Deprem nedeniyle yıkılan binaların fotogrametrik yöntemlerle tespit edilerek zemin ve yapı parametrelerinin yıkımlara etkisinin incelenmesi: Elbistan-Pazarcık depremleri örneği
Detection of collapsed buildings an earthquake using photogrammetric methods and analysis of the effects of soil and structure parameters on collapses: A case study of the Elbistan-Pazarcik earthquakes
Yazar: UĞUR GÜRBÜZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KEMALDERE
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Türkiye'de 6 Şubat 2023 tarihli Kahramanmaraş, Elbistan-Pazarcık merkezli dokuz saat aralıkla gerçekleşen iki büyük depremin (Mw 7.7 ve 7.6), 11 ilde ciddi yıkıcı etkileri olmuştur. Deprem sonrasında birçok kurum hasar tespit çalışmalarında görev alarak yıkılan binaları ve hafif, orta ve ağır hasarlı binaları aylar süren çalışmalar sonunda tespit etmiştir. Medyada, yıkılan binalarda kullanılan yapı malzemeleri ve yüklenici şirketlerin yapım aşamasındaki ihmalleri ve buna bağlı can kayıpları geniş yer bularak uzun süre Türkiye gündemini belirlemiştir. Deprem sonrasında inşaat mühendisleri yapı denetimi, yapı statiği, binaların deprem yükü konularında çalışmalar yapıp görüş belirtirken, jeoloji ve jeofizik mühendisleri ağırlıklı olarak depremin gerçekleştiği faylar, fayların mevcut enerji durumları ve gelecekte beklenen depremler hakkında görüş belirtmişlerdir. Ancak deprem esnasında yıkıma uğrayan yapıların otomatik tespiti, bina özniteliklerinin ve zemin koşullarının yıkılan ve yıkılmayan binalar üzerindeki istatistiki incelemesi konuları gölgede kalmıştır. Deprem sonrasında en kısa zaman dilimi içerisinde doğrudan yıkıma uğrayan binaların tespit edilmesigereksinimi için ise yüksek çözünürlüklü hava fotoğrafları, düşük yer örnekleme aralıklı (yöa) sayısal yüzey modelleri, konumsal verilerin doğruluğunun kontrolü ve bunların değişim analizlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu durum deprem, zemin tipi ve yapı statiği konularıyla doğrudan ilişkili olan mühendislik dallarına ek olarak geomatik/harita mühendisliğine olan gereksinimi açıkça ortaya koymaktadır. Böylece, yalnızca yüksek doğruluklu altlık verilerin üretilmesi değil, tüm altlık verilerin doğruluğunun kontrolü, değişim analizlerinin yapılması, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) veri tabanlarında bulunan bina-zemin öznitelik bilgilerinin temini ve özel analizler için sınıflandırılması, jeolojik ve yapısal verilerin deprem yönetmeliğinde yer alan standartları ve ilgili mühendislik dallarının onayı neticesinde analizlere dahil edilmesi ve istatistiki olarak değerlendirilmesi sonucu doğrudan konuma dayalı ve istatistiksel verilerle açıklanabilecek daha anlamlı sonuçlar ortaya çıkabilecektir. Bu tez çalışmasında Kahramanmaraş merkezli depremlerden etkilenen 62549 binadan yıkılan binaların yüksek doğruluklu coğrafi verilerle (SYM ve hava fotoğrafları) yüksek doğrulukla (%90) otomatik olarak tespiti yapılmıştır. Sonrasında ise topolojik veri tabanından yıkılan, yıkılmayan tüm binaların bina statiğini ilgilendiren öznitelik bilgileri (bina yüksekliği, kat adedi, bodrum etkeni)  binalara eklenerek yıkımların etkileri incelenmiş, VS30 zemin sertliği değerleri kullanılarak üretilen üç yerel zemin sınıfı ve yüksek doğruluklu sayısal arazi modelleri kullanılarak üretilen sınıflandırılmış "arazi eğimi" deprem yönetmelikleri kapsamında zemin-bina öznitelikleri eşleştirilerek binaların tamamının depremden etkilendiği tüm öznitelikler istatistiki olarak değerlendirilmiştir. Bu analizler, gelecek depremler ve diğer afetler düşünüldüğünde afet öncesi ve sonrası coğrafi verilerin en kısa sürede analiz edilerek en kısa sürede afet etkilerinin ortaya koyulması daha sonrasında ise risk alanlarının, güvenli alanların ve imar alanlarının belirlenmesi gibi çalışmaların yapılabilirliğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
On February 6, 2023, two major earthquakes (Mw 7.7 and 7.6) struck with a nine-hour interval centered in Kahramanmaraş, Elbistan-Pazarcık, causing severe destruction in 11 provinces in Turkey. Following the earthquake, many organizations participated in damage assessment efforts, identifying collapsed buildings as well as those with minor, moderate, and severe damage over several months. The media extensively covered the issues related to the construction materials used in the collapsed buildings and the negligence of the construction companies during the building phase, which led to significant loss of life, keeping the topic in the spotlight of Turkey's agenda for a long time. Post-earthquake, civil engineers focused on structural inspection, structural integrity, and earthquake loads on buildings, while geologists and geophysicists predominantly provided insights about the faults where the earthquake occurred, the current energy states of these faults, and the potential future earthquakes. However, topics such as the automatic detection of collapsed structures, and the statistical analysis of building attributes and ground conditions on both collapsed and non-collapsed 
buildings were overlooked. Considering the need for the immediate identification of directly impacted buildings after the earthquake, high-resolution aerial photographs, digital surface models (DSMs) with low ground sampling distance (GSD), verification of the accuracy of spatial data, and change detection analyses are required. This situation clearly demonstrates the necessity for the involvement of geomatics engineering, in addition to other engineering disciplines directly related to earthquakes, ground types, and structural integrity. Consequently, not only the production of highly accurate base data but also the verification of the accuracy of all base data, conducting change analyses, obtaining building-ground attribute information from geographic information systems (GIS) databases, classifying them for special analyses, including geological and structural data in analyses based on earthquake regulation standards and approvals from relevant engineering fields, and statistically evaluating these attributes can result in more meaningful outcomes that can be explained through location-based and statistical data.
In this thesis, the automatic detection of collapsed buildings among 62,549 buildings affected by the Kahramanmaraş-centered earthquakes was performed with high accuracy (90%) using high-accuracy geographical data (DSM and aerial photographs). Subsequently, the impact of collapses was examined by adding attribute information relevant to the structural integrity of all collapsed and non-collapsed buildings from the topological database (such as building height, number of floors, basement factor). The ground-building attributes were statistically evaluated within the scope of earthquake regulations by matching three local ground classes produced using VS30 ground stiffness values and classified "terrain slope" produced using high-accuracy digital terrain models. These analyses demonstrate the feasibility of analyzing geographical data in the shortest time possible before and after a disaster to reveal the impacts of the disaster promptly, and subsequently, conducting studies to determine risk areas, safe areas, and zoning areas, considering future earthquakes and other disasters.