Topluluk temelli makine öğrenmesi ile taşkın duyarlılık haritalaması: Doğu Akdeniz havzası örneği
Flood susceptibility mapping with ensemble machine learning: The Eastern Mediterranean basin case study
Yazar: HÜSEYİN ÖZDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. MÜSTEYDE BADUNA KOÇYİĞİT
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Duyarlılık haritaları = Sensitivity maps ; Gradyan artırma algoritması = Gradient boosting algorithm ; Karar ağacı = Decision tree ; Taşkınlar = Floods ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda uzaktan algılama ve jeo-uzamsal teknolojinin gelişmesiyle beraber havza planlanmasında önemli bir yer teşkil eden ve birçok çevresel parametreye bağlı olan muhtemel taşkın alanlarının belirlenmesinde farklı makine öğrenim algoritmaları uygulama bulmaya başlamıştır. Ancak makine öğrenimi modellerinin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olan ve algoritmaların davranışlarını doğrudan etkileyen hiperparametrelerin dikkatli bir şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Doğu Akdeniz Havzası taşkın duyarlılık haritalaması için karar ağaçları, gradyan arttırma ağaçları, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağı algoritmaları kullanılarak topluluk temelli modeller oluşturulması amaçlanmıştır. Topluluk temelli modeller oluşturulurken, öncelikle her bir makine öğrenimi algoritmasının ön işlemesi ve hiperparametre optimizasyonu yapılmıştır. Modellerin başarısı alıcı işletim karakteristiği eğrisi altında kalan alan referans alınarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar ön işleme ve hiperparametre optimizasyonu yapılan topluluk temelli modellerin bunların olmadığı modellerden daha başarılı sonuçlar verdiğini göstermiştir. Havza içerisinde bulunan bütün noktaların taşkın bulundurma olasılıkları hesaplanarak taşkın duyarlılık haritaları oluşturulmuş ve aralarındaki farklar incelenmiştir. Genel olarak taşkın duyarlılık haritalarında, topluluk temelli modellerden elde edilen taşkın alanlarının tek bir makine öğrenimi algoritmasının oluşturduğu alanlara göre daha fazla dağılım gösterdiği gözlemlenmiştir. Oluşturulan modellerin test kümesindeki tahminleri arasındaki farklılıklarının gözlenmesi amacı ile McNemar testi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar kullanılan algoritmaların genellikle test verilerinin tahmininde birbirileri içerisinde tutarlı sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Abstract:
In recent years, with the advances in remote sensing and geospatial technology, various machine learning algorithms have started to find application in determination of potentially flooded areas, which have an important place in basin planning and depend on a wide variety of environmental parameters. However, hyperparameters which have a significant impact on the performance of machine learning models and directly affect the behavior of algorithms need to be carefully determined. In this study, the main aim is to create ensemble models of decision trees, gradient boosting trees, support vector machines and artificial neural network algorithms to generate flood susceptibility mapping of the Eastern Mediterranean Basin. During creation of ensemble models, preprocessing and hyperparameter optimization of each machine learning algorithm were performed. Success of the models was evaluated with reference to the area under the receiver operating characteristic curve. Results showed that ensemble models with preprocessing and hyperparameter optimization gave better results than those models without them. Flood susceptibility maps were generated by calculating flood probability of all points in the basin and then the differences between them were examined. In general, in flood susceptibility maps, it has been observed that the flood areas formed by ensemble models were more distributed than the flood areas created by a single machine learning algorithm. McNemar test was applied in order to observe the differences between the predictions of the generated models in the test data. The results showed that the algorithms used generally gave consistent results in the estimation of the test data.