Yarı-Otomatik Etiketleme Ve Segformer Tabanlı Bölütleme İle QAP Diyagramına Dayalı Kayaç Türü Sınıflandırması

Abstract

Jeoloji’de kayaç ince kesitlerin tanımlanması, petrojenez, alterasyon, doku, cevherleşme, kayaçlar ve yerkabuğu işlevleri hakkında bilgi almak için kritik öneme sahiptir. Geleneksel ince kesit tanımlama yöntemi uzman deneyimi, kişisel dikkat, ağır iş yükü, uzun tanımlama döngüsü ve doğru nicelleştirme yapılamaması gibi dezavantajlar göstermektedir Bu çalışma, foid içeren magmatik kayaçların mikroskobik ince kesit görüntülerinden mineral bileşimlerinin otomatik belirlenmesini ve QAP diyagramı üzerinden sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Süperpiksel tabanlı etiketleme aracı kullanılarak veri etiketleme süreci kolaylaştırılmış, ardından Segformer mimarisi ile kuvars, alkali feldispat ve plajiyoklaz mineralleri yüksek doğrulukla bölütlenmiştir. Segmentasyon sonuçları kullanılarak QAP diyagramı üzerinden kayaç türleri otomatik olarak tanımlanmıştır. Karşılaştırmalı deneylerde Segformer modeli, klasik derin öğrenme mimarilerine göre daha yüksek doğruluk (%94.56) ve ortalama IoU (%73.78) başarımı göstermiştir. Bu yaklaşım, jeolojik sınıflandırmalarda otomasyonu artırarak uzman müdahalesine olan ihtiyacı azaltmakta ve daha tutarlı sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır.