Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak orman yangını risk haritalarının oluşturulması: Antalya Şelale Şefliği örneği
Creating forest fire risk maps using machine learning techniques: The example of Antalya Şelale Şefliği
Yazar: AYBİKE GÖKSU BEKTAŞ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL RAKIP KARAŞ
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Coğrafya = Geography

Özet:
Ana yangın faktörlerini analiz ederek orman yangını olasılık seviyelerini belirlemek, orman yöneticilerine yangın önleme stratejileri, yakıt yönetimi, yangın güvenlik önlemleri, acil durum planlaması ve yangınla mücadele ekiplerinin yerleştirilmesi gibi konularda kritik kararlar almaları için temel sağlayabilir. Orman yangını olasılık haritalarını oluşturmak için bitki örtüsü faktörleri, topoğrafik faktörler, iklim faktörleri, yollar ve yerleşim alanları gibi bazı özelliklere yakınlığı içeren ana yangın faktörleri dikkate alınmıştır. Son yıllarda, makine öğrenimi algoritmaları orman yangını olasılığını tahmin etmede etkili bir araç haline gelmiştir. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan iki makine öğrenmesi modeli olan Lojistik Regresyon (LR) ve Destek Vektör Makineleri (DVM), Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) teknikleri ile entegre edilerek bir orman yangını olasılık haritası oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışma alanı, Türkiye'nin Akdeniz şehri Antalya'da bulunan Antalya Orman Bölge Müdürlüğü sınırları içerisindeki Şelale Orman İşletme Şefliği'dir (OİM). Çalışmada, orman yangını olasılığını etkileyen ana faktörler ağaç türleri, taç kapalılığı, ağaç evresi, eğim, bakı ve yollara uzaklık olarak belirlenmiştir. Modellerin eğitim aşamasında Şelale OAK'da 2001'den 2021'e kadar meydana gelen tarihi orman yangınlarının mekânsal dağılımı dikkate alınmıştır. Yangın olasılığı haritalarının doğruluğu Eğri Altındaki Alan (AUC) değeri kullanılarak doğrulanmıştır. Makine öğrenmesi modellerinin gerçekleştirilmesi sonucunda, harita üzerinde beş yangın olasılığı seviyesine (çok yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük) kategorize edilen 47.086 nokta için tahminler yapılmıştır. Sonuçlar, LR modeli tarafından üretilen yangın olasılığı haritasının doğruluğunun (AUC = 0,845) SVM modeli tarafından üretilen yangın olasılığı haritasının doğruluğundan (AUC = 0,748) daha iyi olduğunu göstermiştir. Modeller tarafından oluşturulan olasılık haritalarına göre, çalışma alanındaki ormanların yarısından fazlası çok yüksek/yüksek yangın olasılığı seviyeleri olarak sınıflandırılmıştır.

Abstract:
Determining wildfire probability levels by analyzing the main fire factors can provide the basis for forest managers to make critical decisions on fire prevention strategies, fuel management, fire safety measures, emergency planning and deployment of firefighting teams. To create wildfire probability maps, the main fire factors have been considered, including vegetation factors, topographic factors, climatic factors, proximity to certain features such as roads and residential areas. In recent years, machine learning algorithms have become an effective tool for predicting wildfire probability. In this study, two widely used machine learning models, Logistic Regression (LR) and Support Vector Machines (SVM), are integrated with Geographic Information System (GIS) techniques to create a forest fire probability map. The study area is the Şelale Forest Management Directorate (FMD) within the borders of the Antalya Regional Directorate of Forestry located in the Mediterranean city of Antalya, Turkey. In the study, the main factors affecting the probability of forest fire were identified as tree species, crown closure, tree stage, slope, aspect and distance to roads.  
In the training phase of the models, the spatial distribution of historical forest fires that occurred from 2001 to 2021 in the Şelale Şefliği FMD was taken into account. The accuracy of the fire probability maps was verified using the Area Under the Curve (AUC) value. The implementation of machine learning models resulted in predictions for 47,086 points on the map categorized into five fire probability levels (very high, high, medium, low and very low). The results showed that the accuracy of the fire probability map produced by the LR model (AUC = 0.845) was better than the accuracy of the fire probability map produced by the SVM model (AUC = 0.748). According to the probability maps generated by the models, more than half of the forests in the study area were classified as very high/high fire probability levels.