Akdağmadeni (Yozgat) kurşun-çinko yataklarının otomatik çizgisellik analizi ile değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışma, uzaktan algılama teknikleri kullanılarak metalik madenler açısından zengin olan Akdağmadeni (Yozgat) bölgesinin yapısal özelliklerini ortaya çıkarmayı ve bu tekniklerin maden arama çalışmalarındaki önemini konu almıştır. Bölgedeki Pb-Zn cevherleşmeleri, granit-mermer dokanaklarında ve metamorfikler içerisinde yer almaktadırlar. Bu cevherleşmeler, K70°-80°D doğrultulu faylar boyunca hareket eden hidrotermal çözeltilerce oluşturulmuştur. Çalışma alanındaki bu doğrultuya sahip çizgiselliklerin ortaya çıkarılması bölgedeki madencilik faaliyetleri için oldukça önemlidir. Arazi çalışmalarını zorlaştıran bitki örtüsü ve sarp topografya nedeniyle bu çizgisellikler uzaktan algılama teknikleri kullanılarak çıkarılmaya çalışılmıştır. Çalışmada, ASTER L1T ve ASTER GDEM verilerine uygulanan farklı aydınlatma ve yönlü Kernel filtresi sonucunda elde edilen harita ve görüntülerden yararlanılmıştır. Bu görüntülere otomatik çizgisellik analizleri uygulanarak bölgenin çizgisellikleri ortaya çıkarılmıştır. Yoğun tektonizma izlerinin hâkim olduğu bölgede hedefe yönelik sonuçlar elde etmek için, 135°’lik aydınlatma açısı ile hazırlanan DEM verisi ile 90°’li doğrusal filtreleme uygulanan PC1 görüntüsüne uygulanan çizgisellik analizlerinin sonuçları değerlendirilmiştir. Yoğun bitki örtüsü nedeniyle GDEM verilerinden elde edilen sonuçlar uydu görüntüsüne göre daha iyi performans sergilemiştir. Çizgisellik haritalarındaki sonuçların bölgedeki mevcut cevherleşmeler ile uyumlu sonuçlar gösterdiği belirlenmiştir. Özellikle, granitik ve metamorfik kayaçların dokanaklarında her iki birimi kesen çizgisellikler Pb-Zn cevherleşmesi için yeni hedef sahaları oluşturmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• ASTER
• Çizgisellik Analizi
• Kurşun-Çinko
• Hidrotermal
• Metalik Maden

Evaluation of Akdağmadeni (Yozgat) lead-zinc deposits with automatic lineament analysis

Abstract

This study focuses on the extraction of the structural features of the Akdağmadeni (Yozgat) region, which is rich in metallic minerals, by using remote sensing techniques, and its importance of these techniques in mineral exploration studies. Pb-Zn mineralizations in the region are located in granite-marble contacts and within metamorphics. These mineralizations were formed by hydrothermal fluids moving along faults in N70°-80°E directions. Extracting the lineaments in this direction is very important for mining activities in the region. Due to the vegetation and steep topography that complicates the field studies, these lineaments were tried to be detected by using remote sensing techniques. In the study, maps and images obtained as a result of different lighting and directional Kernel filter applied to ASTER L1T and ASTER GDEM data were used. The lineaments of the region were extracted by applying automatic lineament analysis to these images. In order to obtain targeted results in the region dominated by intense tectonism trends, the results of the lineament analyze applied to the GDEM data prepared with a lighting angle of 135° and the PC1 image applied to the 90° directional filtering were evaluated. Due to the intense vegetation, the results obtained from the GDEM data showed better performance than the satellite image. It was determined that the results in the lineament maps showed consistent results with the existing mineralizations in the region. In particular, the lineaments that cut both units at the contacts of granite and metamorphics show new target areas for Pb-Zn mineralizations.

Keywords

• ASTER
• Lineament Analysis
• Lead-Zinc
• Hydrothermal
• Metallic Deposits

Kaynakça

1. Y. Tatar and O. Tatar, Jeolojide Uzaktan Algılama. Cumhuriyet Üniversitesi Yayınları, 2013.
2. D. I. J. Mallick, A Review of Image Interpretation in Geology ”, by S. A. Drury, (London: Allen & Unwin, 1987.)’, International Journal of Remote Sensing, 1987. https://doi.org/10.1080/01431169508954438
3. G. Jordan and B. Schott, Application of wavelet analysis to the study of spatial pattern of morphotectonic lineaments in digital terrain models: A case study. Remote Sensing of Enviroment, 2005. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.08.013
4. J. P. Jourda, E.V.Djagoua, K. Kouame, M.B. Saley, C.C. Gronayes, J.J. Achy, and J. Biemi, Identification et cartographie des unités lithologiques et des accidents structuraux majeurs du département de korhogo (nord de la côte d’ivoire): Apport de l’imagerie ETM+ de landsat. Rev. Télédétection, 6(2), 123–142, 2006.
5. A. Abdullah, S. Nassr, and A. Ghaleeb, Landsat ETM-7 for lineament mapping using automatic extraction technique in the SW part of Taiz area, Yemen. Global Journal of Human-Social Science Research, 2013.
6. R. G. Thannoun, Automatic extraction and geospatial analysis of lineaments and their tectonic significance in some areas of northern Iraq using remote sensing sechniques and GIS. Internatıonal Journal of Enhanced Research In Scıence Technology & Engineering, 2013.
7. S. Sedrette and N. Rebaï, Automatic extraction of lineaments from Landsat ETM+ images and their structural interpretation: Case study in Nefza region (North West of Tunisia). Journal of Research in Environmental and Earth Sciences, 2016.
8. M. Köküm, Landsat TM görüntüleri üzerinden Doğu Anadolu Fay Sistemi’nin Palu (Elazığ)-Pütürge (Malatya) arasındaki bölümünün çizgisellik analizi. Gümüşhane Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (1), 119–127, 2019. https://doi.org/10.17714/gumusfenbil .419865

