Validating fire patterns occurrences: a maxent-based machine learning analysis of forest fire risk maps in southwest, Turkiye
Yangın desenlerinin oluşumlarının doğrulanması: güneybatı Türkiye'deki orman yangını risk haritalarının maxent tabanlı makine öğrenimi analizi
- Tez No: 958563
- Danışmanlar: PROF. DR. ERTUĞRUL BİLGİLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Orman yangınları, Yangın başlangıçları, Yangın riski, Maksimum Entropi, Makine öğrenimi, Forest fires, Fire ignitions, Fire risks, Maximum Entropy, Machine learning
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Orman Entomolojisi ve Koruma Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İklimsel anormallikler ve artan insan baskılarının, orman yangınlarının sıklık ve şiddetini artıracağı öngörülmektedir. Bu nedenle yangın olasılığının tahmini ve haritalanması, etkili önleme ve risk yönetimi için kritik önemdedir. Bu çalışmada, Akdeniz iklimine sahip Türkiye'nin güneybatısındaki dört ilçede, Maksimum Entropi (MaxEnt) modeli kullanılarak orman yangını olasılığı tahmin edilmiş ve haritalanmıştır. 2008–2018 yıllarına ait yangın kayıtları ile ağaç kompozisyonu, topoğrafya, iklim ve insan faaliyetlerini temsil eden değişkenler modele entegre edilmiştir. Modelin performansı 0.71–0.87 AUC değerleriyle iyi düzeyde bulunmuş, maksimum sıcaklık ve yollara mesafe en etkili faktörler olmuştur. 2019–2020 yıllarına ait yangın verileriyle yapılan doğrulamada, yangınların büyük bölümü yüksek–çok yüksek riskli alanlarda gerçekleşmiş ve modelin pratik geçerliliği ortaya konmuştur. Bulgular, yangına hassas Akdeniz ekosistemlerinde etkili yangın yönetimi için önemli katkılar sunmaktadır. Ayrıca, MaxEnt'in yalnızca varlık verilerine dayanması, gelecekte yokluk verilerinin de eklenmesini gerekli kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Climate anomalies and rising human pressures are expected to increase the frequency and severity of forest fires. Therefore, estimating and mapping fire probability are essential for effective prevention and risk management. This study applies the Maximum Entropy (MaxEnt) model to predict and map forest fire occurrence in four districts of Southwestern Türkiye, characterized by a Mediterranean climate. Using fire records from 2008–2018 and environmental variables such as tree composition, topography, climate, and human activity, the model achieved Area Under the Curve (AUC) values between 0.71 and 0.87, indicating good predictive performance. Maximum temperature and distance from roads were the most influential predictors. Validation with fire data from 2019–2020 showed that most events occurred in areas classified as high to extreme fire probability, confirming the model's practical utility. These results provide valuable guidance for fire management in Mediterranean ecosystems. Additionally, the reliance of MaxEnt on presence-only data highlights the need to include absence records in future studies.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile yangın verilerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of fire data using machine learning methods
ZEYNEP NAZLI ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İlk ve Acil YardımSakarya ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYTULLAH EREN
- Improved bone marrow cell classification using enhanced capsnet and enhanced U-net: Addressing data imbalance and large-scale data
Geliştirilmiş kapsül ağı ve U-net kullanarak kemik iliği hücrelerinin iyileştirilmiş sınıflandırılması: Veri dengesizliği ve büyük ölçekli veri sorunlarına çözüm
AMINA FARIS ABDULLAH AL-RAHHAWI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Application of the T-matrix method to the numerical modeling of a linear active sonar array
Başlık çevirisi yok
ERHAN ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mühendislik BilimleriThe Naval Postgraduate SchoolPROF. STEVEN R. BAKER
PROF. CLYDE L. SCANDRETT
- Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi
Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Dirsek ve diğer difüzör tasarım parametreleri geliştirilerek üretilen bronz ejektör pompalarının performansının incelenmesi numerik ve deneysel yaklaşım
Investigation of the performance of bronze ejector pumps manufactured by developing the elbow and other diffuser design parameters numerical and experimental approach
TUNCER AYNA
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Gedik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL