Kural tabanlı algoritma ile heyelan duyarlılık haritalaması (Beni Ahmed bölgesi, Rif dağları, Fas )
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Heyelanlar, sebep oldukları ekonomik kayıplar ve can kayıpları nedeniyle halen dünyanın her yerinde en önemli doğal tehlikelerden biridir. Son yıllarda çok sayıda çalışma yapılmış olsa da, heyelan tehlikesinin azaltılması ile ilgili araştırmalar güncelliğini korumaktadır. Bu sorunun temel nedeni, heyelanların karmaşıklığındaki artışın dünyanın hemen her coğrafyasında gözlemlenmesidir. Heyelan duyarlılık analizi, heyelanların mekansal olasılıklarının değerlendirilmesinin ilk ve en önemli aşamalardan birisidir; başka bir deyişle, orta ölçekten bölgesel ölçeğe yapılan heyelan değerlendirmelerinde heyelan tehlikesini azaltmak için gereklidir. Bu çalışmanın amacı, Fas'ın Rif Dağları'ndaki Beni Ahmed Bölgesi'nde, uzman görüşüne dayalı kural tabanlı bir bulanık algoritma olan katlı Mamdani bulanık algoritması kullanılarak bir heyelan duyarlılık modeli oluşturmaktır. Araştırmalar 4 aşamada gerçekleştirilmiştir. Bunlar, (i) çalışma alanı için heyelan envanter haritasının üretilmesi, (ii) bölgedeki hazırlayıcı faktörlerin değerlendirilmesi, (iii) katlı Mamdani bulanık algoritmalarının ve uzman modellerin kural tabanlı yapılarının yorumlanması ve (iv) katlı bulanık çıkarsama sistemlerinin değerlendirilmesi, heyelan duyarlılıklarının haritalanması ve performans değerlendirmeleridir. Sonuç olarak, bölgede yapılan arazi çalışmaları, Google Earth'ten edinilen uydu görüntülerinin yorumlanması ve yakın zamanda mevcut literatürde yayınlanmış yayınlar doğrultusunda toplam 323 heyelan haritalanmıştır. Bu çalışmada üretilen heyelan envanteri, uzman modellerin doğrulaması için kullanılmıştır. Katlı bulanık çıkarsama sistemlerinin mekansal tahmin performanslarını değerlendirmek için Alıcı İşletim Özellikleri (ROC) eğrileri uygulanmıştır. Bu amaçla, ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) istatistikleri değerlendirilmiştir. AUC değerlerine göre en iyi performans, dar üyelik fonksiyonları ve Durulaştırmadan Bağımsız Hiyerarşik Bulanık Sistemin uygulandığı model için 0.67 olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, gerekli veri tabanının sağlanması durumunda, bu çalışmada oluşturulan uzman modeller kullanılarak uzman tabanlı heyelan duyarlılık haritaları tüm Rif Dağları için üretilebilir. Landslides are still one of the most important natural hazards considering the economic losses and loss of life which they cause in all over the world. Even though numerous studies have been conducted over the last few decades, the researches related with reducing landslide hazard still keep up-to-date. The main reason for this issue the raise in complexity of the landslides observed in almost every geographical area of the world. Landslide susceptibility analysis is one of the first and the most important stage for the evaluation of landslide spatial probabilities; in other words, it is essential for landslide assessments performed in medium to regional scales to reduce landslide hazard. The purpose of this study is to produce a landslide susceptibility model by using a cascaded Mamdani fuzzy algorithm, a rule-based fuzzy algorithm based on expert opinion, in the Beni Ahmed Region in Rif Mountains in Morocco. The investigations were carried out in four stages. These are (i) producing of landslide inventory map for the study area, (ii) evaluation of the conditioning factors in the region, (iii) construction of the cascaded Mamdani fuzzy algorithms and rule-based structures of the expert models, and (iv) evaluation of the cascaded fuzzy inference systems, mapping of the landslide susceptibilities, and performance assessments. As a result, total 323 landslides were mapped in accordance with the field studies performed in the region, interpretations of satellite images which were acquired from the Google Earth, and recent papers which were already published in current literature. The landslide inventory produced in this study was used for verification of the expert models. The Receiver Operating Characteristics (ROC) curves were implemented in order to assess spatial prediction performances of the cascaded fuzzy inference systems. For this purpose, the Area Under the ROC Curve (AUC) statistics were evaluated. According to the AUC values, the best performance was calculated to be 0.67 for the model in which narrow membership functions and Defuzzification-Free Hierarchical Fuzzy System (DF-HFS) were implemented. As a consequence, in case necessary database is provided, expert-based landslide susceptibility maps can be produced for all Rif Mountains by using the expert models constructed in this study.
Collections