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, Remote Sensing, Geographic Information Systems, Coastal Landslide, Landslide Susceptibility, Logistic 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: 62
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
- Coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak yazı havzasının (Orta - Çankırı) heyelan duyarlılık değerlendirmesi
Landslide susceptibility assessment of the yazı river catchment ( Orta - Çankırı ) by using geographical information systems
ŞULE ÇÖREKÇİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Jeoloji MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. TOLGA ÇAN
- Coğrafi bilgi sistemi ile Yaka (Gelendost, Isparta) bölgesinin heyelan duyarlılık incelemesi
Coğrafi bilgi sistemi ile Yaka (Gelendost, Isparta) bölgesinin heyelan duyarlılık incelemesi
MEHMET DELİKANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Jeoloji MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN ÖZDEMİR
- Artvin ili (Merkez ilçe) için bütünleşik doğal kaynaklı afet duyarlılığının değerlendirilmesi
The assesment of integrated natural disaster susceptibility for Artvin province (Central district)
SERVET ÇELEBİ
Doktora
Türkçe
2021
Jeoloji MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYKUT AKGÜN
- 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
- Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
BEKİR TAŞTAN
Doktora
Türkçe
2021
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU