Uzaktan algılamada spektral açı haritalayıcı (SAM) yönteminin python kodu geliştirilerek alterasyon alanlarının tespitinde kullanılması: Bingöl Adaklı hidrokarbon sızıntı alanı

Abstract

Yeryüzü ile ilgili değerli bilgilerin elde edilmesinde görüntü işleme yöntemleri etkin bir biçimde kullanılmaktadır. Uydu görüntüleri bu metodlar ile işlenebilmekte ve analizleri yapılabilmektedir. Bu görüntüler üzerinde hedef tespiti için yürütülen çalışmalar genelde iki sınıfta değerlendirilebilir. İlk sınıf olan anomali tespiti yöntemlerinde, hedefin görüntünün geri kalanından farklı olduğu bilgisi kullanılarak görüntü analizi yapılabilmektedir. İkinci sınıf ise daha önceden bilgisi edinilmiş hedefe ait spektral imza ile görüntüdeki her piksel arasındaki benzerlik bulunarak hedefin içeriği ve konumu tespit edilmektedir. Alterasyon mineralleri özelliği taşıyan spektrumların, gözlemsel görüntüsünün bir referans spektrumla (spektral kütüphane) karşılaştırılmasına dayanan hedef minerallerin benzerlik kriteri kullanılmıştır. Hedef minerallerinin sınıflandırılması, ENVI programı tarafından sunulan açık kaynak "EnviPyEngine" kütüphanesi, Python programlama dili platformunda yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bölgeden alınan örnekler üzerinde Spektral, XRD analizleri ve Bant oranlama tekniği sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Model, literatürde yaygın olarak kullanılan referans spektra yöntemi olan Spectral Angle Mapper (SAM) algoritması temelinde geliştirilmiştir. Model, Python programlama dilini destekleyen CBS ve Uzaktan Algılama yazılımlarına entegre edilerek araştırmacıların alternatif bir yöntem olarak kullanılabilir.

Image processing methods are used effectively in obtaining valuable information about the earth surface. Satellite images can be processed and analyzed with these methods. Studies carried out for target determination on these iamges can generally be evaluated in two classes. In the first class anomaly detection methods, image analysis can be done using the information that the target is different from the rest of the image. In the second class, the similarity between the spectral signature of the previously acquired information of target and each pixel in the image is found and the content and location of the target are determined. In the study, the similarity criterion of target minerals based on comparing the observational image of the hydrocarbon appering spectrum bearing spectrum with a reference spectrum (spectral library) was used. The classification of target minerals was made on the Python programming language platform, the open source "EnviPyEngine" library offered by the ENVI program. The results were compared with Spectral, XRD analysis and Band ratio technique results on the samples taken from the region. The model was developed on the basis of the Spectral Angle Mapper (SAM) algorithm, which is the reference spectra method widely used in the literature. The model can be integrated into GIS and Remote Sensing software that support the Python programming language and can be used as an alternative method for researchers.