Çayeli (Rize) ilçesinde jeofizik verilerle bütünleşik heyelan duyarlılığı ve risk haritalarının oluşturulması

Bu çalışmada, Çayeli ilçesinde heyelan duyarlılığının belirlenmesi amacıyla makine öğrenmesi tabanlı bütünleşik bir analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmada topoğrafik, hidrolojik, jeolojik, iklimsel ve sismik/jeoteknik faktörler birlikte değerlendirilmiş; AFAD, MTA, CORINE, OpenStreetMap ve sayısal yükseklik modeli verileri kullanılmıştır. Ayrıca Çayeli Belediyesi’nden temin edilen 55 adet jeolojik-jeoteknik rapor incelenmiş ve jeofizik veriler CBS ortamında modele dahil edilmiştir. Toplam 28 koşullayıcı faktör oluşturulmuş, VIF analizi sonucunda yüksek doğrusal bağlantıya sahip değişkenler çıkarılarak modelleme süreci 22 faktör üzerinden yürütülmüştür. Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, XGBoost, LightGBM, SVM ve YSA dahil olmak üzere on farklı makine öğrenmesi algoritması karşılaştırılmıştır. Modeller 5 katlı çapraz doğrulama ve bağımsız test veri seti ile değerlendirilmiştir. Son aşamada SHAP analizi uygulanarak faktörlerin model tahminlerine etkisi yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda heyelan duyarlılık haritaları üretilmiş ve çalışma alanındaki mevcut heyelanlarla yüksek mekânsal uyum gösterdiği belirlenmiştir. Çalışma, makine öğrenmesi ve açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerinin heyelan duyarlılık analizlerinde etkili sonuçlar sunduğunu ortaya koymuştur.