{"title":"基于模糊规则的Yığılca土耳其西北部林区滑坡易感性填图","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":"{\"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}","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}
Fuzzy rule-based landslide susceptibility mapping in Yığılca Forest District (Northwest of Turkey)
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.