@article{article_1410375, title={Alterasyon Minerallerinin Haritalamasında Hiperspektral Görüntülerin Kullanılması}, journal={Teknik Meslek Yüksekokulları Akademik Araştırma Dergisi}, volume={2}, pages={32–38}, year={2024}, author={İnal, Sedat and Kavak, Kaan Şevki}, keywords={Hyperspectral imaging, Alteration, Mineral mapping, Classification}, abstract={Yer bilimciler yeraltı kaynaklarını araştırırken öncelikle saha çalışmalarına ihtiyaç duyarlar. Araştırmacılar için yer altı kaynaklarının tespit edilmesinde yüzey verileri oldukça önem taşımaktadır. Ekonomik açıdan değerli olan element ve mineraller hidrotermal akışkanlar tarafından sıcaklık, basınç ve tektonik faaliyetlerle birincil ya da ikincil olarak zenginleştikleri kayaçlarda mobil hale getirilebilirler. Zamanla doygun hale gelen hidrotermal çözeltiler bünyesindeki cevher minerallerini kimyasal veya fiziksel olarak elverişli jeolojik ortamlarda bulundukları kırık, çatlak ve süreksizliklerde çökeltirler. Bu çözme ve çökeltme süreçleri hidrotermal faaliyet olarak da adlandırılır. Süreç sonucunda hidrotermal akışkanlarla etkileşime giren kayaçlarda mineral dönüşümleri gerçekleşir ve yeni oluşan bu minerallere alterasyon mineralleri (alunit, kaolinit, serizit vb. sülfat, kil mineralleri ve hematit, limonit vb. demirli mineraller) adı verilir. Minerallerin kimyasal bileşimlerinde bulunan OH, Al, Mg, Fe, Cl ve CO3 gibi kimyasal bileşenler elektromanyetik spektrumun belirli bölümlerinde tanınabilir absorbsiyon değerlerine sahip oldukları için bu minerallerin haritalanmasında uzaktan algılama (UA) yöntemleri dikkate değer sonuçlar verir. Maden yatakları açısından önemli bir veri kaynağı olan multispektral (Landsat, ASTER, Worldview vb.) veya hiperspektral (Hyperion, PRISMA, HypSIS vb görüntülerinden elde edilen mineral haritalarına amaca yönelik olarak görüntü işleme yöntemleri uygulanabilir. Görüntüler öncelikle geometrik, radyometrik ve atmosferik gibi bir takım ön işlemlere tabi tutulduktan sonra bant oranlama, temel bileşen analizi (PCA), minimum gürültü bölütlemesi (MNF) ve sınıflama gibi görüntü işleme yöntemleri uygulanır.}, number={2}, publisher={Sivas Cumhuriyet University}