ÖNDER GÜRSOY, ŞİNASİ KAYA, Ziyadin ÇAKIR

Uydu görüntüleri ile yersel spektral ölçme verilerinin entegrasyonu

Uzaktan algılama görüntüleri ve spektral ölçme verilerinin entegrasyonu ile hedefe yönelik sınıflandırmalar yapılabilmektedir. Nitekim, bu tür sınıflandırmalar kullanılarak kaya türleri ayırt edilmektedir. Bu çalışmada, uzaktan algılama verileri ile yersel spektral ölçme verilerinin entegrasyonu kullanılarak yapılan sınıflandırma ile jeolojik birimlerin litolojik olarak birbirinden ayrılması amaçlanmıştır. Sınıflandırma yöntemi olarak, NTRS (Nesne Tabanlı Referans Spektra) (Endmember) toplama analizi yapılmasına olanak veren Spectral Angle Mapper (SAM) yöntemi kullanılmıştır. SAM yönteminde, referans olarak kullanılan spektral yansıtım verilerine göre oluşturulan referans vektörü ile uydu görüntüsü piksel değerlerinden meydana gelen, sınıfı bilinmeyen piksel değerleri ile oluşturulan vektör arasındaki açı hesaplanır. Hesaplanan açı değeri, daha önceden referans spektra sınıfı için belirlenen benzerlik değerinden küçük veya eşitse, sınıfı bilinmeyen piksel ilgili referans spektra sınıfına atanır. Kuzey Anadolu Fay Zonunun Kelkit Vadisi bölümünde bulunan, Gölova bölgesi çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışma verisi olarak, ASTER-SWIR algılayıcısına ait uydu verileri ile 1:25000 ölçekli birim yaşı ve diğer jeolojik öznitelik bilgilerine sahip katmanları olan, üzerlerindeki birimlerin alanlarının vektörel özellikleri de bilinen jeolojik haritalar temin edilmiştir. Ayrıca, ASD yersel spektroradyometre ölçme verileri de kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan uydu verilerine, görüntülerin kullanılabilirliğini artırmak için Crosstalk düzeltmesi, radyans kalibrasyonu ve atmosferik düzeltme ile radyansdan reflektansa dönüştürme işlemleri sırasıyla uygulanmıştır. 2010 yılında bölgede arazi çalışması ile bölgeden toplanan kayaçların laboratuvar ortamında spektral ölçmeleri; jeolojik ince kesitleri alınarak, mikroskobik değerlendirmeleri yapılarak, türleri belirlenmiştir. Referans spektra olarak, b6 ve b4 olarak numaralandırılan kayaçların spektraları NTRS olarak seçilmiştir. Analizlere göre bölgede mermer ve metalav kayaçlarının varlığı tespit edilmiştir. Kontrol amaçlı, arazide mermer (b6) ve metalav (b4) kayaçları için kayıt edilen GPS koordinatlarının, SAM analiz görüntüsünde NTRSlere ait alanlar içinde olduğu anlaşılmıştır. Sonucun jeoloji haritası ile de karşılaştırılmasıyla, bölgede mermer olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonucuna göre SAM yönteminin uydu görüntüsü ve yersel spektral ölçme verilerinin entegrasyonunu sağlamada ve litolojik sınıflandırmada başarılı olduğu değerlendirilmiştir.

Integration of satellite imagery and spectral measurements

Goal-oriented classifications can be done with the integration of remote sensing images and spectral. Using classifications, surface rocks can be distinguished from each other. In this study, Gölova region, located in the Kelkit Valley along the North Anatolian Fault Zone (NAFZ), was selected as study area for applying this technique. Aiming to collect endmember on the ASTER SWIR images based on the lithological classification of geological units, the Spectral Angle Mapper (SAM) method was used. The method produces maps of the spectrally predominant mineral for each pixel by comparing the angle between the image spectra and reference spectra in n-dimensional vector space. And smaller angles represent closer matches to the reference spectrum. To increase the utility of the satellite images several processes were applied to remote sensing data respectively. These are crosstalk correction, radiance calibration and atmospheric correction. In 2010, a field study was done in the Gölova region and 17 rock samples were collected from 17 different locations. Coordinates of each spectral sample point were recorded with a hand GPS (Global Positioning System). At SAM analysis, two kinds of NTRS that were numbered b4 assigned marble and b6 assigned metalava were collected on the ASTER SWIR images. As a result of SAM, marble and metalava rocks were detected in Gölova Region (Alan-10) at the same coordinates of the samples. Then the SAM result was compared with the geological map of the region. Consequently, marble was proved in the geological map about the coordinates of b4.

PDF

___

[1] Abrams, M., Hook, S., (1998) "ASTER User Handbook, Version 1" NASA/Jet Propulsion Laboratory, Pasadena.
[2] Cho, M. A., Mathieu, R., Debba, P., (2009) "Multiple Endmember Spectral-angle-mapper (SAM) Analysis Improves Discrimination of Savanna Tree Species", Geoscience and Remote Sensing, Vol. 48, pp. 4133-4142.
[3] Gürsoy, Ö., (2012) "Kuzey Anadolu Fay Zonundaki (Erzincan-Çayirli ile Sivas-Koyulhisar Arası) Litolojik Farklılık ve Benzerliklerin Uzaktan Algilama Yöntemleri ile Belirlenmesi", Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi.
[4] Iwasaki, A., Tonooka, H., (2005) "Validation of a Crosstalk Correction Algorithm for ASTER/SIWR", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, pp. 2747−2751.
[5] Kalinowski ve Oliver, A., Oliver, S., (2004) "ASTER Mineral Index Processing Manual", Remote Sensing Applications Geoscience, Australia.
[6] Kruse, F. A., (2011) "Mapping Surface Mineralogy Using Imaging Spectrometry", Geomorphology, Invited Paper Submitted 3/3/2010 for Publication in Special Issue Summarizing 41st International Binghamton Geomorphology Symposium (BGS), Columbia Doi: 10.1016/j.Geomorph.2010.09.
[7] Kruse, F. A., Hauff, P. L., (1992) "Remote Sensing Clay Mineral Investigations for Geologic Applications Using Visible/Near-Infrared Imaging Spectroscopy", Sciences Geologiques, Vol. 89, pp. 43- 51.
[8] Kruse, F. A., Lefkoff, A. B., Boardman, J. B., Heidebrecht, K. B., et al, (1993) "The Spectral Image Processing System (SIPS) - Interactive Visualization and Analysis of Imaging Spectrometer Data", Remote Sensing of Environment, Special issue on AVIRIS,Vol. 44, pp. 145-163.
[9] Massironi, M., Bertoldi, L., Calafa, P., Visonà, D., Bistacchi, A., Giardino, C., Schiavo, A. (2008) "Interpretation and Processing of ASTER Data for Geological Mapping and Granitoids Detection in the Saghro Massif (Eastern Anti-Atlas, Morocco)" Geosphere, Vol.4, pp. 736−759.
[10] McCubbin I., Green, R., Lang, H., & Roberts, D., (1998) "Mineral Mapping Using Partial Unmixing at Ray Mine, AZ". Summaries of the 8th JPL Airborne Earth Science Workshop, Vol. 97.
[11] Sertel, E., Robock, A., Örmeci, C., (2009) "Impacts of Land Cover Data Quality on Regional Climate", International Journal of Climatology, doi: 10.1002/joc.2036.
[12] Vicente, L. E., Filho, C. R. S., (2011) "Identification of Mineral Components in Tropical Soils Using Reflectance Spectroscopy and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) data", Remote Sensing of Environment, Vol. 115, pp. 1824-1836.
[13] Pelle, J., (2010) "RGB Color Code According to the Commission for Geological Map of the World (CGMW)", Paris, France.
[14] Rowan, L. C., Mars, J. C., Simpson, C. J., (2005) "Lithologic Mapping of The Mordor, NT, Australia Ultramafic Complex by Using the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)", Remote Sensing of Environment, Vol. 99, pp. 105-126.
[15] Thome, K., Biggar, S., Slater, P., (2001) "Effects of Assumed Solar Spectral Irradiance on Intercomparisons of Earth-Observing Sensors", Proceedings SPIE, Vol. 4540, pp. 260-269.
[16] Van der Meer, F., Vasquez-Torres, M., Van Dijk, P. M., (1997) "Spectral Characterization of Ophiolite Lithologies in The Troodos Ophiolite Complex of Cyprus and its Potential in Prospecting for Massive Sulphide Deposits", International Journal of Remote Sensing, Vol. 18, pp. 1245−1257.
[17] Yuhas R. H., Goetz, A. F. H., and Boardman, J. W., (1992) " Discrimination Among Semi-Arid Landscape Endmembers Using The Spectral Angle Mapper (SAM) Algorithm" Summaries of the 3rd Annu. JPL Airborne Geosci. Workshop, Vol. 1, pp. 147-149.