TY  - JOUR
T1  - Heyelan Duyarlılık Haritalarının İstatistik ve Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Üretilmesi: Taşlıdere Havzası Örneği (Rize)
TT  - Producing Landslide Susceptibility Maps Using Statistics and Machine Learning Techniques: The Rize-Taşlıdere Basin Example
AU  - Aydınoğlu, Arif Çağdaş
AU  - Altürk, Gehver
PY  - 2022
DA  - January
DO  - 10.26650/JGEOG2021-814561
JF  - Journal of Geography
PB  - İstanbul Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 1305-2128
SP  - 159
EP  - 176
IS  - 43
LA  - tr
AB  - Heyelanlar, ülkemizde önemli derecede can ve ekonomik kayba neden olmuş afet türü olduğundan heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi öncelikli araştırma konularındandır. Bu çalışmada, istatistik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sığ heyelanlara ilişkin heyelan duyarlılık analizinin gerçekleştirilmesi ve Rize- Taşlıdere Havzası örneği ile modelin performansının değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Öncelikle konuya ilişkin literatür irdelenmiş, havzanın drenaj alanı içerisinde çalışma alanı genel özellikleri ve sığ heyelan envanterinin oluşturulmasına yönelik ayrıntılı araştırmalar yürütülmüştür. Heyelan duyarlılık haritasının üretilmesinde girdi parametresi olarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknikleri ile üretilmiş onbeş parametre kullanılmıştır. Bu parametreler; arazi kullanımı, litoloji, yükselti, eğim, bakı, pürüzlülük, plan eğriselliği, profil eğriselliği, pürüzlülük indeksi, akarsu aşındırma gücü indeksi, topoğrafik nemlilik indeksi, sediman taşıma kapasitesi, drenaj yoğunluğu, drenaja olan mesafe, yol yoğunluğu ve yola olan mesafedir. Heyelan duyarlılık haritası için heyelan envanteri ve girdi parametreleri kullanılarak, Frekans Oranı (FO), Lojistik Regresyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri ile uygun parametre kestirimi ve analizler gerçekleştirilmiştir. Üretilen haritalar beş duyarlılık sınıfında belirlenmiş, performansının değerlendirilmesinde ROC (Bağıl İşlem Eğrisi) eğrisi altında kalan alan olan AUC (Eğri altındaki alan) değeri FO 0,72, LR 0.83, YSA 0.87 olarak elde edilmiştir. Böylelikle mevcut YSA tekniğinin daha yüksek doğrulukta sonuç vermesine rağmen, LR tekniğinin yakın doğrulukta ve kullanılabilir olduğu görülmektedir.
KW  - Heyelan Duyarlılık
KW  - Yapay Sinir ağları
KW  - Lojistik Regresyon
N2  - As a disaster type, landslides cause significant life and economic losses; hence, producing landslide susceptibility maps is a priority research topic. This study aims to perform a landslide susceptibility analysis for shallow landslides by using statistics and machine learning techniques and evaluate the model performance using the Rize-Taşlıdere Basin as an example. First, literature was examined. Next, a detailed research was performed on the study area characteristics and the landslide inventory creation. Fifteen parameters (i.e., land use, lithology, elevation, slope, aspect, roughness, plan curvature, profile curvature, stream erosion index, topographic humidity index, sediment-carrying capacity, drainage density, distance to drainage, road density, and distance to road) produced by the geographic information system techniques were used as the input parameters in producing the landslide susceptibility map. Using the landslide inventory and input parameters, a parameter analysis was performed for the landslide susceptibility map in five classes by employing the frequency ratio (FR), logistic regression (LR), and artificial neural network (ANN) methods. The area under the curve and the area under the relative operating curve (AUC) were used to evaluate the model performance. The results show FR of 0.72, LR of 0.83, and ANN of 0.87. Although the ANN technique provided results with a higher accuracy, the LR technique that was near accurate was usable.
