Bu çalışmada, 30 Ekim 2020 Sisam Adası (Seferihisar-İzmir) depremi sonrasında Bayraklı ve Bornova ilçelerinde saha gözlemlerine dayalı olarak belirlenen bina hasar sınıflarının, makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç hasar sınıfından oluşan veri seti, belirgin sınıf dengesizliği içermektedir. Bu nedenle model performansları, dengesiz veri setlerine duyarlı ölçütler kullanılarak değerlendirilmiştir. Karar ağacı (DT), rastgele orman (RF), yapay sinir ağları (ANN), destek vektör makineleri (SVM) ve Aşırı Gradyan Artırma Algoritması (XGBoost), algoritmaları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. En iyi performansı sağlayan modelin çıktıları Coğrafi Bilgi Sistemleri ortamına aktarılmış ve mekânsal hasar kestirim haritası üretilmiştir. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi yöntemlerinin deprem sonrası bina hasarlarının mekânsal örüntülerini modellemede etkili bir araç sunduğunu göstermektedir.
Hasar kestirimi Makine öğrenmesi Sisam Adası (Seferihisar-İzmir) depremi Dengesiz veri seti Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)
Bu çalışmanın gerçekleşmesi için veri paylaşımını sağlayan AFAD Başkanlığına ve İzmir Büyükşehir Belediyesine teşekkür ederiz.
This study aims to estimate post-earthquake building damage classes in the Bayraklı and Bornova districts of İzmir following the 30 October 2020 Samos Island (Seferihisar–İzmir) earthquake using machine learning methods. The dataset consists of three damage classes (low, moderate, and high) derived from field-based damage assessments and exhibits a severe class imbalance. Therefore, model performances were evaluated using class-sensitive metrics. Decision Tree, Random Forest, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms were comparatively analyzed. The outputs of the best-performing model were transferred to a Geographic Information Systems environment to generate building-scale spatial damage estimation maps. The results demonstrate that machine learning-based approaches provide an effective framework for capturing spatial patterns of post-earthquake building damage and supporting risk-informed decision-making processes.
Damage estimation Machine learning Samos Island (Seferihisar–İzmir) earthquake Unbalanced dataset Geographic Information Systems (GIS)
We would like to thank AFAD and Izmir Metropolitan Municipality for providing data sharing for this study.
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Deprem Mühendisliği, Planlamada Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Sismoloji ve Sismik Arama, Yer Bilimlerinde Hesaplamalı Modelleme ve Simülasyon |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 13 Ekim 2025 |
| Kabul Tarihi | 3 Şubat 2026 |
| Erken Görünüm Tarihi | 21 Nisan 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.46464/tdad.1802507 |
| IZ | https://izlik.org/JA48TE35XD |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Sayı: Advanced Online Publication |
Amaç
Türk Deprem Araştırma Dergisi (TDAD); deprem ve buna bağlı olarak deprem tehlikesini ağırlıklı olarak yerbilimleri mühendislik (jeodezi/harita, jeofizik, jeoloji), inşaat, deniz bilimleri, tsunami, mimarlık, şehir planlama araştırmaları ile belirleyerek afet yönetiminin temel işlevleri olan zarar azaltma, hazırlıklı olma, müdahale ve iyileştirme uygulamalarını geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Hem Türkçe konuşan ve anlayan ülkeler topluluğunda, hem de dünyanın farklı ülkelerinde Türkçe bilen araştırmacılarda, deprem özelinde bir Türkçe bilim terminolojisi gelişimine katkı sağlamak ve ortak bir dil birliği oluşturmak dergimizin temel hedeflerinden biridir.
Kapsam
Deprem odaklı zarar azaltma, hazırlıklı olma, müdahale ve iyileştirme uygulamalarının gelişimine yönelik mühendislik araştırmaları, yeni kavramlar ve teknikler üzerinde duran araştırmalar, yeni yazılım ve uygulama teknolojileri içeren ve eğitim/araştırma noktasında mesleki gelişime katkı sağlayan çalışmalar dergimizin ilgi alanına giren konuları kapsamaktadır.
GELİR KAYNAKLARI
TDAD'ın (yazar ücreti, abonelik, reklam, basım, vb. dahil) herhangi bir gelir kaynağı yoktur ve dergi doğrudan T.C. İçişleri Bakanlığı kurumu olan AFAD’a bağlıdır. Dergi, tüm kurumsal ve organizasyonel desteğini AFAD'dan alır.
REKLAM
TDAD reklam kabul etmemektedir ve reklam türlerini kullanarak reklamların okuyucu/kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini ölçen herhangi bir reklam politikasına sahip değildir.
DOĞRUDAN PAZARLAMA
Yayıncı kurum veya dergi ile ilişkili olarak TDAD’ın, dolaylı veya doğrudan herhangi bir pazarlama faaliyeti bulunmamaktadır.
ERİŞİM
TDAD, yazarlar ve kullanıcılar için açık erişimli dergi politikasını kabul eder. Dergi kullanıcıları ve okurları, TDAD'de yayımlanan makalelerin tam metnini okuma, indirme, kopyalama, dağıtma, yazdırma, arama veya bağlantı verme hakkına sahiptir. Bu nedenle, tüm makaleler mümkün olduğunca en geniş kitleye ücretsiz olarak sunulmaktadır. Bu yaklaşım, BOAI ve CC-BY 4.0 ilkeleri ile uyumludur.
Lisans ve lisansüstü derecelerini Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Şehir ve Bölge Planlama Bölümü’nde tamamlayan Polat’ın Uluslararası ve ulusal 200’ün üstünde yayını, 122 proje çalışması ve 2000’in üzerinde atıfı bulunmaktadır.
2013 yılında Karadeniz Teknik Üniversitesi İç Mimarlık Bölümü'nden mezun oldu. 2016 yılında aynı üniversiteden İç Mimarlık alanında yüksek lisansını, 2020 yılında ise Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi'nden İç Mimarlık alanında doktorasını tamamladı. Halen Atatürk Üniversitesi İç Mimarlık Bölümü'nde doçent olarak görev yapmaktadır. Araştırma alanları arasında mimarlık tarihi, dini yapılar, iç tasarım, iç mimarlık eğitimi ve yeniden işlevlendirme yer almaktadır.
Selda Coşkuner Aktaş is an associate professor in Family and Consumer Sciences at Hacettepe University, where she has been a faculty member since 2004 in the Faculty of Economics and Administrative Sciences. She earned her BSc, MSc, and PhD in Family and Consumer Sciences from Hacettepe University, completing her degrees in 2004, 2007, and 2013. In addition to her academic journey at Hacettepe, Dr. Coşkuner Aktaş pursued a BSc in Business Management in 2005 and another in Sociology in 2020 from Anadolu University. Her commitment to broadening her expertise took her to North Carolina State University (NCSU), where she served as a visiting scholar from 2011 to 2012 and conducted research from July to September 2015. As a member of the American Sociological Association (ASA), Dr. Coşkuner Aktaş’s research interests encompass a range of topics, including role theory, multiple roles, role balance, family-work balance, and gender roles. Her work continues to contribute significantly to family dynamics and well-being.
1977 Konya doğumlu olan Prof. Dr. Musa Hakan ARSLAN, lisans ve yüksek lisans eğitimini 1998 ve 2000 yıllarında İTÜ İnşaat Mühendisliği bölümü ve İTÜ FBE İnşaat ABD'de tamamlamıştır. Arslan, 1998-2003 yılları arasında özel sektörde proje mühendisi olarak çalışmış ve 2003 yılında Selçuk Üniversitesinde akademik hayatına başlamıştır. 2007 yılında Selçuk Üniversitesinde tamamladığı doktorasının ardından 2007-2010 yılları arasında Yardımcı Doçent, 2011-2016 yılları arasında Doçent ve 2016'dan beri de profesör olarak görev yapmaktadır. Arslan'ın 2025 yılı itibari ile 100 üzerinde SCI'da taranan dergilerde makalesi, 4000'e yakın Google Ctiation kayıtlarında atıfı, 5 adet patenti bulunmaktadır. Betonarme yapılar, deprem performansı, güçlendirme yöntemleri, prefabrike yapılar ve yapay zekanın yapı mühendisliğinde uygulamaları başlıklarında çalışmalar yapan Arslan'ın halen 5'i doktora olmak üzere 30'a yakın tamamlanmış lisansüstü danışmanlığı mevcuttur.
Lisans eğitimini Uludağ Üniversitesi İ.İ.B.F.'de tamamlamıştır. Marmara Üniversitesi Bankacılık anabilim dalında yüksek lisans ve doktora yapmıştır. Cumhuriyet Üniversitesi İktisat anabilim dalında da doktorası derecesi bulunmaktadır. Çeşitli bankaların şube ve genel müdürlüklerinde orta kademe yöneticilik yapmıştır. Halen Cumhuriyet Üniversitesi İ.İ.B.F. Finans Bankacılık bölümünde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır. Başlıca çalışma alanları bankacılık, finansal ekonomi, finansal piyasalarda sürdürülebilirlik ve dijitalleşme ile gayrimenkul finansmanı şeklinde sıralanabilir.