Görüntüleme
9
İndirme
2
Bu çalışmada, Gölbaşı-Merkez (Adıyaman) arasında kalan yaklaşık 1200 km2’lik bölgede yapay sinir ağları yöntemi ile heyelan duyarlılık değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışma alanında 177 heyelan bulunmakta olup, 79,85 km2’lik alana sahiptir. Duyarlılık değerlendirmesi için yükseklik, jeoloji, yamaç eğimi, pürüzlülük, topoğrafik nemlilik indeksi parametreleri heyelan hazırlayıcı faktörler olarak kullanılmıştır. Çalışma alanından elde edilen veri seti rastgele seçim yöntemiyle %80’i analiz, %10’u test ve %10’u doğrulama verisi olmak üzere üçe ayrılmıştır. Elde edilen duyarlılık haritası çok düşük ile çok yüksek arasında 5 sınıfta değerlendirilmiştir. Elde edilen heyelan duyarlılık haritasına göre; çalışma alanının yaklaşık %30’u, mevcut heyelanların ise %78,4’ü yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda yer almaktadır. Elde edilen heyelan duyarlılık haritasının doğruluğu alıcı işletim karakteristik eğrisi ve eğri altında kalan alan ile değerlendirilmiş olup 0,84 olarak hesaplanmıştır Bu değer kurulan modelin doğruluğunun yüksek bir değere sahip olduğunu göstermektedir
In this study, heyelan sensitivity assessment was made by the method of artificial nerve networks in the area of about 1200 km2 remaining between Gölbaşı-Central (Adıyaman). The work area contains 177 heilans and has an area of 79.85 km2. For the sensitivity assessment, the height, geology, curvature, smoothness, topographic humidity index parameters have been used as preparing factors for heyelan. The set of data obtained from the field of study is divided into three: 80% analysis, 10% test and 10% verification data by random selection method. The achieved sensitivity map was assessed in 5 classes between very low and very high. According to the achieved heyelans sensitivity map; about 30% of the work area and 78.4% of the existing heyelans are located in high and very high sensitivity areas. The accuracy of the obtained heyelane sensitivity map is assessed by the receiver’s operating characteristic curve and the remaining area under the curve and is calculated as 0.84 This value indicates that the accuracy of the established model has a high value.
In this study, landslide susceptibility assessment was carried out using artificial neural networks in an area of approximately 1200 km2 between Gölbaşı and Center (Adıyaman). There are 177 landslides in the study area and the area cover 79.85 km2. Digital elevation model, geology, slope, roughness index, topographic position index (TPI) parameters were used as factors that controlling landslides in susceptibility evaluations. The data set belonging to the study area was divided into three as %80 analysis, %10 test and %10 validation data by the random selection method. The susceptibility map obtained was evaluated in 5 classes, from very low to very high. According to the susceptibility map; approximately %30 of the study area and %78.4 of landslides are located in high and very sensitive areas. The accuracy of the landslide susceptibility map obtained was evaluated with the receiver operating characteristic curve and the area under the curve and it was calculated as 0.84. This value shows that the accuracy of the established model has a high value.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
