- Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi
- Vol: 4 Issue: 2
- Evaluation of Machine Learning Performance in Wildfire Susceptibility Mapping Under Limited Training...
Evaluation of Machine Learning Performance in Wildfire Susceptibility Mapping Under Limited Training Data Condition
Authors : Mahyat Shafapourtehrany
Pages : 317-327
Doi:10.46387/bjesr.1174006
View : 16 | Download : 3
Publication Date : 2022-10-26
Article Type : Research
Abstract :Orman yangını duyarlılık haritalaması çeşitli faktörlerden etkilenebilir. En etkili faktörlerden biri envanter verileri, kapsamı, biçimi ve güvenilirliğidir. Bu çalışma, Support Vector Machine’in (SVM) sınırlı eğitim verisi koşulları altında orman yangınına duyarlı alanları tespit etme ve haritalama kabiliyetine sahip olup olmadığını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu hipotezi test etmek için Türkiye'nin Doğu Akdeniz Bölgesi'nde yer alan Muğla ilindeki orman yangınları pilot çalışma alanı olarak seçilmiştir. Bahsedilen orman yangını Muğla'da 29 Temmuz 2021'de başlamış ve yerleşim alanlarını, hayvanları ve geniş ormanlık alanları önemli ölçüde etkilemiştir. Bağımsız değişkenler olarak on dört orman yangını etkili değişken analizinde kullanılmıştır. Doğruluk değerlendirmesi için Area Under thr Curve (AUC) tekniği kullanılarak uygulama yapılmıştır. Başarı oranı ve tahmin oranları sırasıyla (%91.42) ve (%87.69)’dir. Tahmin oranına göre, SVM diğer yanık alanları en hassas bölgeler olarak başarıyla tanımladı.Keywords : Orman Yangını, Envanter, Duyarlılık, Türkiye, Jeo-uzamsal