9. S. Cambazoğlu, M. K. Koçkar, and H. Akgün, ASTER uydu görüntülerinden çizgisellik analizi yapılarak ve literatür kullanılarak doğu marmara bölgesi için sismik kaynak modeli oluşturulması. 4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir, Türkiye, Ekim 2017.
10. T. Öztürk and H. Uygucgil, Hidrokarbon aramacılığında çizgiselliğin bulunması için bir yöntem. VII. Uzaktan Algılama ve CBS Sempozyumu, Eskişehir, Eylül 2018.
11. Z. Adiri, A. El Harti, A. Jellouli, L. Maacha, M. Azmi, M.Zouhair and E.M.Bachaoui, Comparison of Landsat-8, ASTER and Sentinel 1 satellite remote sensing data in automatic lineaments extraction: A case study of Sidi Flah-Bouskour inlier, Moroccan Anti Atlas. Advances in Space Research, 60 (11), 2355-2367, 2017. https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.09.006
12. S. N. Goward, J. G. Masek, D. L. Williams, J. R. Irons, and R. J. Thompson, The Landsat 7 mission: Terrestrial research and applications for the 21st century. Remote Sensing of Environment, 78(1-2), 3-12, 2001. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00262-0
13. M. Hashim, S. Ahmad, M. A. M. Johari, and A. B. Pour, Automatic lineament extraction in a heavily vegetated region using Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) imagery. Advances in Space Research, 51(5), 874-890, 2013. https://doi.org/ 10.1016/j.asr.2012.10.004
14. M. M. Maina and Y. Tudunwada, Lineament mapping for groundwater exploration in Kano state, Nigeria. Journal of Advances in Agricultural & Enviromental Engginering. 2017.
15. S. A. Meshkani, B. Mehrabi, A. Yaghubpur, and M. Sadeghi, Recognition of the regional lineaments of Iran: Using geospatial data and their implications for exploration of metallic ore deposits. Ore Geology Reviewers, 55, 48-63, 2013. https://doi.org/10.1016/j. oregeorev.2013.04.007
16. M. L. Suzen and V. Toprak, Filtering of satellite images in geological lineament analyses: An application to a fault zone in Central Turkey. International Journal of Remote Sensing, 19(6), 1101-1114, 1998. https://doi.org/10.1080/014311698215621
17. K. S. Kavak, Determination of palaeotectonic and neotectonic features around the Menderes Massif and the Gediz Graben (Western Turkey) using Landsat TM image. International Journal of Remote Sensing, 26(1), 59-78, 2005. https://doi.org/10.1080/01431160410001 709994
18. M. Karaman, Comparison of thresholding methods for shoreline extraction from Sentinel-2 and Landsat-8 imagery: Extreme Lake Salda, track of Mars on Earth. Journal of Environmental Management, 2021. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113481
19. Ö. Gürsoy, Ş. Kaya, Z. Çakir, O. Tatar, and O. Canbaz, Determining lateral offsets of rocks along the eastern part of the North Anatolian Fault Zone (Turkey) using spectral classification of satellite images and field measurements. Geomatics, Natural Hazards Risk, 8(2), 1276–1288, 2017. https://doi.org/10.1080/19475705 .2017.1318794
20. K. A. Tözün and A. Özyavaş, Automatic detection of geological lineaments in central Turkey based on test image analysis using satellite data. Advance Space in Research, 69(9), 3283-3300, 2022. https://doi.org/ 10.1016/j.asr.2022.02.026
21. A. Khalifa, Z. Çakır, Ş. Kaya, and S. Gabr, ASTER spectral band ratios for lithological mapping: A case study for measuring geological offset along the Erkenek Segment of the East Anatolian Fault Zone, Turkey. Arabian Journal Geoscience, 2020. https://doi.org/10.1007/s12517-020-05849-y
22. Y. Öztürk, M. Çetin, and O. Turgay, Akarsuların yatak yeri seçiminde fay belirleyiciliğinin uzaktan algılama tabanlı analizi: Aras vadisi örneği (Karakurt - Kağızman Arası). Jeomorfol. Araştırmalar Derg., 6, 81–97, 2021.
23. E. Gündoğdu, S. Özden, and Ö. Karaca, Simav Fayı ve yakın civarının saha verileri ile alos-palsar ve Landsat görüntülerinin karşılaştırmalı yapısal analizi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi., 32 (1), 60–71, 2016.
24. O. Başdelioğlu, Karapir-Ortaköy (Akdağmadeni-Yozgat) granitoyitinde alterasyon ve eser element jeokimyası incelemeleri. Yüksek Lisans Tezi, Türkiye, 2017.
25. A. M. C. Sengör and Y. Yilmaz, Tethyan evolution of Turkey: A plate tectonic approach. Tectonophysics, 75(3-4), 1981. https://doi.org/10.1016/0040-1951(81)90275-4
