VERİ ANALİZ YÖNTEMLERİNE DAYALI OLARAK ORMAN YANGINLARININ İNCELENMESİ

Abstract

Bu araştırmanın temel amacı, Antalya ve Muğla illerinde 2020-2023 yılları arasında gerçekleşen yangınların enerji miktarını belirleyerek, yangınların şiddetini değerlendirmektir. Çalışmada, MODIS cihazlarıyla kaydedilen veriler kullanılmış olup, Terra ve Aqua EOS uyduları tarafından sağlanan MODIS verileri incelenmiştir. Antalya'da 1742 ve Muğla'da 597 yangın verisi kullanılmıştır. Yangınların çıkardığı enerji miktarını hesaplamak için, uydu görüntülerinden elde edilen parlaklık sıcaklığı ve sıcaklığa olan güven değerleri kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak, her bir yangın olayının toplam enerjisi kilowatt cinsinden hesaplanmıştır. Elde edilen enerji miktarları, yangının büyüklüğünü ve şiddetini yansıtmaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenmesi yöntemlerinden Yapay Sinir Ağı (YSA), Destek Vektör Regresyonu (SVR) ve Doğrusal Regresyon (Liner) kullanılarak enerji miktarının tahmini yapılmıştır. SVR ve Liner modelleri üzerinde yapılan analizlerde, yangın şiddeti ile enerji miktarı arasında doğrusal bir ilişki tespit edilememiştir. Ancak, YSA modelinde verilerin normalize edilmesiyle düşük sıcaklıklı yangın olayları için başarılı sonuçlar elde edilmiştir. YSA modeli, düşük sıcaklıklar için daha iyi öğrenme yeteneği gösterir, bu da daha doğru tahminler yapabilmesine olanak sağlar, modelin düşük sıcaklıklar için daha iyi bir öğrenme yeteneğine sahip olduğunu ve bu nedenle daha doğru tahminler yapabildiğini işaret etmektedir. Yangınların enerji miktarını belirlemenin ve yangınların şiddetini analiz etmenin önemli bir adımı olarak değerlendirilebilir. Çalışmanın spesifik sonucu olarak, seçilen iki inceleme bölgesinde orman yangını olasılığının tahmini için en başarılı olan modeller saptanmıştır. Antalya’da ve Muğla’da YSA yöntemine dayalı tahmin çalışmalarının SVM ve LR modellerinden daha başarılı olduğu saptanmıştır. Elde edilen veriler, yangın kontrol ve yönetim stratejilerinin geliştirilmesine ve yangın riskinin azaltılmasına katkı sağlayabilir. SVR modelinin düşük sıcaklıklı yangınlar için daha iyi performans göstermesi, gelecekteki

çalışmalarda daha fazla optimize edilmiş modellerin geliştirilebileceğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, yangın yönetimi ve müdahale stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir ve gelecekteki yangın olaylarının etkilerini daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir.