Skip to content
akaturk Academic measurement

Article detail · 2023

Uzaktan algılama ile fay çizgiselliklerinin belirlenmesi: Baklan Grabeni örneği

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

YÖKSİS OpenAlex Open access · diamond SJR Q2 JCR Q3 Citations 0 Percentile 12.4% FWCI 0.0
Year
2023
ISSN
1672-6316
Type
article

Data source split

  • YÖKSİS YÖKSİS article record
  • OpenAlex OpenAlex enrichment (abstract, citations, topics)

Abstract

Turkish

Fayların belirlenmesi ve özelliklerinin ortaya konulması doğal afet risklerinin belirlenmesi, güvenli şehir altyapısı, büyük mühendislik yapılarının duraylılığı, yeraltı suları ile mineral zonlarının belirlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Faylar yeryüzünde belirgin çizgisel yapılar oluştururlar ve bunlar genellikle yüzeyden kolayca ayırt edilebilirler. Fayların tespit edilmesi, haritalanması ve ilgili saha çalışmaları oldukça emek yoğun çalışma gerektirmektedir. Saha çalışmalarının yoğunluğunu azaltmak ve daha geniş alandaki yapısal bütünlüğü algılamak için hava fotoğrafları, yükseklik haritaları ve uydu görüntüleri kullanılmaktadır. Arazide sadece faylar değil, karayolu, demiryolu ve insan yapımı çit vb. karşıtlık oluşturan birçok farklı çizgisel yapı bulunmaktadır. Bu çizgiselliklerin tespiti ve analizinde uzaktan algılama görüntüleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Landsat-7 (ETM+) uydu görüntülerinden yararlanılarak filtreleme, temel bileşenler analizi (TBA), bant oranlama, FCC (False Color Composite) bant kombinasyonları görüntüleme, sonuç çizgisellik haritası ve otomatik çizgisellik çıkarımı yöntemleriyle çizgisellik analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar arazi çalışmalarından elde edilen verilerle karşılaştırılmıştır. Yöntemlerle genel çizgisellik hatları ortak olarak belirlenebilirken, belirlenen nesne sayısında farklılık olduğu, yönteme göre çizgiselliğe ait nesne sayısının değişebildiği ve en fazla nesne sayısının otomatik çizgisellik çıkarımı yöntemi ile üretildiği belirlenmiştir.

Topics

  • Geochemistry and Geologic Mapping
  • Remote-Sensing Image Classification
  • Automated Road and Building Extraction

Primary topic Geochemistry and Geologic Mapping

Authors

  1. ALİ KAYA PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
  2. SERKAN TOPALOĞLU
  3. ERDAL AKYOL