Yığılca Orman İşletmesi'nde (Kuzeybatı Türkiye) bulanık-kural tabanlı heyelan duyarlılık haritasının oluşturulması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yığılca Orman İşletmesinin heyelan duyarlılık haritası CBS-tabanlı FuzzyCell yazılımı kullanılarak bulanık kural tabanlı olarak oluşturulmuştur. 315 adet heyelan içeren envanter haritası alanda daha önce yazarlar tarafından üretilen envanterin arazi çalışmaları ile güncellenmiş şeklidir. Alanda daha önce yazarlar tarafından üretilen heyelan duyarlılık haritasına bağlı olarak karşılaştırma yapabilmek amacıyla, yine 8 adet parametre harita seçilmiş ve daha sonra heyelan duyarlılık haritalama için bulanıklaştırılmıştır: arazi kullanımı, litoloji, yükselti, eğim, bakı, yola uzaklık, dereye uzaklık ve plan eğrisellik. Bulanık çıkarım sistemi olarak Mamdani modeli seçilmiştir. Bulanık kuralların tanımlanmasından sonra modelin durulaştırması için Alan Merkezi metodu uygulanmıştır. Daha sonra elde edilen bulanık duyarlılık haritası 0-1 aralığında normalleştirilmiş ve çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek olmak üzere beş farklı duyarlılık sınıfına ayrılmıştır. Seçilen 8 parametre haritasına bağlı olarak geliştirilen modele göre, Yığılca Orman İşletmesinde heyelan duyarlılığı 0.703 EAA (Eğri Altındaki Alan) değeri ile 32 ila 67 (ki 1-100 aralığındadır) duyarlılıkları arasında belirlenmiştir. Sınıflandırılan heyelan duyarlılık haritasına göre Yığılca Orman İşletmesinin %32.84'ü yüksek ve çok yüksek duyarlılık sınıflarında iken, alanın %29.59'u düşük ve çok düşük duyarlılık sınıflarında, geriye kalan ise orta duyarlılık sınıfında yer almaktadır. Alanda daha önce lojistik regresyon (LR) metodu ile üretilen heyelan duyarlılık haritası ile karşılaştırıldığında duyarlılık sınıflarının dağılımında önemli farklılık gözlenmektedir. Bu bulanık kural tabanlı modelin tamamıyla parametrelerin nasıl sınıflandırıldığı ve bulanıklaştırıldığının yanı sıra kural tabanın ne kadar doğru oluşturulduğuna bağlıdır. Ancak yine de bulanık kural tabanı ile modelleme CBS entegre çalışmalarda oldukça esnek muhakeme imkanı ve böylece belirlilik ve kesinlik olmaması durumunun da dikkate alınmasına imkan sağlamaktadır.
Landslide susceptibility map of Yığılca Forest District was formed based on developed fuzzy rules using GIS-based FuzzyCell software. An inventory of 315 landslides was updated through fieldworks after inventory map previously generated by the authors. Based on the landslide susceptibility mapping study previously made in the same area, for the comparison of two maps, same 8 landslide conditioning parameters were selected and then fuzzified for the landslide susceptibility mapping: land use, lithology, elevation, slope, aspect, distance to streams, distance to roads, and plan curvature. Mamdani model was selected as fuzzy inference system. After fuzzy rules definition, Center of Area (COA) was selected as defuzzification method in model. The output of developed model was normalized between 0 and 1, and then divided five classes such as very low, low, moderate, high, and very high. According to developed model based 8 conditioning parameters, landslide susceptibility in Yığılca Forest District varies between 32 and 67 with 0.703 Area Under the Curve (AUC) value. According to classified landslide susceptibility map, in Yığılca Forest District, 32.89% of the total area has high and very high susceptibility while 29.59% of the area has low and very low susceptibility and the rest located in moderate susceptibility. The result of developed fuzzy rule based model compared with previously generated landslide map with logistic regression (LR). According to comparison of the results of two studies, higher differences exist in terms of AUC value and dispersion of susceptibility classes. This is because fuzzy rule based model completely depends on how parameters are classified and fuzzified and also depends on how truly the expert composed the rules. Even so, GIS-based fuzzy applications provide very valuable facilities for reasoning, which makes it possible to take into account inaccuracies and uncertainties.
Landslide susceptibility map of Yığılca Forest District was formed based on developed fuzzy rules using GIS-based FuzzyCell software. An inventory of 315 landslides was updated through fieldworks after inventory map previously generated by the authors. Based on the landslide susceptibility mapping study previously made in the same area, for the comparison of two maps, same 8 landslide conditioning parameters were selected and then fuzzified for the landslide susceptibility mapping: land use, lithology, elevation, slope, aspect, distance to streams, distance to roads, and plan curvature. Mamdani model was selected as fuzzy inference system. After fuzzy rules definition, Center of Area (COA) was selected as defuzzification method in model. The output of developed model was normalized between 0 and 1, and then divided five classes such as very low, low, moderate, high, and very high. According to developed model based 8 conditioning parameters, landslide susceptibility in Yığılca Forest District varies between 32 and 67 with 0.703 Area Under the Curve (AUC) value. According to classified landslide susceptibility map, in Yığılca Forest District, 32.89% of the total area has high and very high susceptibility while 29.59% of the area has low and very low susceptibility and the rest located in moderate susceptibility. The result of developed fuzzy rule based model compared with previously generated landslide map with logistic regression (LR). According to comparison of the results of two studies, higher differences exist in terms of AUC value and dispersion of susceptibility classes. This is because fuzzy rule based model completely depends on how parameters are classified and fuzzified and also depends on how truly the expert composed the rules. Even so, GIS-based fuzzy applications provide very valuable facilities for reasoning, which makes it possible to take into account inaccuracies and uncertainties.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Çevre Bilimleri
Kaynak
İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
66
Sayı
2
