Geri Dön

Optik ve radar uzaktan algılama görüntüleri kullanılarak litolojik birimlerin farklı sınıflandırma teknikleri ile karşılaştırılması

Comparison of lithological units with different classification techniques using optical and radar remote sensing images

  1. Tez No: 740985
  2. Yazar: HATİCE SEVAL MANAP
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR TANER SAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Bu çalışmada Antalya'nın batısında kalan Batı Torosları içine alan bölgenin uzaktan algılama verilerinden optik görüntüleri (ASTER), Polarimetrik Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri (Sentinel-1) ve sayısal yükseklik modeli (DEM) verilerinden yararlanılarak litolojik haritalaması yapılmıştır. Sınıflandırma yöntemlerinden maksimum benzerlik sınıflandırması, makine öğrenme algoritmalarından destek vektör makinaları ve rastgele orman ile derin öğrenme algoritması olan yapay sinir ağları sınıflandırmalarının kullanılması ve bunların birbirleri ile karşılaştırılması amaçlanmıştır. Optik ve radar uzaktan algılama verileri ile DEM verileri farklı kombinasyonlarda birleştirilerek oluşturulan girdi veri setleri, farklı sınıflandırıcı algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında Kemer ve çevresini içine alan pilot bölgede kayaçların detay mineral tayini için, ince kesitlerin farklı açılarda görüntüleri alınarak sınıflandırması da yapılmıştır. Elde edilen mineral oranlarından spektral karışımlar üretilmiştir. Bu spektral karışımlardan türetilen spektral imzalar ve mevcut spektral kayaç kütüphanesinden elde edilen spektral imzalar kullanılarak Spektral Açı Haritalayıcı (SAM) analizi yapılmış ve sonrasında litolojik sınıflandırmalar da üretilmiştir. Tüm analizlere ilişkin sonuçlar, mevcut jeoloji haritası ve arazi gözlemleri ile karşılaştırılarak, doğruluk analizi yapılarak neticelendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the lithological mapping of the region to the west of Antalya, including the Western Taurus Mountains, was made using optical images (ASTER), polarimetric SAR images (Sentinel-1) and digital elevation model (DEM) data from remote sensing data. It was aimed to use maximum similarity classification from classification methods, support vector machines from machine learning algorithms and artificial neural networks classifications as random forest and deep learning algorithms and to compare them with each other. The input data sets generated by combining optical and radar remote sensing data with DEM data in different combinations are classified with different classification algorithms. Within the scope of this thesis, the images of the thin sections at different angles were taken and their classification was also performed for the detailed mineral determination of the rocks in the pilot region of Kemer and its surroundings. Spectral mixtures were produced from the obtained mineral ratios. Spectral Angle Mapper (SAM) analyses were performed using the spectral signatures generated from spectral mixtures and spectral signatures of the existing spectral libraries of rocks, and then lithological classifications also produced. The results of all analyses were compared with the existing geological map and field observations and concluded by performing accuracy analysis.

Benzer Tezler

  1. Açıklanabilir yapay zeka yöntemleri ile toprak tuzluluğu haritalarının üretilmesi

    Soil salinity mapping using explainable artificial intelligence methods

    SAMET AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  2. Optik ve radar uydu görüntüleri kullanılarak zeytinin farklı fenolojik dönemlerindeki özelliklerinin araştırılması

    Properties determination of olive at different phenological periods by using optical and radar satellite images

    MEHMET CENGİZ ARSLANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK ALBUT

  3. Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery

    Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim

    ELNAZ NAJATISHENDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  4. Sar ve optik uydu görüntüleri kullanılarak muz alanlarının saçılma değerleri analizi ve tespiti

    The analysis and determination of banana fields backscatter values using sar and optical satellite images

    DUYGUGÜL AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Astronomi ve Uzay BilimleriAkdeniz Üniversitesi

    Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUSRET DEMİR

  5. Bitki örtüsü alanlarında mevsimsel etkilerin sentinel-1 SAR ve sentinel-2 optik uydu görüntüleri ile izlenmesi

    Monitoring seasonal effects in vegetation areas with sentinel-1 SAR and sentinel-2 optic satellite images

    AHMET BATUHAN POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI