Uzaktan algılama verileri kullanılarak yapay zekâ ile deprem sonrası hasar tespiti

Deprem meydana gelen büyüklüğe bağlı olarak oldukça yıkıcı etkilere sebep olabilmektedir. Özellikle Türkiye’de 6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen 7.7 ve 7.6 büyüklüğündeki depremler örnek olarak verilebilir. Hatay bu iki büyük depremden fazlasıyla etkilenmiş ve çok geçmeden 20 Şubat tarihinde 6.4 büyüklüğünde üçüncü bir deprem daha yaşamıştır. Her üç depremde çok fazla sayıda insan yaralanmış, hayatını kaybetmiş, binalar hasar görmüş veya yıkılmıştır. Depremin sebep olduğu hasarı tespit etmek ise kurtarma ve yardım faaliyetlerinin bölgeye koordineli ve hızlı bir şekilde iletilebilmesi konusunu gündeme getirmiştir. Depremlerin kısa süreli aralıklarla meydana gelmesi deprem sonrası bina hasarı tespitinin ivedilikle yapılması gerektiği gerçeğini gözler önüne sermiştir. Çalışmada, Hatay iline ait deprem sonrası uzaktan algılama yöntemi ile elde edilen Sentinel-2 uydusu tarafından çekilen görüntüler kullanılmıştır. Bu görüntülerden ulaşılan veriler makine öğrenmesi yöntemi türü olan gözetimli öğrenme modeline ait beş algoritma (destek vektör makinesi, karar ağaçları, Naive Bayes ve k-NN ve ensemble) tarafından çözümlenmiştir. K-En yakın komşuluk (KNN) modeli ile % 85.1; karar ağaçları (Decision Tree-DT) modeli ile % 81.6; destek-vektör matrisi ile %62.1; Navie Bayes modeli ile %66.8 ve Ensemble modeli ile % 86 başarı oranı sağlanmıştır. Çalışma sayesinde deprem sonrası bina hasar tespitine ait görüntü yansıma verilerinin yapay zekâya öğretilmesi ile daha hızlı sonuç elde edildiği görülmüştür. Çalışmanın amacı bu işlevin gerçekleşmesi ile yardım faaliyetlerinin koordinasyonunun hızlı bir şekilde yerine getirilmesidir.