Furkan CAN, Ahmet Batuhan POLAT, Özgün AKÇAY

Açık Maden Ocağının Fotogrametrik Yöntem ile Geometrik ve Spektral Analizi: Bigadiç Bor Maden İşletmesi Örneği

Bu çalışmada, maden ocağında mevcut olan farklı katmanlar, yakın resim fotogrametrisi tekniği ile tespit edilmiş ve bu katmanların yoğunlukları hesaplanmıştır. Fotoğraf çekimi için sırasıyla RGB, multispektral ve termal bant özelliklerine sahip üç farklı kamera kullanılmıştır. Daha sonra üç boyutlu nokta bulutları, modeller ve ortofotolar oluşturulmuştur. Üç ortofotodan elde edilen yedi adet bant ile farklı indeks uygulamaları ve temel bileşen analizi (TBA) gerçekleştirilmiştir. TBA ile elde edilen ortofoto ile beraber toplam dört ortofoto görüntüsünde, madende yer alan farklı birimlerin tespiti için kontrolsüz sınıflandırma, termal ortofoto hariç üç ortofotoda ise kontrollü sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiş ve doğrulukları test edilmiştir. Yapılan kontrolsüz ve kontrollü sınıflandırma işlemlerinde en iyi doğruluk sırasıyla %60 ve %80 oranları ile TBA ile elde edilen ortofoto kullanılarak hesaplanmıştır. Ayrıca, kullanılan indekslerin zeolitik tüf tespitinde %86.67, bor tespitinde ise %80 doğruluk oluşması,tespit için kontrollü sınıflandırmaya göre daha iyi bir seçenek olduğu anlaşılmıştır. Kazı çalışmalarının yapıldığı iki bölgede hacim hesabı için RGB kamera ile çekimler gerçekleştirilmiştir. Hafriyat hakedişi için hesabın hacim üzerinden belirlenmesinin daha doğru olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Geometric and Spectral Analysis of Open-pit Mining with Photogrammetric Method: The Case of Bigadiç Boron Mine

Within the scope of this study, the different layers which represent different rocks in the mine were determined with the terrestrial photogrammetry technique, and the densities of these layers have been calculated in the laboratory. Three different cameras with RGB, multispectral and thermal band characteristics were used for taken images, respectively. After that, three-dimensional point clouds, models, and orthophotos were created. A number of different index applications and principal component analysis (PCA) were performed with seven bands obtained from three orthophotos. The unsupervised classification was carried out for the four orthophotos. Otherwise, in the supervised classification, thermal orthophotos did not use due to low resolution. In the unsupervised and supervised classifications, the best accuracy was calculated using the orthophotos obtained with PCA, with the rates of 60% and 80%, respectively. In addition, it has been understood that the used indices have 86.67% accuracy in zeolitic tuff detection and 80% accuracy in boron detection. This shows us using the indices is a better option for detection than supervised classification for this study. At the two different stations where the excavation works were carried out, RGB camera shots took for volume calculation. It has been concluded that it is more accurate to determine the calculation over the volume for excavation.

