Derin öğrenmeye dayalı orman yangın tahmin modeli geliştirmesi ve türkiye yangın risk haritasının oluşturulması
Development of forest fire prediction model based on deep learning and forecast of turkey fire risk map
Yazar: MEHMET FİDANBOY
Danışman: DOÇ. DR. NİHAT ADAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Orman yangınları = Forest fires ; Risk analizi = Risk analysis

Özet:
Orman yangınları; doğal hayatı, biyolojik ekosistemi tehdit eden ve ormancılık
faaliyetlerini sekteye uğratarak ekonomik kayıplara neden olan ana sorunlardan birisidir.
Yangınlar; bitki örtüsü, su ve hava gibi doğal kaynakların zarar görmesine veya tamamen
yok olmasına neden olmaktadır. Ayrıca ormanların çevresinde bulunan yerleşim ve tarım
alanlarına da hasar vererek can ve mal kayıplarına sebep olmaktadır. Bu yüzden orman
yangınlarıyla mücadele edilmesi ve tahribatın asgari düzeye indirilmesi için kaynakların
kullanılmasında doğru kararların verilmesi ve etkili planlamaların yapılması önem arz
etmektedir. Bu çalışmada yangın risk tahmin modeli; yıllara göre bitki örtüsü, iklim
değişiklikleri, beşeri etmenler ve daha önceki yangınlardan elde edilen verilere
dayandırılarak oluşturulmuştur. Bu veriler derin öğrenme tekniği ile işlenerek Orman
Yangını Analiz Tahmin (OYAT) modeli oluşturulmuştur. OYAT, analiz ettiği veriler ile risk
değerlendirmesi yapar ve bölgesel risk haritası oluşturur. Türkiye'deki 2013-2018 yılları
arasındaki orman yangını verileri OYAT modelinin oluşturulmasında, 2019 yılına ait veri de
modelin doğruluğunun belirlenmesinde kullanılmıştır. OYAT ile oluşturulan haritalar,
doğrulama verisi ile kıyaslandığında %96 oranında benzerlik saptanmıştır. OYAT'ın yıllık
güncellenen veri ile kullanılması ile birlikte yangın önleme için yapılacak planlamanın daha
verimli ve başarılı olacağı öngörülmektedir.

Abstract:
Forest fires are one of the main problems that cause economic losses by threatening
natural life and biological ecosystem by disrupting forestry activities. Fires can cause
damage to the natural sources like vegetation, water and air, or completely eradicate them.
They can also cause loss of life and property by damaging the residential areas and
cultivated areas around the forests. Therefore, it is important to make the right decisions and
make effective planning on using these resources in order to reduce the risk of forest fires
and minimize destruction. In this study, a fire risk assessment method is built based on data
from previous fires, vegetation, climate changes and human factors. This data is processed
with deep learning techniques and Forest Fire Analysis Forecasting (OYAT) model is
created. By using the data it analyses, OYAT evaluates risk assessments and creates regional
risk map. Forest fire data in Turkey between 2013 and 2018 is used for model training, and
the data belong to 2019, is used as test data. The maps created have proven to be %96
successful. Considering OYAT is used with annually-updated data, it is foreseen that the
planning for fire prevention will be more efficient and successful.