Coğrafi bilgi sistemi ile Yaka (Gelendost, Isparta) bölgesinin heyelan duyarlılık incelemesi
Yükleniyor...
Tarih
2010-02-10
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada coğrafi bilgi sistemleri eşliğinde lojistik regresyon yöntemi ile Yaka çevresinin (Gelendost, Isparta) heyelan duyarlılık değerlendirmesi yapılmıştır. Analizde kullanılan veriler topografik haritadan ve arazi çalışmalarından elde edilmiştir. İnceleme alanının yamaç açısı, yamaç eğim yönü ve yükseklik verileri GIS temelinde oluşturulan sayısal yükseklik modelinden elde edilmiştir. Jeoloji ve arazi kullanım haritaları ise arazi çalışmalarıyla hazırlanmıştır. Heyelan oluşumunda etkili olan beş önemli faktör seçilerek bunların tematik haritaları coğrafi bilgi sistemleri ile hazırlanmıştır. Heyelan duyarlılık haritası seçilen litoloji, yamaç açısı, yamaç eğim yönü, yükseklik ile arazi kullanım haritalarına göre lojistik regresyon yöntemi ile hazırlanmıştır. Lojistik regresyon yöntemi ArcGIS 9.1 yazılımı ve ArcSDM modülüyle yapılmıştır. Hazırlanan heyelan duyarlılık haritası düşük, orta ve yüksek heyelan duyarlılığı olmak üzere 3 kategori altında sınıflanmıştır. Killi, kireçtaşı ve marnlardan oluşan Göksöğüt formasyonunun yüzeylendiği, 1200 m- 1400 m yükseklik aralığında 40-45 derece eğimli ve eğim yönü 315-45 derece arasındaki yamaçlarda heyelan duyarlılığının daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak yörenin heyelan duyarlılık haritası oluşturularak planlayıcı ve olası heyelan tehlikesini azaltıcı çalışmalar için veri tabanı oluşturulmuştur.
In this study, landslide susceptibility assessments in the Yaka (Gelendost, Isparta) were carried out using geographical information systems and logistic regression analysis. The input data were collected from the topographic map and field surveys. The slope angle, slope aspect and elevation of the area in this study were generated using a GIS-based digital elevation model (DEM). Geology and land map were prepared with field surveys. Five important causative factors for landslides were selected and also corresponding thematic data layers were prepared in GIS. The landslide susceptibility map was formulated by designating the relationship of the effecting factors that cause landslides such as lithology, gradient, slope aspect, elevation and land useing to the landslide map, as determined by analysis of the terrain, through the implementation of the logistic regression method. Logistic regression method has been implemented by means of the ArcGIS 9.1 software and the ArcSDM extension. The landslide susceptibility map classifies the area into three classes of landslide susceptible zones i.e., high, moderate and very low. It was determined that the surface area of the Goksogut formation, which has attained lithological characteristics of clayey limestone with a broken and separated base, and where area landslides occur, possesses an elevation of 1200?1400 m, a slope gradient of 40?450 and a slope aspect between 315-450. As a consequence, the landslide susceptibility map produced herein is considered a valuable tool for reducing the landslide hazard and for the planning purposes.
In this study, landslide susceptibility assessments in the Yaka (Gelendost, Isparta) were carried out using geographical information systems and logistic regression analysis. The input data were collected from the topographic map and field surveys. The slope angle, slope aspect and elevation of the area in this study were generated using a GIS-based digital elevation model (DEM). Geology and land map were prepared with field surveys. Five important causative factors for landslides were selected and also corresponding thematic data layers were prepared in GIS. The landslide susceptibility map was formulated by designating the relationship of the effecting factors that cause landslides such as lithology, gradient, slope aspect, elevation and land useing to the landslide map, as determined by analysis of the terrain, through the implementation of the logistic regression method. Logistic regression method has been implemented by means of the ArcGIS 9.1 software and the ArcSDM extension. The landslide susceptibility map classifies the area into three classes of landslide susceptible zones i.e., high, moderate and very low. It was determined that the surface area of the Goksogut formation, which has attained lithological characteristics of clayey limestone with a broken and separated base, and where area landslides occur, possesses an elevation of 1200?1400 m, a slope gradient of 40?450 and a slope aspect between 315-450. As a consequence, the landslide susceptibility map produced herein is considered a valuable tool for reducing the landslide hazard and for the planning purposes.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Coğrafi bilgi sistemleri, Heyelan duyarlılığı, Lojistik regresyon, Yaka heyelanı, Geographic information systems, Landslide susceptibility, Logistic regression, Yaka landslide
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Delikanlı, M. (2010). Coğrafi bilgi sistemi ile Yaka (Gelendost, Isparta) bölgesinin heyelan duyarlılık incelemesi. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