PDF

___

Akar, Ö. and Güngör, O., 2012. Classification of multispectral images using Random Forest algorithm. Journal of Geodesy and Geoinformation, 1(2), 105-112.
Atmaca, V., 2005. Örme Kumaşlardaki Üretim Hatalarının Görüntü İşleme Teknikleri İle Otomatik Tespiti Ve Sınıflandırılması. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 47.
Çölkesen, İ, 2015. Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüleri Kullanarak Benzer Spektral Özelliklere Sahip Doğal Nesnelerin Ayırt Edilmesine Yönelik Bir Metodoloji Geliştirme. Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 248.
Erdoğan, A. ve Mutluoğlu, Ö., 2020. İnsansız Hava Aracı (İHA) ile Üretilen Şeritvari Haritalardan Kübaj Hesabı. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 2(2), 61-66.
Ersan, R., 2013. Gül Tarım Alanlarının Yüksek Çözünürlüklü Uydu Verileri İle Belirlenebilirliği. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta, 100.
İncekara, A. H., Delen, A., Bakırman, T., Bayram, B., ve Şeker, D. Z. Açık Maden Saha Sınırlarının Piksel Tabanlı Ve Nesne Tabanlı Sınıflandırma Teknikleri ile Çıkarımı. VII. Uzaktan Algılama Ve CBS Sempozyumu, 18-21 Eylül 2018, Eskişehir.
Kavzoğlu, T. ve Çölkesen, İ., 2010. Destek vektör makineleri ile uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kernel fonksiyonlarının etkilerinin incelenmesi. Harita Dergisi, 144(7), 73-82.
Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü, 2001. Uzaktan Algılama Teknikleri Kullanılarak Arazi Kullanım Sınıfları Tespiti Çalışması. Toprak ve Su Kaynakları Ulusal Bilgi Merkezi, Ankara, 176.
Kun, M. ve Guler, O.(2019). İnsansız Görüntüleme Sistemleri ile Elde Edilen Sayısal Yüzey Modellerinin Mermer Madenciliğinde Kullanımı. DEUFMD, 21(63), 1005-1013.
Mete, K. ve Özcan, B., 2019. Maden ocaklarında insansız hava aracı kullanımı: örnek bir saha çalışması. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(2), 554-564.
Onur, I., 2007. Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Yöntemleriyle Kıyı Bölgelerde Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişiminin İzlenmesi Ve Analizi: Antalya-Kemer Örneği. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 74.
Oturanç, S.Y. ve Yıldız, F., 2014. Hacim Hesabında Dijital Fotogrametrinin Kullanılması Ve Doğruluğu. 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), İstanbul, 4.
Polat, A.B. ve Akçay Ö., 2021. Nokta Bulutlarının Birleştirilmesinde Farklı Yöntemlerin Karşılaştırılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 18. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara.
Seki, M., Tiryakioğlu, İ. ve Uysal, M. (2017). Farklı Veri Toplama Yöntemleriyle Yapılan Hacim Hesaplarının Karşılaştırılması. Geomatik, 2(2) , 106-111. DOI: 10.29128/geomatik.322901.
Sinaga, K. P., and Yang, M. S. (2020). Unsupervised K-means clustering algorithm. IEEE Access, 8, 80716-80727.
Tong, X., Liu, X., Chen, P., Liu, S., Luan, K., Li, L., ... and Hong, Z. (2015). Integration of UAV-based photogrammetry and terrestrial laser scanning for the three-dimensional mapping and monitoring of open-pit mine areas. Remote Sensing, 7(6), 6635-6662.
Uça Avcı, Z. D. (2019). İstanbul’da Madencilik Faaliyetleri Nedeni ile Oluşan Riskli Zemin Alanlarının Belirlenmesi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(2), 293-306. DOI: 10.28979/comufbed.581174.
Ulvi, A.., Yakar, M.., Yiğit, A.Y. ve Kaya, Y.., 2020. İha ve Yersel Fotogrametrik Teknikler Kullanarak Aksaray Kızıl Kilisenin 3b Modelinin ve Nokta Bulutunun Elde Edilmesi. Geomatik, 5(1), 19-26.
Uysal, M., Turgut, B., Polat, N., Dereli, M. A. ve Yalçın, M., 2017. Uzaktan algılama teknikleri ile açık maden ocaklarında bor minerallerinin tespiti. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 17(4), 270-276.
Wróżyński, R., Pyszny, K., Sojka, M., Przybyła, C. and Murat-Błażejewska, S., 2017. Ground volume assessment using ’Structure from Motion’ photogrammetry with a smartphone and a compact camera. Open Geosciences, 9(1), 281-294.
Xie, X. (2019). Principal component analysis.
Yakar, M., Yılmaz, H. M., ve Mutluoğlu, Ö. (2009). Hacim Hesaplamalarında Laser Tarama Ve Yersel Fotogrametrinin Kullanılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı.