Makine öğrenimi ve frekans oranı yöntemleri kullanılarak Silifke ve Mut ilçeleri için heyelan duyarlılık analizi
Landslide sensitivity analysis for Silifke and Mut districts using machine learning and frequency rate methods
Yazar: ÇAĞRI ÇAĞAN
Danışman: DOÇ. DR. TALAS FİKRET KURNAZ ; DOÇ. DR. CANER ERDEN
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Heyelanlar, doğal afetler arasında ciddi can ve mal kayıplarına neden olabilen, özellikle dağlık ve eğimli bölgelerde sıklıkla görülen yeryüzü hareketleridir. Toprak, kaya ve diğer yer materyallerinin yer çekimi etkisiyle yamaçlardan aşağıya doğru kayması sonucu meydana gelir. Heyelan duyarlılık haritaları, bu bağlamda, potansiyel heyelan bölgelerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesinde hayati bir araçtır. Bu haritalar, topoğrafik, jeolojik, hidrometeorolojik ve arazi kullanımı gibi çeşitli faktörlerin analiz edilmesiyle oluşturulur ve belirli bir bölgenin heyelan riskini görsel olarak temsil eder.
Bu çalışma, yapay zekâ, makine öğrenimi ve frekans analizi yöntemlerini kullanarak Silifke ve Mut ilçeleri için heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulmasını amaçlamaktadır. Heyelan duyarlılığının doğru bir şekilde haritalanmasının, risk değerlendirmesi ve altyapı planlamasında oynadığı kritik rol ile önemi vurgulanmaktadır. Çalışma, topoğrafik, jeolojik, hidrolik ve arazi kullanımı değişkenleri gibi heyelana katkıda bulunan faktörlerin kapsamlı bir analizini içermektedir. 
Çalışmada heyelan riski yüksek bölgelerin değerlendirilmesi ve tahmin edilmesi için makine öğrenimi yöntemlerinden Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Gradient Boost, Adaboost, Extra Trees,  XGBoost yöntemi ve istatistiksel yöntemlerden Frekans Oranı yöntemi kullanılmıştır.
Çalışma sonucunda elde edilen genel doğruluk değerleri rastgele orman için 1,00, lojistik regresyon için 0,81, karar ağacı için 0,99 , K-En yakın komşu için 0,96, gradient boost yöntemi için 0,89, Adaboost yöntemi için 0,86 , Extra Trees yöntemi için 1,00, XGBoost yöntemi için 0,96 olarak hesaplanmıştır. Frekans oranı yöntemi ile yapılan istatistiksel analiz sonucunda ise 0,76 doğruluk değerine ulaşılmıştır. Literatürde ve uygulamalarda, heyelan duyarlılık haritalarının doğruluğu %70-80 oranında kabul edilebilir bir düzey olarak görülmektedir. 
Üretilen haritalar incelendiğinde özellikle Göksu deltası çevresinde akarsu ve yol geçiş bölgelerinin yamaçlarında heyelan duyarlılığı yüksek alanlar mevcuttur. Mut ilçesinin doğusunda kalan akarsu ve yol ağı ile bölünmemiş, deniz seviyesinden yüksek alanlarda heyelan duyarlılığının daha düşük olduğu görülmektedir. 
Sonuçlar, istatistiksel ölçümler ve gerçek saha verileri kullanılarak doğrulanmış ve uygulanan metodolojilerin yüksek riskli bölgeleri belirlemede etkinliği gösterilmiştir.

Abstract:
Landslides are one of the most destructive natural disasters, often causing significant loss of life and property, particularly in mountainous and sloped areas. They occur when soil, rock, and other earth materials move down a slope under the influence of gravity. Landslide susceptibility maps are, in this context, a vital tool for identifying and assessing potential landslide-prone areas. These maps are created by analyzing various factors such as topography, geology, hydrometeorology, and land use, and they visually represent the landslide risk in a given region.
This study aims to create landslide susceptibility maps for the Silifke and Mut districts using artificial intelligence, machine learning, and frequency analysis methods. The importance of accurately mapping landslide susceptibility is emphasized due to its critical role in risk assessment and infrastructure planning. The study includes a comprehensive analysis of contributing factors to landslides, such as topographic, geological, hydraulic, and land use variables.
To evaluate and predict high-risk landslide areas, several machine learning methods were applied, including Random Forest, Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Gradient Boost, AdaBoost, Extra Trees, XGBoost, as well as the statistical method of Frequency Ratio. 
The overall accuracy values obtained from the study were calculated as follows: 1.00 for Random Forest, 0.81 for Logistic Regression, 0.99 for Decision Tree, 0.96 for K-Nearest Neighbors, 0.89 for Gradient Boost, 0.86 for AdaBoost, 1.00 for Extra Trees, and 0.96 for XGBoost. The statistical analysis using the Frequency Ratio method yielded an accuracy of 0.76. In literature and practical applications, an accuracy level of 70-80% for landslide susceptibility maps is considered acceptable.
Upon reviewing the generated maps, it is observed that high susceptibility areas are particularly present along the river and road slopes surrounding the Göksu Delta. In contrast, landslide susceptibility is lower in the eastern parts of the Mut district, where areas are not divided by river and road networks and are situated at higher elevations.
The results have been validated using statistical measurements and real field data, demonstrating the effectiveness of the applied methodologies in identifying high-risk areas.