Meteorolojik kökenli bir doğal afet olan sel ve taşkına tam olarak hazırlıklı olmak, klasik mücadele yöntemlerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile oluşturulacak duyarlılık haritalarına göre uygulanması ile mümkün olabilir. Bu çalışmada Çanakkale İl sınırları içerisinde bulunan Karamenderes Havzasının sel ve taşkın duyarlılık haritaları CBS ortamında oluşturulmuştur. Sel ve taşkın risk alanların belirlenmesinde çok kriterli karar verme yöntemlerinden (ÇKKVY) Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) kullanılmıştır. AHS içerisinde veri seti olarak litoloji, yağış, eğim, bakı, yükseklik, akarsu ağına uzaklık, arazi kullanımı ve örtüsü (AKÖ) kullanılmıştır. Çalışma alanının ayrıntılı AKÖ haritası Sentinel 2-A uydu görüntülerinin destek vektör makinaları (DVM) denetimli sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılması ile oluşturmuştur. AHS’de kullanılan veri setlerinin sel ve taşkın olayına etki dereceleri AHS yönteminin bir parçası olan ikili karşılaştırma ile belirlenmiştir. CBS ortamına aktarılan verilere AHS uygulanarak sel ve taşkın risk haritaları oluşturulmuştur. Geçmiş dönemlerde olan sel ve taşkın olayları doğrulama amaçlı kullanılmıştır ve CBS ortamında AHS kullanılarak bu çalışmada üretilen risk haritaları afet yönetimi sürecinin hazırlıklı olma safhasında kullanılabilirdir.
Being fully prepared for flood and overflow, which is a natural disaster of meteorological origin, can only be possible by applying classical struggle methods according to the sensitivity maps to be created using Geographic Information Systems (GIS). In this study, flood and overflow susceptibility maps of Kara Menderes Basin, located within the borders of Çanakkale Province, were created in GIS environment. The Analytical Hierarchy Process (AHP), one of the multi-criteria decision-making methods (MCDM), was used to determine the flood and flood risk areas. In the AHP, lithology, precipitation, slope, aspect, elevation, distance to the river network, land use and cover (LULC) were used. The detailed LULC map of the study area was created by classification of Sentinel 2-A satellite images by support vector machines (SVM) supervised classification method. The degree of impact of the datasets used in the AHP on the flood event was determined by pairwise comparison that is the part of AHP method. Flood and overflow risk maps were created by applying AHP to the data set transferred to the GIS environment. Flood and overflow events in the previous periods were used for verification purposes and the risk maps produced in this study using AHP in the GIS environment can be used in the preparedness phase of the disaster management process.
By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.