CR  - Aleotti, P., & Chowdhury, R. (1999). Landslide Hazard Assessment: Summary Review and New Perspectives. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 58(1), 21-44. google scholar
CR  - Alkevli, T. (2015). Heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde örneklem stratejileri ve bazı karar verme ağaçları algoritmalarının kullanımın üzerine bir araştırma. Ankara: 
Hacettepe Üniversitesi. google scholar
CR  - Altürk, G. (2019). Coğrafi bilgi sistemleri ortamında makine öğrenmesi ve istatistiksel yöntemler kullanılarak heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi: Rize Taşlıdere havzası 
örneği. Kocaeli, Gebze: Gebze Teknik Üniversitesi. google scholar
CR  - Arca, D., & Kutoğlu, Ş. (2017). Frekans Oranı Metodu ile Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik 
Kurultayı. Ankara. Harita Kadastro Mühendisleri Odası: https:// www.hkmo.org.tr/resimler/ekler/23443add7429229_ek.pdf adresinden alındı google scholar
CR  - Ayalew, L., & Yamagishi, H. (2005). The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains. Geomorphology, 65(1-
2), 15-31. google scholar
CR  - Ayalew, L., Yamagishi, H., & Ugawa, N. (2004). Landslide susceptibility mapping using GIS-based weighted linear combination,The case in Tsugawa area of Agano river,Niigata 
Prefecture,Japan. Landslides, 1(1), 73-81. google scholar
CR  - Barling, R. (1992). Saturation Zones and ephemerel on arable land in southeastern Australia. Unpublished Phd Dissertation. University of Melbourne. google scholar
CR  - Basher, I., & Hajmeer, M. (2000). Artificial neural networks: fundamentals,computing, design, and application. Journal of Microbiological Methods, 1(43), 3-31. google scholar
CR  - Beven, K., & Kirkby, M. (1979). A Physically Based, Variable Contributing Area Model of Basin Hydrology. Un modele â base physique de zone d’appel variable de l’hydrologie du 
bassin versant. Hydrological Sciences Bulletin, (24), 43-69. google scholar
CR  - Bonham-Carter, G. (1994). Geographic Information Systems for Geoscientists, Modeling with GIS. Oxford: Pergamon Press. google scholar
CR  - Can, A. (2014). Yapay sinir ağları ile heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde farklı algoritmaların kullanımının araştırılması. Hacettepe Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi. Ankara: 
Hacettepe Üniversitesi. google scholar
CR  - Cruden, D. (1991). A simple definition of a landslide. Bulletin of the International Association Engineering Geology, 27-29. google scholar
CR  - Çan T., Tekin S. (2016). İl sınırları bazında heyelan duyarlılık haritaları: Mersin Adana Osmaniye ve Hatay Örnekleri. Ulusal Heyelan Sempozyumu. Ankara. google scholar
CR  - ÇEMGM, (2016-2). Giresun İli Bulancak Havzası Heyelan Duyarlılık Haritası ve Değerlendirme Projesi. Ankara. google scholar
CR  - ÇEMGM, (2016). Rize ili Güneysu Mikrohavzası Heyelan Duyarlılık ve Tehlike Haritası Yapım Projesi. Ankara. google scholar
CR  - Daelo, J. (1993). Receiver operating characteristic laboratory (ROCLAB):software for developing decision strategies that account for uncertainty. (2nd) International Symposium 
on Uncertainty Modeling and Analysis, (s. 318-315). google scholar
CR  - Eker, A., Dikmen, M., Cambazoğlu, S., Düzgün, Ş., & Akgün, H. (2012). Bartın,Ulus ilçesi için yapay sinir ağı ve lojistik regresyon yöntemlerinin heyelan duyarlılık çalışmasına 
uygulanması ve karşılaştırılması. Gazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Der., 27(1), 163173. google scholar
CR  - Ercanoglu, M. & Temiz, F.A. (2011). Aplication of logistic regression and fuzzy operators to landslide susceptibility assesment in Azdavay. Environmental Earth Sciences, 64(4), 
949-964. google scholar
CR  - Ercanoğlu, M. (2005). Landslide susceptibility assesment of SE Bartın (West Black Sea region,Turkey) by artificial neural networks. Natural Hazards and Earth System Sciences, 
