ELAZIĞ ÇEVRESİNDEKİ GEÇ KRETASE YAŞLI VOLKANOSEDİMANTER KAYAÇLARIN UYDU GÖRÜNTÜLERİ YARDIMIYLA TESPİT EDİLMESİ

Abstract

Uzaktan algılama sistemleri kullanılarak Elazığ çevresindeki Geç Kretase yaşlı volkanosedimanter kayaçların uydu görüntüleriyle tespit edilmesi çalışmasında, Landsat 8 OLI uydu görüntüleriyle litolojik ayrım yapılmıştır. Çalışma alanı seçilerek elde edilen görüntüler, Elazığ K42, K43, L42, L43 ile Malatya K41, L40, L41 numaralı jeolojik haritalar ile kıyaslanmıştır. Raster formatındaki bu paftalar dijital ortama aktarılarak sayısallaştırılmıştır. Landsat 8 OLI uydu görüntülerine atmosferik ve radyometrik düzeltmeler yapıldıktan sonra NDWI, NDVI işlemleri uygulanarak bitki örtüsü ve su maskelemesi yapılmıştır. Landsat 8 OLI uydu görüntüleriyle sırasıyla RGB kombinasyonları, Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve Minimum Gürültü Fraksiyonu (MNF) metotları uygulanmıştır. Sayısal jeoloji haritasında vurgulanan volkanosedimanter kayaçlar uydu görüntüsü üzerine referans edilerek en iyi ayrımı elde etmek için çeşitli hibrit bant kombinasyonları denenmiştir. RGB analizleri kapsamında MNF2-PCA5-PCA6, MNF4-PCA5-Bant4, MNF1-MNF2-MNF3 bant görüntüleri çalışılarak, volkanosedimanter birimler diğer litolojilerinden ayırt edilmiştir. Sonuç itibariyle bölgedeki volkanosedimanter birimlerin farklı kökene sahip diğer litolojilerden ayrımının en iyi gözlemlendiği metodun RGB bant kombinasyonu PCA3-MNF4-NIR olduğu anlaşılmıştır.

In the study with titled Late Cretaceous volcanosedimentary rocks around Elazığ with satellite images were used by remote sensing methods. The lithological discrimination was applied on Landssat 8 OLI satellite images. The images obtained within the scope of the study area were compared with the geological maps of Elazig K42, K43, L42, L43 and Malatya K41, L40, L41. The geological maps with raster format have been transferred to the digital environment and digitized. NDWI, NDVI procedures, vegetation, and water masking were performed on Landsat 8 OLI satellite images after radiometric calibration and atmospheric corrections. RGB combinations, Principal Component Analysis (PCA) and Minimun Noise Fraction (MNF) methods were applied on Landsat 8 OLI satellite imagery, respectively. Various hybrid band combinations have been tried to obtain the best seperation by referencing the the satellite data. In the scope of RGB analysis, the volcanic units were distinguished from other lithologies by images of MNF2-PCA5-PCA6, MNF4-PCA5-Band4, MNF1-MNF2-MNF3. As a result, it was understood that the RGB band combination PCA3-MNF4-NIR is the best discrimination method for the volcanosedimentary units from other lithologies with different origins in the study region.