Elazığ Çevresindeki Geç Kretase Yaşlı Volkanosedimanter Kayaçların Landsat 8 OLI uydu görüntüleriyle tespit edilmesi

Abstract

Bu jeolojik uzaktan algılama çalışmasında, Landsat 8 OLI algılayıcıdan alınan uydu görüntüleri kullanılarak Elazığ çevresindeki Geç Kretase yaşlı volkano-sedimanter kayaçların bölgedeki litolojik ayrımına yönelik görüntü işleme çalışmaları yapılmıştır. Çalışma alanı kapsamında elde edilen görüntüler Elazığ K42, K43, L42, L43 ve Malatya K41, L40, L41 paftalarına düşen, MTA (Ankara, Türkiye)’nın 1/500 000 ve 1/100 000 ölçekli jeoloji haritaları ile karşılaştırılmıştır. Çalışma alanındaki 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 volkano-sedimanter kayaçlar uydu görüntüsü üzerine referans edilerek en iyi ayrımı elde etmek için farklı 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 volkano-sedimanter birimlerin farklı kökene sahip diğer litolojilerden ayrımının en iyi gözlemlendiği metodun RGB bant kombinasyonu PCA3-MNF4-NIR olduğu anlaşılmıştır.

In the study, satellite images were used for discrimination Late Cretaceous volcanosedimentary rocks around Elazığ 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 of MTA (General Directorate of Mineral Research And Exploration, Ankara-Turkey). 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 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.