Frekans Oranı ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleri İle Samanlı Dağları Kütlesinde Heyelan Duyarlılık Analizi
Landslide Susceptibility Analysis in Samanlı Mountains Massif by Frequency Ratio and Artificial Neural Networks Methods
Yazar: Uzun, Murat
Dergi: Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Vol. 11 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Geographic Information Systems ; Coğrafi Bilgi Sistemleri ; Natural Hazards ; Doğal Afetler ; Heyelan Duyarlılık Analizi,Frekans Oranı (FO),Yapay Sinir Ağları (YSA),Samanlı Dağları,Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ; Landslide Susceptibility Analysis,Frequency Ratio (FR),Artificial Neural Networks (ANN),Samanlı Mountains,Geographic Information Systems (GIS)

Can ve mal kaybına yol açan, oluşum sıklığı yüksek ve birçok faktörden etkilenerek meydana gelen heyelanların Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla duyarlılık analizlerin oluşturulması, olası heyelanların tahmininde önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada Marmara Denizi’nin doğu kesimindeki Samanlı Dağları kütlesinin heyelan duyarlılık analizi Frekans Oranı (FO) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılarak oluşturulmuştur. Araştırmada ilk olarak farklı heyelan veri tabanları, uydu görüntüleri ve arazi çalışmalarından elde edilen bilgiler kullanılarak heyelan envanteri üretilmiştir. Daha sonra jeoloji, eğim, göreceli rölyef, topografik nemlilik indisi (TWI), faylara mesafe, akarsulara mesafe, Normalleştirilmiş Fark Bitki İndisi (NDVI), topografik pürüzlülük indisi (TRI), yağış ve yollara mesafe parametreleri kullanılarak FO ve YSA yöntemleri ile sahanın heyelan duyarlılık analizi yapılmıştır. Samanlı Dağları heyelan duyarlılık sonuçları her iki yöntemde de 5 seviyeli olarak üretilmiştir. Modellerin doğruluk analizi için alıcı çalışma karakteristiği (ROC) kullanılmıştır. Frekans Oranı yöntemine göre çalışma sahasının %38’î çok düşük-düşük, % 43’ü orta, % 19’u yüksek-çok yüksek düzeyde heyelan duyarlılığını barındırmaktadır. YSA modeline göre ise çalışma sahasının %27’î çok düşük-düşük, % 45’i orta, % 27’i yüksek-çok yüksek düzeyde heyelan duyarlılığını sahiptir. Her iki modelde de heyelan duyarlılığın yüksek olduğu sahalar, Çınarcık-Yalova-Karamürsel arasındaki havzalarda, Gölcük-Karamürsel kıyı kuşağı ve İznik-Pamukova-Geyve-Arifiye hattında yoğunlaşmaktadır. Çalışma sahasında heyelanı tetikleyen temel parametreler ise tortul litolojik birimler, fay ve yollara yakınlık ile eğim değerleridir. Araştırmada ROC doğruluk modeline göre örneklem sahası olan Samanlı Dağları kütlesi kapsamında heyelan duyarlılık modellerinden YSA’nın FO’ya göre daha başarılı olduğu saptanmıştır.

Susceptibility analyses of landslides, which cause loss of life and property, have a high frequency of occurrence and are affected by many factors, play an important role in the prediction of possible landslides with the help of Geographic Information Systems (GIS). In this study, the landslide susceptibility analysis of the Samanlı Mountains massif in the eastern part of the Marmara Sea was created using Frequency Ratio (FR) and Artificial Neural Networks (ANN) methods. Firstly, landslide inventory was produced by using information obtained from different landslide databases, satellite images and field studies. Then, landslide susceptibility analysis of the site was carried out with FR and ANN methods using geology, slope, relative relief, topographic moisture index (TWI), distance to faults, distance to streams, Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), topographic roughness index (TRI), rainfall and distance to roads parameters. Samanlı Mountains landslide susceptibility results were produced with 5 levels in both methods. Receiver operating characteristic (ROC) was used for accuracy analysis of the models. According to the Frequency Ratio method, 38% of the study area has very low-low landslide susceptibility, 43% has medium landslide susceptibility and 19% has high-high landslide susceptibility. According to ANN model, 27% of the study area has very low-low landslide susceptibility, 45% has medium landslide susceptibility, and 27% has high-high landslide susceptibility. In both models, the areas with high landslide susceptibility are concentrated in the basins between Çınarcık-Yalova-Karamürsel, Gölcük-Karamürsel coastal belt and İznik-Pamukova-Geyve-Arifiye line. The main parameters that trigger landslides in the study area are sedimentary lithological units, proximity to faults and roads and slope values. In the study, according to the ROC accuracy test, ANN was found to be more successful than FO among the landslide susceptibility models within the scope of the Samanlı Mountains mass, which is the sample area.