Uzaktan algılama ve makine öğrenmesi etkileşimi ile bor maden sahalarının araştırılması
Exploration of boron mine sites with remote sensing and machine learning interaction
Yazar: ENDER KELLECİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Nesneler, fiziksel ve kimyasal bileşimlerine göre elektromanyetik radyasyona farklı tepkiler vermektedir. Uyduların radyometrik sensörleri, yeryüzünden elde edilen elektromanyetik yansıma değerlerini çeşitli dalga boylarında kaydeder. Uzaktan algılama farklı yansıma değerleri ile nesnelerin ayırt edilmesi, tanımlanması ve analizinde kullanılmaktadır. Çalışmada, uzaktan algılama ve makine öğrenmesi etkileşimi ile bor madeni arama yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Stratejik öneme sahip bir mineral olan bor, bu çalışmanın odak noktasıdır. Google Earth Engine kullanılarak, farklı zamanlarda elde edilen uydu görüntüleri bulut ortamında işlenip analiz edilmiştir. Bu yaklaşım ile büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde işlenmesi ve analiz edilmesi sağlanarak bor minerali için zaman, uydu adı, makine öğrenmesi yöntemi gibi parametrelere göre sınıflandırma yapan bir uygulama geliştirilmiştir.
Çalışma, uzaktan algılama ve makine öğrenmesi yöntemlerinin yeryüzündeki bor oluşumlarının belirlenmesinde etkili bir şekilde kullanılabildiğini göstermektedir. Bor varlığına işaret eden desenler makine öğrenmesi algoritmaları ile belirlenerek doğru sonuçlara ulaşılmasını sağlanmıştır.
Genel olarak, uzaktan algılamanın makine öğrenmesi ile etkileşimi maden aramalarının verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. Bu araştırma, modern teknolojik araçların maden arama süreçlerinin iyileştirme potansiyelini vurgulamakta ve daha iyi kaynak yönetimi ve kullanım stratejilerine katkıda bulunmaktadır.
Anahtar Sözcükler: Uzaktan Algılama, Google Earth Engine, Makine Öğrenmesi, Bor

Abstract:
Objects respond differently to electromagnetic radiation according to their physical and chemical compositions. Radiometric sensors of satellites record electromagnetic reflection values obtained from the earth's surface at various wavelengths. Remote sensing is used to distinguish, identify and analyze objects with different reflection values. The study aims to develop boron mineral exploration methods with the interaction of remote sensing and machine learning.
Boron, a mineral of strategic importance, is the focus of this study. Using Google Earth Engine, satellite images obtained at different dates were processed and analyzed in the cloud environment. With this approach, large data sets can be processed and analyzed quickly, and an application that classifies boron minerals according to parameters such as time, satellite name and machine learning method has been developed.
The study shows that remote sensing and machine learning methods can be used effectively in determining boron formations on earth. Patterns indicating the presence of boron were determined with machine learning algorithms, ensuring accurate results.
Overall, the interaction of remote sensing with machine learning offers significant improvements in the efficiency and accuracy of mineral exploration. This research underscores the potential of modern technological tools in enhancing mineral exploration processes, ultimately contributing to better resource management and utilization strategies. 
Keywords: Remote Sensing, Google Earth Engine, Machine Learning, Boron