Geological mapping using remote sensing technologies
Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak jeolojik haritalama
- Tez No: 238840
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. LÜTFİ SÜZEN, DOÇ. DR. NURETDİN KAYMAKÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, ASTER, litolojik haritalama, yardımcı veri, Sivas havzası, Remote Sensing, ASTER, lithological mapping, ancillary data, Sivas basin
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sivas havzasında yer alan çalışma sahasında olduğu gibi ,sahanın çoğunluğunun sedimanter kayaçlardan oluştuğu ve benzer spektral özellikler gösterdiği bir durumda, yalnızca ASTER sensörü yeterli olmayabilir. Bu nedenle spektral sınıflandırmaya ek olarak morfolojik parametrelerin de kullanılması öngörülebilir. Bu araştırmanın amacı, farklı kayaç topluluklarının daha hassas haritalanabilmesi için spektral özelliklerin yanısıra yüzey parametrelerinin kullanımının etkinliğini test etmektir. ASTER görüntüleri farklı kayaçlar için sınıflandırılmış ve SYM kullanılarak yüzey özelliklerinden yararlanılmıştır.Farklı kaynaklardan gelen verilerin birarada değerlendirilmesinde Maksimum Benzerlik (MB) algoritması kullanılmıştır. Metodoloji sınıflanan jeolojik birimlerin spektral özelliklerinin kullanılmasının yanı sıra, yüzey özelliklerinin de birlikte hesaba katılmasını içermektedir.. Öncelikle yalnızca dokuz ASTER bandı ile MB sınıflandırması, diğer altı sınıflandırma da dokuz ASTER bandı ve yardımcı verilerin ayrı ayrı MB ile sınıflandırması olacak şekilde yedi farklı sınıflandırma yapılmıştır.Bunların sonucunda, değerlendirilen sınıfların birbirlerinden ayrılmasında spektral özelliklerinin yeterli olmadığı durumlarda yüzey parametrelerinin sınıflandırmanın doğruluğunun artırılmasında faydalı olduğunu göstermiştir. Tüm yardımcı verinin birlikte değerlendirildiği sınıflandırmada, genel doğruluğun %5'den fazla arttığı belirlenmiştir. Buna ek olarak, sınıfların çoğunluğunun doğruluğunda ayrı ayrı %10'dan fazla artış gözlemlenmiştir. Ancak sonuçlar sınıflanan birimlerin kapladığı alanların metodolojinin uygulanması açısından sıkıntı yaratabildiğini ortaya çıkarmıştır.
Özet (Çeviri)
In an area of interest- Sivas Basin, Turkey- where most of the units are sedimentary and show similar spectral characteristics, spectral settings of ASTER sensor may not be enough by itself. Therefore, considering other aspects, such as morphological variables, is reasonable in addition to spectral classifiers. The main objective of this study is to test usefulness of integration of spectral analysis and morphological information for geological mapping. Remotely sensed imagery obtained from ASTER sensor is used to classify different lithological units while DEM is used to characterize landforms related to these lithological units.Maximum Likelihood Classification (MLC) is used to integrate data streaming from different sources. The methodology involves integrating the surface properties of the classified geological units in addition to the spectral reflectances. Seven different classification trials were conducted: : 1. MLC using only nine ASTER bands, 2. MLC using ASTER bands and DEM, 3. MLC using ASTER bands and slope, 4. MLC using ASTER bands and plan curvature, 5. MLC using ASTER bands and profile curvature, 6. MLC using ASTER bands and drainage density and finally 7. MLC using ASTER bands and all ancillary data.The results revealed that integrating topographical parameters aid in improvement of classification where spectral information is not sufficient to discriminate between classes of interest. An increase of more than 5% is observed in overall accuracy for the all ancillary data integration case. Moreover more than 10% improvement for most of the classes was identified. However from the results it is evident that the areal extent of the classified units causes constraints on application of the methodology.
Benzer Tezler
- Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data
İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi
MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN
- Türkiye'de meteorit kraterlerinin landsat uydu görüntülerinde aranması
Başlık çevirisi yok
MEHMET DAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Astronomi ve Uzay BilimleriEge ÜniversitesiAstronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ SEZER
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Marmara Denizi tabanının ve yakın çevresinin yüzey oluşumlarının çok yönlü araştırılması (Jeomatik)
Examination (Geomatic) of' morphological features of the sea floor surrounding area of the Marmara sea
CEM GAZİOĞLU
Doktora
Türkçe
2001
Su Ürünleriİstanbul ÜniversitesiKıyı ve Liman Mühendisliği Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL DOĞAN
- Hazine arazilerindeki işgallerin belirlenmesinde ve satışa esas hazine arazilerinin kıymetlendirilmesinde bilgi teknolojilerinin kullanımı
Determination of the occupations in treasury lands and assessment of sale essence treasury lands by information technologies
ABDULLAH ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ARZU ERENER