Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Yükseklik Modellemesi (Samsun-Mert Irmağı Havzası Örneği)

Birçok mühendislik uygulamasında, topoğrafik yüzeye ihtiyaç duyulmakta ve topoğrafyanın uygun doğrulukta belirlenmesi gerekmektedir. Sayısal yükseklik modeline dayalı uygulamalarda olduğu gibi, örnek çalışma alanı yatay ve düşey konum bilgileri kullanılarak yükseklik değerleri uygun yöntemlerle belirlenebilir. Bu çalışmada Samsun ili Mert ırmağı havzası ve kent sınırlarının kesiştiği alanda, hâlihazır haritalardan temin edilmiş yatay ve düşey koordinat bilgilerinin yer aldığı noktalardan, yükseklik (kot) değerleri yapay sinir ağları yöntemlerinden Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (ÇKYSA) ve regresyon analizi kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada 3 farklı kombinezon denenmiştir. Bunlar: (i) X koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini; (ii) Y koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini; (iii) X ve Y koordinat bilgisiyle yükseklik tahmini şeklindedir. Karşılaştırma kriterleri olarak Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve determinasyon katsayısı (R2) kullanılmıştır. OMH, KOKH ve R2 kriterlerine göre yükseklik modellemesinde yapay sinir ağı modelinin regresyon modellerinden daha iyi uyum (uygun doğruya) sağladığı gözlenmiştir. En yüksek R² değeri (0.948) (iii) kombinezonunun giriş verisi olarak kullanıldığı ÇKYSA modelinden elde edilmiştir. En düşük R² değeri ise 0.132 (ii) kombinezonunun denendiği regresyon modelinde görülmüştür. Yapılan modelleme sonucunda yükseklikler (iii) kombinezonu ve ÇKYSA ile daha başarılı tahmin edilmiştir. Dolayısıyla, yapay sinir ağlarının regresyon analizine alternatif bir yöntem olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.