Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak üretilen jeomorfometrik parametrelerin iklim açısından değerlendirilmesi
Evaluation of geomorphometric parameters produced using remote sensing and geographic information systems in terms of climate
Yazar: HASAN BURAK ÖZMEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH PEKKAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Coğrafya = Geography ; Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering ; Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Yeryüzü; Dünya'nın oluşumundan günümüze kadar geçen süreçte iklim koşullarında meydana gelen ani ve uzun süreli değişiklikler, meteorolojik olaylar, tektonizma, yer kabuğunun sürekli hareket halinde olması gibi nedenlerle şekillenmiş ve şekillenmeye devam etmektedir. Küresel ya da bölgesel ölçekte yaşanan ani ve uzun süreli iklim değişiklikleri, yeryüzü şekillerini fiziksel ve kimyasal süreçlerin etkisiyle şekillendiren önemli faktörlerdendir. Yaşanan bu süreçler, yeryüzünde farklı aşındırma ve depolama şekilleri meydana getirmektedir.
Bu tez çalışmasının amacı, yeryüzü şekillerinin iklim sınıfları ile ilişkisini jeomorfometrik parametreleri kullanarak ortaya koymaktır. Bu kapsamda, Türkiye'de Köppen-Geiger iklim sınıflarının tipik olarak gözlemlendiği çalışma alanlarına ait jeomorfometrik parametreler ve iklim sınıfları kullanılarak Denetimli Makine Öğrenmesi Sınıflandırma modelleri geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında eğitim veri seti kullanılarak rastgele orman, destek vektör makineleri ve k-en yakın komşular sınıflandırma algoritmaları ile makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller ve test verileri kullanılarak sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. Sonuç olarak rastgele orman modeli, destek vektör makineleri modeli ve k-en yakın komşular modelleri için genel doğruluklar sırasıyla %98,80, %99,70 ve %99,30 elde edilirken kappa istatistiği değerleri 0,98, 0,99 ve 0,99 olarak elde edilmiştir. Çalışma kapsamında iklim sınıflarını ayırt etmede öneme sahip olan jeomorfometrik parametrelerin yükseklik, maksimum yükseklik ve vadi derinliği olduğu belirlenmiş ve değerlendirilmiştir.

Abstract:
Since the formation the Earth, has been shaped and continues to be shaped due to sudden and long-term changes in climatic conditions, meteorological events, tectonism, and the constant movement of the earth's crust. Sudden and long-term climate changes experienced on a global or regional scale are among the important factors that shape landforms under the influence of physical and chemical processes. These processes create different erosion and storage patterns on the earth.
The aim of this thesis is to investigation the relationship between landforms and climate classes by using geomorphometric parameters. In this context, Supervised Machine Learning Classification models were developed using geomorphometric parameters and climate classes of the study areas where Köppen-Geiger climate classes are typically observed in Turkey. Within the scope of the study, machine learning models were developed with random forest, support vector machines and k-nearest neighbors classification algorithms using the training data set. Classification results were obtained using the developed models and test data. As a result, the overall accuracies for the random forest model, support vector machines model and k-nearest neighbors models were obtained as %98,80, %99,70 and %99,30, respectively, while the kappa statistic values were obtained as 0,98, 0,99 and 0,99. Within the scope of the study, it was determined and evaluated that the geomorphometric parameters that are important in distinguishing climate classes are height, maximum height and valley depth.