Geri Dön

An approach for landslide risk assesment by using geographic information systems (GIS) and remote sensing (RS)

Coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama kullanılarak heyelan riski belirleme yaklaşımı

  1. Tez No: 255226
  2. Yazar: ARZU ERENER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEBNEM DÜZGÜN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 447

Özet

Bu çalışma local ve bölgesel ölçekler için Coğrafi Bilgi Sistemlerine (CBS) veUzaktan Algılamaya (UA) dayalı sayısal ve sistematik bir risk metodolojisigeliştirmeyi amaçlamaktadır. Riskin her bir bileşeni olan tehlike, duyarlılık ve sonuçanalizleri her bir ölçek için nitel olarak değerlendirilmiştir. Geliştirilen heyelan riskibelirleme metodolojisi 330 km2 alan kaplayan Türkiye'nin batı karadeniz bölgesindebulunan Bartın ilinin Kumluca havzasında test edilmiştir.Duyarlılık haritalarını oluşturmak için gerekli olan faktörleri ve duyarlılık, tehlike,risk altındaki elemanların belirlenmesi, risk haritalamaları ve elde edilen haritalarınkarşılaştırma aşamalarında CBS ve UA teknikleri kullanılmıştır. Bu çalışmadaharitalama unitesi ve metodun heyelan duyarlılık haritalarına olan etkisi ve sonuçolarakta risk haritalarına olan etki değerlendirilecektir. Duyarlılık haritaları eğimbirimi-esaslı ve hücre birimi-esaslı olmak üzere iki farklı haritalama biriminden eldeedilmiştir. Oluşturulacak duyarlık haritalarına duyarlılık metodlarının etkisiniaraştırmak amaçlı, bu çalışma, Lojistik Regrasyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA)metodlarını, Coğrafi Ağırlıklandırılmış Lojistik Regrasyon (CAR) ve MekansalRegrasyon (MR) teknikleri ile iyileştirmiştir.Heyelan tehlikesinin tahmininde mekansal olasılık yanında, zamansal olasılığın dabelirlenmesi gerekmektedir. Çalışma alanında meydana gelen çoğu heyelanyağışların tetiklemesi ile meydana geldiği için, bu tez çalışmasında da yağışın nedenolduğu heyelanlara odaklanılmıştır. Kritik yağış eşikleri günlük ve geçmiş yağışbilgisi ve heyelan olma tarihleri kullanılarak zaman serisi, gumble dağılımı ve siddetve süre eğrileri kullanılarak üç farklı yaklaşımla tahmin edilmiştir.Risk altındaki elemanların ve bunların duyarlılıklarının belirlenmesinde local vebölgesel ölçekte farklı prosedürler uygulanmıştır. Bölgesel ölçekteki analizler içinrisk altındaki elemanlar var olan dijital kadastral veri tabanından elde edilmiştir veduyarlılıklar bazı genelleştirme yaklaşımları ile oluşturulmuştur. Diğer taraftan, localölçekte risk altındaki elemanlar geliştirilen algoritmalarla otomatik olarak yüksekçözünürlüğe sahip uzaktan algılama görüntülerinden elde edilmiştir.Sonuç risk haritalarının karşılaştırılması sonrası, eğim birimi-esaslı risk haritalarınınhücre birimi-esaslı risk haritalarına göre daha çok benzediği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

This study aims to develop a Geographic Information Systems (GIS) and RemoteSensing (RS) Based systematic quantitative landslide risk assessment methodologyfor regional and local scales. Each component of risk, i.e., hazard assessment,vulnerability, and consequence analysis, is quantitatively assessed for both scales.The developed landslide risk assessment methodology is tested at Kumlucawatershed, which covers an area of 330 km2, in Bartın province of the Western BlackSea Region, Turkey.GIS and RS techniques are used to create landslide factor maps, to obtainsusceptibility maps, hazard maps, elements at risk and risk maps, and additionally tocompare the obtained maps.In this study, the effect of mapping unit and mapping method upon susceptibilitymapping method, and as a result the effect upon risk map, is evaluated. Susceptibilitymaps are obtained by using two different mapping units, namely slope unit-based andgrid-based mapping units. When analyzing the effect of susceptibility mappingmethod, this study attempts to extend Logistic Regression (LR) and Artificial NeuralNetwork (ANN) by implementing Geographically-Weighted Logistic Regression(GWR) and spatial regression (SR) techniques for landslide susceptibilityassessment.In addition to spatial probability of occurrence of damaging events, landslide hazardcalculation requires the determination of the temporal probability. Precipitationtriggers the majority of landslides in the study region. The critical rainfall thresholdswere estimated by using daily and antecedent rainfalls and landslide occurrence datesbased on three different approaches: Time Series, Gumble Distribution and IntensityDuration Curves.Different procedures are adopted to obtain the element at risk values andvulnerability values for local and regional scale analyses. For regional scale analysis,the elements at risk were obtained from existing digital cadastral databases andvulnerabilities are obtained by adopting some generalization approaches. On theother hand, on local scale the elements at risk are obtained by high resolution remotesensing images by the developed algorithms in an automatic way.It is found that risk maps are more similar for slope unit-based mapping unit thangrid?based mapping unit.

Benzer Tezler

  1. Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi

    Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure

    BEKİR TAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

  2. Sensitivity analysis for the optimum shelter location model

    En uygun barınma alanlarının modeli için duyarlılık analizi

    SEYEDALİ HOSSEINI MILANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİMMET KARAMAN

  3. Barla Dağı Kuşağı'nda moloz akması duyarlılığının ampirik yaklaşımla bölgesel ölçekte değerlendirilmesi

    Debris flow susceptibility assessment at regional scale based on an empirical approach in the Barla Mountain Belt

    FURKAN KARABACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOLGA GÖRÜM

  4. Özellik seçimi algoritmaları kullanılarak heyelanda etkili faktörlerin belirlenmesi ve heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi

    Determination of effective factors using feature selection algorithms and production of landslide susceptibility maps

    EMREHAN KUTLUĞ ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

  5. Havza ölçeğinde heyelandan kaynaklanan zararların azaltılmasına yönelik metodoloji ve yöntemlerin geliştirilmesi (Bolaman mikro Havzası, Ordu)

    Development of methodology and methods for mitigating damages caused by landslides at basin scale (Bolaman micro basin, Ordu)

    ZEHRA KAYA TOPAÇLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANDAN GÖKÇEOĞLU