aspect, plan curvature, profile curvature, distance to drainage, stream power index, topographic wetness index and NDVI parameters were produced to be used in analyses. 8 landslide databases were produced by considering the standart deviation values ranged between 1.25 and 3.00, based on the Chebyshev theorem. Totally, 10 landslide databases, also including seed cell and random sampling, and decision tree analyses (using three algorithms of ratio, entropy and gini), logistic regression and artificial neural network methods were used to produce 50 landslide susceptibility maps in the training site. The performance assessments of these 50 landslide susceptibility maps were performed both in training and test sites. AUC (Area Under Curve) values were calculated by means of ROC (Relative Operating Characteristic) technique, and the best performance 0.873 was gathered from the map produced by artificial neural network method with the VT-3.4 database, while the worst one 0.526 was calculated from the decision tree gini algorithm with VT-1 landslide database. In addition, when a general performance assessment was done, it was revealed that the satisfactory results for the susceptibility maps were gathered from the decision tree ratio algorithm and artificial neural network methods, and the general best performances were achieved by the VT-3-4 data base (represented by at least 75% of the data).

Key Words: Landslide, Landslide database, Chebyshev theorem, decision tree, artificial neural network, logistic regression, landslide susceptibility.