5(6), 979-992. google scholar
CR  - Erinç, S. (1965). Yağış Müessiriyeti Üzerine Bir Deneme ve Yeni Bir İndis. İstanbul: İstanbul Üniv.Coğ.Enst.Yayınları google scholar
CR  - Evans, I. (1972). General geomorphometry,derivatives of altitude and descriptive statistics In Chorley. Spatial Analysis in Geomorphology (s. 17-90). içinde Harper & Row. google 
scholar
CR  - Frehner, M., Wasser, B., & Schwitter, R. (2007). Sustainability and success monitoring in protection forests. Bern: Federal Office for the Environment. google scholar
CR  - Furniss, M., T.D., R., & Yee, C. (1991). Road construction and maintenance. American Fisheries SocietyiSpecial Publication, 19, 297-324. google scholar
CR  - Gedikoğlu, A., Pelin, S., & Özsayar, T. (1979). Tectonic evolution of the eastern Pontides in Mesozoic. Geocome-I, 428(1), 68. google scholar
CR  - Gomez, H., & Kavzoğlu, T. (2005). Assesment of shallow lanslide susceptibility using artifucal neural networks in Jabonosa River Basin. Engineering Geology, 78(1-2), 11-27. google 
scholar
CR  - Gökçeoğlu, C., & Ercanoğlu, M. (2001). Heyelan Duyarlılık Haritalarının Hazırlanmasında Kullanılan Parametrelere İlişkin Belirsizlikler. Yerbilimleri, 22(23), 189-206. google scholar
CR  - Güven, İ. (1998). Trabzon-C30 ve D30 Paftaları. Ankara: 1/100,000 Ölçekli Açınsama Nitelikli Türkiye Jeoloji Haritaları. google scholar
CR  - Harr, R., & Nichols, R. (1993). Stabilizing forest roads to help restore fish habitats:a northwest Washington example. Fisheries, 18(4), 1822. google scholar
CR  - Hect-Nielsen, R. (1990). Neurocomputing. Addison-Wesley. google scholar
CR  - Horton, R. (1945). Erosional development of streams and their drainage basins: hydrophysical approach to quantitative morphology. Bulletin Of The Geological Society Of 
America, 56(3), 275-370. google scholar
CR  - Hosmer, D., Stanley Lemeshow , S., & Sturtdivant, R. (2013). Applied Logitic Regression (3 b.). New Jersey: John Wiley & Sons,. google scholar
CR  - Jacobs, R. (1998). Increased rates of convergence through learning rate adaptation. Neural Networks 1, 1(4), 295-307. google scholar
CR  - Kaastra, I., & Boyd, M. (1996). Designing a neural network for forecasting financial and economic time series. Neurocomputing, 10(3), 215-236. google scholar
CR  - Konar, A. (2005). Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications (2005 edition b.). Almanya: Springer. google scholar
CR  - Larsen, M., & Parks, J. (1997). How wide is a Road?The association of roads and mass movements in a forested mountane environment. Earth Surface Process and Landforms, 22, 
835-848. google scholar
CR  - Lee, S., & Talib, J. (2005). Probabilistic landslide susceptibility and factor effect analysis. Environmental Geology, 47(7), 982-990. google scholar
CR  - Lee, S., Ryu, J., Min, K., & Won, J. (2003). Landslide susceptibility analysis using GIS and artificial neural network. Earth Surface Processes and Landforms, 28(12), 1361-1376. google 
scholar
CR  - Milewski, I., Markoski, B., Gorin, S., & Jovanovski, M. (2009). Application of remote sensinh and GIS in detection of potential landslide areas. Scientific Symposium Geography and 
Sustainable Development, (s. 455-465). Ohrid,Republic of Macedonia. google scholar
CR  - Moore, I., & Burch, G. (1986). Sediment transport capacity of sheet and rill flow:application of unit stream power theory. Water resources research, 22(8), 1350-1360. google 
scholar
CR  - Moore, I., & Wilson, J. (1992). Length-slope factors for the Revised Universal Soil Loss Equation :simplified method for estimation. Journal of Soil and Water Conversation, 47(5), 
423-428. google scholar
CR  - Moore, I., Grayson, R., & Ladson, A. (1991). Digital terrain modelling:a review of hydrological,geomorphological and biological applications. Hydrological Processes, 5(1), 3-30. 
