Dergiler / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2022 / Sayı: 34

Karmaşık Jeoloji ve Topografyaya Sahip Alanlarda Sentinel-2A Uydu Görüntülerinin Performansı Üzerine Bir Örnek Çalışma: Koyulhisar (Sivas-Türkiye)

A Case Study on the Performance of Sentinel-2A Satellite Images in Areas with Complex Geology and Topography: Koyulhisar (Sivas-Turkey)

Sayfa
387–395
Yayın Tarihi
2022-03-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen sonuçlarda, mevcut jeolojik harita içerisinde formasyon ve birim sınırlarının gözden geçirilmesi ve yeniden çizilmesini gerektirecek sonuçlar elde edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Sentinel 2A multispektral uydu görüntüsü kullanılarak jeolojik özelliklerin ortaya çıkarılmasına yönelik gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, bant oranlama, minimum gürültü fraksiyonu (MNF) ve maksimum olabilirlik sınıflandırması (MLC) gibi uzaktan algılama teknikleri kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlarda, mevcut jeolojik harita içerisinde formasyon ve birim sınırlarının gözden geçirilmesi ve yeniden çizilmesini gerektirecek sonuçlar elde edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bant Oranlama · Minimum Gürültü Fraksiyonu · Maksimum Olabilirlik

Özet

Bu çalışma, Sentinel 2A multispektral uydu görüntüsü kullanılarak jeolojik özelliklerin ortaya çıkarılmasına yönelik gerçekleştirilmiştir. Sivas ili Koyulhisar ilçesi sınırları içerisinde kalan çalışma alanında sedimanter ve volkanik kayaçlar yüzeylemektedir. Ayrıca, çalışma alanı, Türkiye’nin en önemli aktif fay zonlarından bir tanesi olan Kuzey Anadolu Fay Zonu (NAFZ) üzerinde konumlanmaktadır. Sarp ve engebeli topografyaya sahip olan bu alanda heyelan riski taşıyan birçok alan mevcuttur. Bu nedenle, çalışma alanının jeolojik özelliklerinin ortaya çıkarılması oldukça önemlidir. Bu çalışmada, bant oranlama, minimum gürültü fraksiyonu (MNF) ve maksimum olabilirlik sınıflandırması (MLC) gibi uzaktan algılama teknikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda, mevcut jeolojik harita içerisinde formasyon ve birim sınırlarının gözden geçirilmesi ve yeniden çizilmesini gerektirecek sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract

This study was carried out to reveal geological characteristics using Sentinel-2A multispectral satellite image. Sedimentary and volcanic rocks crop out in the study area within the borders of the Koyulhisar town of Sivas province. In addition, the study area is located on the North Anatolian Fault Zone (NAFZ), one of the most important active fault zones in Turkey. There are many areas with landslide risk in this area, which has a steep and rugged topography. For this reason, it is very important to reveal the geological features of the study area. In the study, remote sensing techniques such as band ratio, minimum noise fraction (MNF) and maximum likelihood classification (MLC) were used. The results were obtained that would require the geological formations and unit boundaries to be reviewed and redrawn within the existing geological map.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇALIŞKAN, A. B., CANBAZ, O., GÜRSOY, Ö. (2022). Karmaşık Jeoloji ve Topografyaya Sahip Alanlarda Sentinel-2A Uydu Görüntülerinin Performansı Üzerine Bir Örnek Çalışma: Koyulhisar (Sivas-Türkiye). Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 34, 387–395. https://ajindex.com/articles/469956

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. F. A. Kruse, J. W. Boardman, and J. F. Huntington, ‘Comparison of airborne hyperspectral data and EO-1 Hyperion for mineral mapping’, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2003.
  2. W. Ge, Q. Cheng, Y. Tang, L. Jing, and C. Gao, ‘Lithological classification using Sentinel-2A data in the Shibanjing ophiolite complex in Inner Mongolia, China’, Remote Sens., 2018.
  3. F. D. Van der Meer, H. M. A. van der Werff, and F. J. A. van Ruitenbeek, ‘Potential of ESA’s Sentinel-2 for geological applications’, Remote Sens. Environ., 2014. H. van der Werff and F. van der Meer, ‘Sentinel-2 for mapping iron absorption feature parameters’, Remote Sens., 2015. Z. Malenovský et al., ‘Sentinels for science: Potential of Sentinel-1, -2, and -3 missions for scientific observations of ocean, cryosphere, and land’, Remote Sens. Environ., 2012.
  4. K. Richter, C. Atzberger, F. Vuolo, P. Weihs, and G. D’urso, ‘Experimental assessment of the Sentinel-2 band setting for RTM-based LAI retrieval of sugar beet and maize’, Can. J. Remote Sens., 2009. C. Atzberger and K. Richter, ‘Spatially constrained inversion of radiative transfer models for improved LAI mapping from future Sentinel-2 imagery’, Remote Sens. Environ., 2012. J. G. P. W. Clevers and A. A. Gitelson, ‘Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on sentinel-2 and-3’, Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., 2013.
  5. K. Toming, T. Kutser, A. Laas, M. Sepp, B. Paavel, and T. Nõges, ‘First experiences in mapping lakewater quality parameters with sentinel-2 MSI imagery’, Remote Sens., 2016.
  6. D. Stratoulias, H. Balzter, O. Sykioti, A. Zlinszky, and V. R. Tóth, ‘Evaluating sentinel-2 for lakeshore habitat mapping based on airborne hyperspectral data’, Sensors (Switzerland), 2015.
  7. M. Immitzer, F. Vuolo, and C. Atzberger, ‘First experience with Sentinel-2 data for crop and tree species classifications in central Europe’, Remote Sens., 2016.
  8. M. S. Salama, M. Radwan, and R. van der Velde, ‘A hydro-optical model for deriving water quality variables from satellite images (HydroSat): A case study of the Nile River demonstrating the future Sentinel-2 capabilities’, Phys. Chem. Earth, 2012.
  9. J. Hedley, C. Roelfsema, B. Koetz, and S. Phinn, ‘Capability of the Sentinel 2 mission for tropical coral reef mapping and coral bleaching detection’, Remote Sens. Environ., 2012. H. van der Werff and F. van der Meer, ‘Sentinel-2A MSI and Landsat 8 OLI provide data continuity for geological remote sensing’, Remote Sens., 2016. A. El At