Heyelan Duyarlılık Haritası İçin Adımsal Regresyona Dayalı Faktör Seçme Yönteminin Etkinliğinin Araştırılması

Abstract

Optimum faktör seçimi ve harita üretim metodunun belirlenmesi heyelan duyarlılık haritası üretim sürecinin en önemli bileşenleri arasında yer almaktadır. Fakat; heyelan duyarlılık haritalarında kullanılan faktörler ile yöntemlerin tespitinde henüz evrensel kuralların oluşturulamadığı söylenebilir. Bu çalışmanın temel amacı, çok sayıda heyelanda etkili faktörler içerisinde optimum faktör modelinin tespiti ve farklı yöntemler kullanılarak heyelan duyarlılık haritası üretimindeki etkinliğinin araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda, adımsal regresyon (AR) metodu optimum faktör modeli tespitinde kullanılmıştır. Ayrıca, lojistik regresyon (LR) ve rastgele orman (RO) gibi harita tahmin yöntemlerinin heyelan duyarlılık haritası üretimindeki etkinliği araştırılmıştır. Üretilen duyarlılık haritalarının performanslarının değerlendirilmesi amacıyla genel doğruluk, kappa değerleri, ROC (Alıcı işlem karakteristikleri) eğrisi ile AUC (Eğri Altında Kalan) değerleri incelenmiştir. Ayrıca üretilen modeller arasındaki farklılıklar ve istatistiksel anlamlılıkları McNemar’s testi ile analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda, AR yöntemiyle belirlenen 6 faktörden oluşan Model-6 (NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Yükseklik, Bakı, Litoloji, Topoğrafik Islaklık İndeksi(TIİ), Eğim) ile optimum faktör model kurulmuştur. En yüksek genel doğruluk (%88,27) AR algoritması tarafından belirlenen 6 faktörü içeren veri setinin (Model-6) RO algoritması yardımıyla tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, AR ve RO yöntemi ile belirlenen optimum faktör modelinin geleneksel LR yönteminden yaklaşık %8 oranında daha üstün olduğunu ve bu farkların istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ortaya koymuştur.