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
Yazar: HATİCE SEVAL MANAP
Danışman: PROF. DR. BEKİR TANER SAN
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering
Dizin: Litoloji = Lithology ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Optik görüntüler = Optical images ; Sentetik açıklık radarı = Synthetic aperture radar ; Uzaktan algılama = Remote sensing

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.

Abstract:
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.