google scholar
CR  - Nefeslioğlu, H. A., Gokceoglu, C. & Sonmez, H. (2008). An assesment on the use of logistic regression and artificual neural networks with different sampling strategies for the 
preparation of landslide susceptibility maps. Engineering Geology, 97(3-4), 171-191. google scholar
CR  - Negnevitsky, M. (2002). Artificial Intelligence A Guide to Intelligent Systems (2 b.). Great Britain: Addison-Wesley. google scholar
CR  - Okay, I., & Şahintürk, Ö. (1997). Geolog of the Eastern Pontides. n A.G.Robinson(ed.) Rgional and petroleum of the Black Sea and surriounding region,AAPG Memoir. google scholar
CR  - OGM (2007). Orman Genel Müdürlüğü Amenajman Planı. Ankara. google scholar
CR  - Özdemir, A. (2008). Zemin Mekaniği ve Zemin Mühendisliğine Giriş. Konya: İnci Matbaası. google scholar
CR  - Özsayar, T., Pelin, S., & Gedikoğlu, A. (1981). Doğu Pondidlerde kretase. KTÜ Yerbilimleri Dergisi, 65-114. google scholar
CR  - Saha, A., Gupta, R., & Arora, M. (2002). GIS-based landslide hazard zonation in Bhagirathi (Ganga) valley,Himalayas. Int.J.Remote Sensing, 23(2), 357-369. google scholar
CR  - Soeters, R., & Van Western, C. (1996). Slope instability recognition,analysis and zonation. Transportation Research Board, National Research Council. Washington D.C.: National 
Academy Press. google scholar
CR  - Şaroğlu, F., & Yılmaz, Y. (1986). Geological Evolution and Basin Models During Neotectonic Episode in the Eastern Anatolia. Maden Tetkik ve Arama Dergisi, 107(107), 70-93. google 
scholar
CR  - Tekin, S., & Çan, T. (2019). Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Ermenek Havzası nın (Karaman) Kayma Türü Heyelan Duyarlılık Değerlendirmesi. Bilge International Journal of Science 
and Technology Research, 3(1), 21-28. google scholar
CR  - Tekin, S., Çan, T., & Mazman, T. T. (2015). Doğu Akdeniz Bölgesinin Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Heyelan Duyarlılık Değerlendirmesi. MÜHJEO’2015: Ulusal Mühendislik Jeolojisi 
Sempozyumu, KTÜ, (s. 137-144). Trabzon. google scholar
CR  - Uzunsoy, M., & Görcelioğlu, E. (1985). Havza Islahında Temel İlke ve Uygulamalar. İstanbul: İ .Ü.Orman Fakültesi Yayınları. google scholar
CR  - Wang, C. (1994). Theory of generalization in learning machines with neural application. USA: The University of Pennsylvania. google scholar
CR  - Web (2018). 9 12, 2018 tarihinde psilolojik.gen.tr: https://www. psikolojik.gen.tr/yapay-sinir-aglari.html adresinden alındı google scholar
CR  - Wilson, J., & Gallant, J. (2000). Terrain Analysis :Principles and Applications (1 edition b.). Wiley. google scholar
CR  - Wythoff, B. (1993). Backpropagation neural networks: a tutorial. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 18(2), 115-155. google scholar
CR  - Varnes, D. (1978). Slope movement types and processes, in Schuster, R.L., and Krizek, R.J., eds., Landslides—Analysis and control. National Research Council, Transportation 
Research Board. Washington: National Academy of Sciences. google scholar
CR  - Yalçın, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey):Comparisons of results and 
confirmations. Catena, 72(1), 1-12. google scholar
CR  - Yeon, Y., & Ryu, K. (2010). Landslide susceptibility mapping in Injae,Korea,Using a decision tree. Engineering Geology, 116(3-4), 274-283. google scholar
CR  - Yesilnacar, E., & Topal, T. (2005). Landslide susceptibility mapping: a comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek region. 
Engineering Geology, 79(3-4), 251-266. google scholar
CR  - Yılmaz, I. (2009). Comparison of landslide susceptibility mapping methodologies for Koyulhisar, Turkey: conditional probability,logistic regression,artificial neural network and 
support vector machine. Environmental Earth Science, 61(4), 821-836. google scholar
CR  - Yılmaz, I. (2010). The effect of the sampling strategies on the landslide susceptibility mapping conditional probability and artificial neural networks. Environmental Earth Science, 
60(3), 505-519. google scholar
CR  - Yılmaz, I., Terlemez, İ., & Uysal, Ş. (1998). Hınıs (Erzurum güneydoğusu) dolaylarının bazı stratigrafik ve tektonik özellikleri. MTA Dergisi, 108. google scholar
CR  - Yüksel, N. (2007). Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Heyelan Duyarlılık Haritalarının Oluşturulmasında İstatistiksel Yöntemlerin ve Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması: Kumluca-Ulus 
(Bartın) Bölgesi. Ege Coğrafya Dergisi, 23(2), 19-35. google scholar
UR  - https://doi.org/10.26650/JGEOG2021-814561
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1357926
ER  -