Makine öğrenmesi ile orman yangını riskinin tahmin edilmesi: Taşköprü Orman İşletme Müdürlüğü örneği
Estimate forest fire risk using machine learning: An example of Taşköprü Forestry Directorate
- Tez No: 873359
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER KÜÇÜK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kastamonu Orman Bölge Müdürlüğü'nün Taşköprü Orman İşletme Müdürlüğü'nde gerçekleştirilen bu çalışmada makine öğrenmesi ile orman yangın riskinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yangın riskinin tahmin edilmesinde 2017-2022 yılları arasında Taşköprü Orman İşletme Müdürlüğü'nde meydana gelen yangınlara ait veriler ile hiç yangın çıkmamış alanlara ait veri seti kullanılmıştır. Makine öğrenmesi ile orman yangının riskinin tahmin edilmesi için 4 ana kriter (meşcere özellikleri, topoğrafya, çevresel faktörler ve meteorolojik veriler) ve 12 alt kriter (ağaç türleri, gelişim çağı, kapalılık, eğim, bakı, yükseklik, yerleşim yerine uzaklık, tarım alanlarına uzaklık, yola uzaklık, su kaynaklarına uzaklık, sıcaklık ve rüzgâr hızı) belirlenmiştir. Yangın riskinin belirlenmesi için makine öğrenmesi olarak Çok Katmanlı Algılayıcı, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Makine öğrenmesi ile yapılan deneysel çalışmalar en az %94'lik doğruluk oranına ulaşılmıştır. Bu sonuç, makine öğrenmesi yöntemleri ile orman yangın riskinin tahmininde etkili olabileceğini göstermektedir. Bu çalışmanın sonuçları orman yangını riskinin tahmin ederek olası orman yangınlarının çıkabilecek alanlarda yangın çıkmadan önce önlemlerin alınmasına ve erken müdahale yapılmasına katkıda bulunacaktır.
Özet (Çeviri)
This study was conducted at the Taşköprü Forest Management Directorate of the Kastamonu Regional Directorate of Forestry. The aim was to predict forest fire risk using machine learning. Data on fires that occurred between 2017 and 2022 in the Taşköprü Forest Management Directorate were used along with data on areas where no fires had occurred. Four main criteria (stand characteristics, topography, environmental factors, and weather conditions) and 12 sub-criteria (tree species, age class, canopy closure, slope, aspect, elevation, distance to settlements, distance to agricultural areas, distance to roads, distance to water sources, temperature, and wind speed) were identified for predicting fire risk using machine learning. Multilayer Perceptron, Random Forest, and Support Vector Machine models were used to predict fire risk through machine learning. Experimental studies using machine learning achieved an accuracy rate of at least 94%. This finding suggests that machine learning methods could effectively predict forest fire risk. In conclusion, this study highlights the importance of using Machine Learning models to predict forest fire risk. The significance of this study lies in its contribution to preventing potential forest fires by predicting fire risks and enabling early intervention measures before fires occur.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi metotları kullanılarak orman yangınlarının tahmini: Türkiye'de vaka çalışması
Prediction of forest fires using machine learning methodology: A case study in Türkiye
BETÜL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN
- Güney Ege ve Batı Akdeniz bölgelerinde meydana gelen orman yangınlarının hava kalitesiyle olan ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship between forest fires and air quality in the Southern Aegean and Western Mediterranean regions
CANSU AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR
- Veri analiz yöntemlerine dayalı olarak orman yangınlarının incelenmesi
Investigation of forest fires based on data analysis methods
ZEYNEP AYTOLU KÜLAHCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Akıllı şehirler için kentsel yangın risk yönetimine yönelik model tasarımı
Model design for urban fire risk management for smart cities
TUĞRUL URFALI
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN EYMEN
- Orman yangınlarının hava kirliliğine etkisinin araştırılması ve makine öğrenmesi ile modellenmesi
Investigation of the effects of forest fires on air pollution using machine learning modeling
HİLAL ARSLAN
Doktora
Türkçe
2026
Çevre Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN