Coğrafi bilgi sistemleri ve lojistik regresyon yöntemi ile kıyı heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi: Ayancık-Gerze arası, (Sinop)
Assessment of coastal landslide sensitivity with geographical information systems and logistic regression method: Between Ayancik-Gerze, (Sinop)
- Tez No: 783776
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR AVDAN, PROF. DR. HAKAN AHMET NEFESLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Kıyı Heyelan, Heyelan Duyarlılığı, Lojistik Regresyon Analizi, Heyelan, Lojistik regresyon yöntemi, Regresyon analizi, Remote Sensing, Geographic Information Systems, Coastal Landslide, Landslide Susceptibility, Logistic Regression Analysis, Geographical information systems, Landslide, Logistic regression method, Regression analysis
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğal afet türlerinden bir tanesi olan heyelan, özellikle dünyanın dağlık alanlarında oldukça fazla maddi hasara ve ölüme neden olmaktadır. Yıkıcı etkiye sahip olan heyelanların verdiği zararların boyutlarının gereğinden daha az tahmin edilmesi, heyelanlara ilişkin detaylı çalışmaların yapılmasını mecburi kılmaktadır. Bu çalışmada, Ayancık – Gerze İlçeleri (Sinop) arası kıyı şeridinin çok değişkenli istatiksel yöntemleri kullanarak kıyı heyelan duyarlılığı açısından değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda çalışma sahasında daha önceden meydana gelen kıyı heyelanlardan yola çıkılarak, kıyı heyelan oluşabilme olasılığı olan bölgelerin belirlenmesi amaçlanmış ve çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden bir tanesi olan Lojistik Regresyon Analizi kullanılarak kıyı heyelan duyarlılık haritası hazırlanması hedeflenmiştir. Kıyı heyelan duyarlılık haritası oluşturmak için geçmiş çalışmalardan yola çıkılarak parametreler belirlenmiştir. Bu parametreler; eğim, bakı, yükseklik, litoloji, topografik nemlilik indeksi (TWI), profil eğriliği, plan eğriliği ve normalize fark bitki indeksi (NDVI) olarak kararlaştırılmıştır. Çalışmada lojistik regresyon metodu gerçekleştirilmiş olup regresyon sabiti ve parametrelerin regresyon katsayıları elde edilmiştir. Lojistik regresyon analizi ile oluşturulan kıyı heyelan duyarlılık haritasının doğruluk değerlendirilmesi ROC analizi ile yapılmış ve AUC değeri %79 olarak sonuçlanmıştır. Bu çalışmanın sonucunda modelin oldukça başarılı ve anlamlı olduğu görülmüştür. Lojistik regresyon analizi ile üretilen duyarlılık harita, gelecekteki olası heyelanlar için risk içinde olan alanların tahmininde bulunulabilir ve afet yönetimi planlamasına ait çalışmalara yol gösterebilir.
Özet (Çeviri)
Landslide, which is one of the natural disaster types, causes a lot of material damage and death, especially in the mountainous areas of the world. Underestimating the extent of the damage caused by landslides, which have a destructive effect, makes it necessary to carry out detailed studies on landslides. In this study, it was aimed to evaluate the coastline between Ayancık-Gerze Districts (Sinop) in terms of coastal landslide susceptibility using multivariate statistical methods. For this purpose, based on the coastal landslides that occurred previously in the study area, it was aimed to determine the regions with the possibility of coastal landslides and it was aimed to prepare a coastal landslide susceptibility map by using Logistic Regression Analysis, which is one of the multivariate statistical methods. In order to create a coastal landslide susceptibility map, parameters were determined based on previous studies. These parameters are; slope, aspect, height, lithology, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature and normalized difference vegetation index (NDVI). In the study, the logistic regression method was performed and the regression constant and the regression coefficients of the parameters were obtained. The accuracy of the coastal landslide susceptibility map created by logistic regression analysis was evaluated by ROC analysis and the AUC value was 79%. As a result of this study, it was seen that the model was quite successful and significant. The sensitivity map produced by logistic regression analysis can predict areas at risk for possible future landslides and guide the studies on disaster management planning.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri ile makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak almus barajı su alanlarının zamansal değişiminin analizi ve geleceğe yönelik mekânsal projeksiyonları
Analysis of the temporal changes in the water areas of almus dam using remote sensing data and machine learning algorithms, and spatial projections for the future
YAĞMUR SEREN ŞIKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY BAŞ DOĞAN
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Karaburun yarımadası heyelan duyarlılık haritasının coğrafi bilgi sistemleri ile üretimi
Landslide suspectibility mapping of Karaburun Peninsula with geographic information systems
MUHİTTİN OZAN KARAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYE NİHAN ÇABUK
- Yığılca Orman İşletme Müdürlüğü'nde heyelan duyarlılık haritalarının coğrafi bilgi sistemleri yardımı ile üretilmesi ve orman yolları açısından değerlendirilmesi
Mapping landslide susceptibility using geographical information systems and its evaluation for forest roads in the Yigilca Forest Directorate
REMZİ EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDURRAHİM AYDIN
- An innovative model integrating spatial and statistical analyses for a comprehensive traffic accident study
Kapsamlı bir trafik kaza çalışması için coğrafi ve istatistiksel analizlerin entegrasyonu ile oluşturulan yeni bir model
İPEK NEŞE ŞENER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN İNAL