Obruk duyarlılık haritalarının CBS ve makine öğrenmesi yöntemleri ile hazırlanması: Konya Kapalı Havzası örneği
Preparation of sinkhole susceptibility maps with GIS and machine learning methods: The case of Konya Closed Basin
Yazar: İBRAHİM ÇETİN
Danışman: DOÇ. DR. SÜLEYMAN SEFA BİLGİLİOĞLU
Aksaray Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Coğrafya = Geography ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Konya Kapalı Havzası (KKH), litolojik olarak kolay eriyebilen kayaların
yoğunlaştığı karstik bir topoğrafyaya sahiptir. Obruklar gibi karstlaşma ürünleri ise
bu bölgede görülen en sık karstlaşma ürünleridir. KKH'da obruklar tarım alanları
başta olmak üzere enerji hatları ile karayolu gibi altyapılar ve yerleşim yerlerini
tehdit etmektedir. Obrukların meydana getirdiği zararlı etkileri azaltmak için bu
fenomenleri kontrol eden faktörlerin nerelerde oluşabileceğini bilmek gerekir. Bu
tez çalışması ile obrukların hangi koşullar altında tekrar ettiği ve mekânsal olarak
nerelerde olabileceği sorusuna, obruk duyarlılık haritası ile cevap aranmaktadır.
Çalışma kapsamında, ortofotolar, saha çalışmaları, uydu görüntüleri ve AFAD il
Müdürlüklerinden temin edilen veriler kullanılarak elde edilen 628 obruk envanteri
ile bir veri tabanı oluşturulmuştur. Obruk araştırmalarında literatürde sık kullanılan
20 koşullandırma faktörü ve Rastgele Orman (RF), Hafif Gradyan Artırma
(LightGBM), Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost), Uyumlandırılmış Gradyan
Artırma (AdaBoost) ve Kategorik Artırma (CatBoost) olmak üzere 5 adet topluluk
makine öğrenme (MÖ) modelleri duyarlılık haritalarını üretmek için kullanılmıştır.
Bu kapsamda tüm MÖ modelleri için % 95 ve üzeri tahmin performansı elde edilmiş
olup en yüksek doğruluk skoru ise rastgele orman algoritması (% 97,35) olmuştur.
Faktör önem oranlarını belirlemek için açıklanabilir yapay zekâ yaklaşımı olan
SHAP kullanılmıştır. Buna göre RF modeli için en çok katkı veren faktörler; yeraltı
su seviyesi değişim hızı, volkanik formlara yakınlık, kuyu yoğunluğu ve yükseklik
olarak belirlenmiştir. Üretilen obruk duyarlılık haritasına havza topraklarının
yaklaşık % 39'unun yüksek ve çok yüksek derece duyarlı alanlarda kaldığını
göstermektedir. Bu çalışma ile üretilen havza bazında obruk duyarlılık haritası
literatürde önemli bir açığı kapatarak havzada planlama faaliyetlerine altlık bir harita
oluşturulduğu düşünülmektedir.

Abstract:
Konya Closed Basin (KKH) has a karst topography where lithologically easily
soluble rocks are concentrated. Karstification products such as sinkholes are the
most common karstification products seen in this region. In KKH, sinkholes threaten
agricultural areas, infrastructures such as energy lines and highways and settlements.
In order to reduce the harmful effects of sinkholes, it is necessary to know where the
factors controlling these phenomena can occur. In this thesis, the question of under
which conditions sinkholes recur and where they may occur spatially is sought to be
answered with a sinkhole susceptibility map. Within the scope of the study, a
database was created with 628 sinkhole inventory obtained by using orthophotos,
field studies, satellite images and data obtained from AFAD Provincial Directorates.
The 20 conditioning factors commonly used in the literature and 5 ensemble
machine learning (ML) models, namely Random Forest (RF), Light Gradient Boost
(LightGBM), Extreme Gradient Boost (XGBoost), Adaptive Gradient Boost
(AdaBoost) and Categorical Boost (CatBoost), were used to produce susceptibility
maps. In this context, prediction performance of 95% and above was obtained for all
ML models and the highest accuracy score was the random forest algorithm
(97.35%). SHAP, which is an explainable artificial intelligence approach, was used
to determine factor importance ratios. Accordingly, the most contributing factors for
the RF model were determined as the rate of change in groundwater level, proximity
to volcanic forms, well density and elevation. The produced sinkhole susceptibility
map shows that approximately 39 per cent of the basin soils are located in highly
and very highly susceptible areas. It is thought that the basin-based sinkhole
susceptibility map produced by this study fills an important gap in the literature and
provides a base map for planning activities in the basin.