Fuzzy rule-based landslide susceptibility mapping in Yığılca Forest District (Northwest of Turkey)

A. Aydın, R. Eker
{"title":"Fuzzy rule-based landslide susceptibility mapping in Yığılca Forest District (Northwest of Turkey)","authors":"A. Aydın, R. Eker","doi":"10.17099/JFFIU.48480","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Yigilca Orman Isletmesinin heyelan duyarlilik haritasi CBS-tabanli FuzzyCell yazilimi kullanilarak bulanik kural tabanli olarak olusturulmustur. 315 adet heyelan iceren envanter haritasi alanda daha once yazarlar tarafindan uretilen envanterin arazi calismalari ile guncellenmis seklidir. Alanda daha once yazarlar tarafindan uretilen heyelan duyarlilik haritasina bagli olarak karsilastirma yapabilmek amaciyla, yine 8 adet parametre harita secilmis ve daha sonra heyelan duyarlilik haritalama icin bulaniklastirilmistir: arazi kullanimi, litoloji, yukselti, egim, baki, yola uzaklik, dereye uzaklik ve plan egrisellik. Bulanik cikarim sistemi olarak Mamdani modeli secilmistir. Bulanik kurallarin tanimlanmasindan sonra modelin durulastirmasi icin Alan Merkezi metodu uygulanmistir. Daha sonra elde edilen bulanik duyarlilik haritasi 0-1 araliginda normallestirilmis ve cok dusuk, dusuk, orta, yuksek ve cok yuksek olmak uzere bes farkli duyarlilik sinifina ayrilmistir. Secilen 8 parametre haritasina bagli olarak gelistirilen modele gore, Yigilca Orman Isletmesinde heyelan duyarliligi 0.703 EAA (Egri Altindaki Alan) degeri ile 32 ila 67 (ki 1-100 araligindadir) duyarliliklari arasinda belirlenmistir. Siniflandirilan heyelan duyarlilik haritasina gore Yigilca Orman Isletmesinin %32.84’u yuksek ve cok yuksek duyarlilik siniflarinda iken, alanin %29.59’u dusuk ve cok dusuk duyarlilik siniflarinda, geriye kalan ise orta duyarlilik sinifinda yer almaktadir. Alanda daha once lojistik regresyon (LR) metodu ile uretilen heyelan duyarlilik haritasi ile karsilastirildiginda duyarlilik siniflarinin dagiliminda onemli farklilik gozlenmektedir. Bu bulanik kural tabanli modelin tamamiyla parametrelerin nasil siniflandirildigi ve bulaniklastirildiginin yani sira kural tabanin ne kadar dogru olusturulduguna baglidir. Ancak yine de bulanik kural tabani ile modelleme CBS entegre calismalarda oldukca esnek muhakeme imkani ve boylece belirlilik ve kesinlik olmamasi durumunun da dikkate alinmasina imkan saglamaktadir.","PeriodicalId":17682,"journal":{"name":"Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University","volume":"1 1","pages":"559-571"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2016-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17099/JFFIU.48480","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 4

Abstract

Yigilca Orman Isletmesinin heyelan duyarlilik haritasi CBS-tabanli FuzzyCell yazilimi kullanilarak bulanik kural tabanli olarak olusturulmustur. 315 adet heyelan iceren envanter haritasi alanda daha once yazarlar tarafindan uretilen envanterin arazi calismalari ile guncellenmis seklidir. Alanda daha once yazarlar tarafindan uretilen heyelan duyarlilik haritasina bagli olarak karsilastirma yapabilmek amaciyla, yine 8 adet parametre harita secilmis ve daha sonra heyelan duyarlilik haritalama icin bulaniklastirilmistir: arazi kullanimi, litoloji, yukselti, egim, baki, yola uzaklik, dereye uzaklik ve plan egrisellik. Bulanik cikarim sistemi olarak Mamdani modeli secilmistir. Bulanik kurallarin tanimlanmasindan sonra modelin durulastirmasi icin Alan Merkezi metodu uygulanmistir. Daha sonra elde edilen bulanik duyarlilik haritasi 0-1 araliginda normallestirilmis ve cok dusuk, dusuk, orta, yuksek ve cok yuksek olmak uzere bes farkli duyarlilik sinifina ayrilmistir. Secilen 8 parametre haritasina bagli olarak gelistirilen modele gore, Yigilca Orman Isletmesinde heyelan duyarliligi 0.703 EAA (Egri Altindaki Alan) degeri ile 32 ila 67 (ki 1-100 araligindadir) duyarliliklari arasinda belirlenmistir. Siniflandirilan heyelan duyarlilik haritasina gore Yigilca Orman Isletmesinin %32.84’u yuksek ve cok yuksek duyarlilik siniflarinda iken, alanin %29.59’u dusuk ve cok dusuk duyarlilik siniflarinda, geriye kalan ise orta duyarlilik sinifinda yer almaktadir. Alanda daha once lojistik regresyon (LR) metodu ile uretilen heyelan duyarlilik haritasi ile karsilastirildiginda duyarlilik siniflarinin dagiliminda onemli farklilik gozlenmektedir. Bu bulanik kural tabanli modelin tamamiyla parametrelerin nasil siniflandirildigi ve bulaniklastirildiginin yani sira kural tabanin ne kadar dogru olusturulduguna baglidir. Ancak yine de bulanik kural tabani ile modelleme CBS entegre calismalarda oldukca esnek muhakeme imkani ve boylece belirlilik ve kesinlik olmamasi durumunun da dikkate alinmasina imkan saglamaktadir.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
基于模糊规则的Yığılca土耳其西北部林区滑坡易感性填图
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Surface glossiness properties of impregnated with some plant tannins and varnished wooden material Effect of heat treatment on the dimensional stability of ash (Fraxinus angustifolia Vahl.) wood Analysis of spatial components in building-garden- road relationship: Yavuz Selim Boulevard example, Trabzon A research on the preferences of material and size in the Turkish kitchen furniture industry. Phytosociological investigations of steppe and steppe forest vegetation in the south-east part of Central Anatolia of Turkey
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1