Landslide Susceptibility Mapping Using Shallow Neural Networks Model at Refahiye District in Turkey

Authors : Sohaib K M Abujayyab, Ismail Rakıp Karaş

Pages : 61-77

View : 17 | Download : 9

Publication Date : 2020-09-30

Article Type : Research

Abstract :Heyelanlar nüfus ve altyapı için sürekli bir tehlike oluşturmaktadır. Heyelan duyarlılığının haritalanması heyelan risklerini önlemek için önemli bir konudur. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'nin Refahiye ilçesinde heyelan duyarlılık haritalaması için yüksek doğruluklu model üretmektir. Modelde heyelan duyarlılık haritalaması için sığ sinir ağlarını kullanılırken, uygun veriden gerekli faktörleri çıkarmak ve haritalama ve eğitim hesaplama süresini azaltmak için iki değişkenli Spearman sıra korelasyon testi kullanılmıştır. 21 mekansal faktörden 12'si, Spearman korelasyon testi kullanılarak ilgili faktörler olarak seçilmiştir. İlgili faktörler jeoloji, yollara uzaklık, jeolojik faylara olan uzaklık, su yollarına olan uzaklık, akış yönü, bakı, arazi kabartı, ısı yük endeksi, eğim / bakı dönüşümü, alan maruziyet indeksi, bileşik topografik indeks ve yüksekliktir. Oluşturulan veri kümesi, 10 katlı çapraz geçerlilik yöntemini kullanarak eğitim, doğrulama ve test veri kümelerine bölünmüştür. %86,3'lük genel doğruluk performansı elde edilen en iyi eğitim fonksiyonu (Trainlm)'dir. Geliştirilen NN modeli, IRIS kıyaslama veri seti kullanılarak test edildi ve lojistik regresyon algoritmasına göre daha yüksek performans gösterdi. Sonuç olarak, bu çalışmada heyelan duyarlılık haritalamasında sığ sinir ağları yöntemi başarıyla uygulanmış ve yöntem gelecekteki çalışmalar için önerilmiştir.
Keywords : CBS, Heyelan duyarlılık haritalaması, Sığ sinir ağları