26. İ. Kuşcu, Skarns and Skarn Deposits of Turkey, in Modern Approaches in Solid Earth Sciences, 2019.
27. A. I. Okay and O. Tüysüz, Tethyan sutures of northern Turkey. Geological Society London Special Publications, 156(1), 475–515, 1999. https://doi.org/10.1144/GSL.SP.1999.156.01.22
28. MTA, 1/500.000 Türkiye Jeoloji Haritası, Sivas paftası. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü, Ankara, 2002.
29. K. Vache, Akdağmadeni kontakt yatakları ve bunların Orta Anadolu kristalinine karşı olan jeolojik çerçevesi. Maden Tetkik Arama Dergisi, 60, 22–36, 1963.
30. Y. Erkan, Orta Anadolu masifinin kuzeydoğusunda (Akdağmadeni-Yozgat) etkili olan bölgesel metamorfizmanın incelenmesi. Türkiye Jeoloji Kurultayı Bülteni, 23, 213-218, 1980.
31. A. Özcan, A. Erkan, E. Keskin, A. Oral, M. Sümengen, and O. Tekeli, Kuzey Anadolu fayı-Kırşehir masifi arasının temel jeolojisi. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü. Rapor No: 1604, Ankara (yayımlanmamış), 1980.
32. E. Tülümen, Akdağmadeni (Yozgat) yöresinde petrografik ve metalojenik incelemeleri. Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Yerbilimleri Fakültesi, Trabzon, Türkiye, 1980.
33. A. Sağıroğlu, Akdağmadeni (Yozgat) kurşun-çinko yatakların cevherleşme. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 27, 15-29, 1984.
34. A. R. Çolakoğlu and Y. Genç, Akdağmadeni (Yozgat) kurşun-çinko yatağının makro-mikro dokusal özellikleri ve kökensel yorumu. Türkiye Jeoloji Bülteni, 44(1), 45-66, 2001.
35. M. Alpaslan, Yıldızeli yöresinin petrografik incelenmesi. Doktora Tezi. Cumhuriyet Üniversitesi, Sivas, Türkiye, 1993.
36. A. Yılmaz, Ş. Uysal, Y. Bedi ve H. Yusufoğlu, Akdağ Masifi ve dolayının jeolojisi’, Maden Tetkik Arama Dergisi, 117, 125–138, 1995.
37. M. Yıldız, Akdağmadeni (Yozgat) doğusunda yer alan metamorfık birimlerin jeolojik petrografik incelenmesi. Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi, 1998.
38. A. Sasmaz and F. Yavuz, REE geochemistry and fluid-inclusion studies of fluorite deposits from the Yaylagözü area (Yildizeli-Sivas) in Central Turkey. Neues Jahrb. fur Mineral. Abhandlungen, 2007. https://doi.org/10.1127/0077-7757/2007/0077
39. M. B. Şahin and Y. Erkan, Akdağmadeni Masifi Metamorfitleri, Yukarıçulhalı-Başçatak kesiminin petrolojik özellikleri, Maden Tetkik Arama Dergisi, 116, 21–28, 1994.
40. E. Coşkun, Akdağmadeni (Yozgat) Pb-Zn yataklarında metamorfizma etkisinin araştırılması. Doktara Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,Türkiye 2010.
41. ‘ASTER Overview, https://lpdaac.usgs.gov/data/get-started-ata/collection-overview/missions/aster-overview/, Accessed: 09-Jun-2022.
42. M. Wolff and J. Pelissier-Combescure, Faciolog - automatic electrofacies determination. In transactions of the SPWLA Annual Logging Symposium (Society of Professional Well Log Analysts), 1982.
43. A. Singh and A. Harrison, Standardized principal components. Internation Journal of Remote Sensing, 1985. https://doi.org/10.1080/01431168508948511
44. M. Abrams, E. Abbott, and A. Kahle, Combined use of visible, reflected infrared, and thermal infrared images for mapping Hawaiian lava flows. Journal of Geophysica Research, 1991. https://doi.org/10.1029/ 90JB01392
45. S. A. Bennett, W. W. Atkinson, and F. A. Kruse, Use of thematic mapper imagery to identify mineralization in the Santa Teresa District, Sonora, Mexico. International Geology Review, 1993. https://doi.org/ 10.1080/00206819309465572
46. M. H. Tangestani and F. Moore, Comparison of three principal component analysis techniques to porphyry copper alteration mapping: A case study, Meiduk area, Kerman, Iran). Canadian Journal of Remote Sensing, 2001.https://doi.org/10.1080/07038992.2001.10854931
47. Ş. Kaya, Uydu görüntüleri ve sayısal arazi modeli kullanılarak kuzey anadolu fayı gelibolu-ışıklar dağı kesiminin jeomorfolojik - jeolojik özelliklerinin incelenmesi. Doktora Tezi, İTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Jeodezi ve Fotogrametri, Türkiye 1999.
48. A. P. Cŕosta, C. R. De Souza Filho, F. Azevedo, and C. Brodie, Targeting key alteration minerals in epithermal deposits in Patagonia, Argentina, using ASTER imagery and principal component analysis. International Journal of Remote Sensing, 2003. https://doi.org/10.1080/0143116031000152291
49. P. K. Das and M. V. R. Seshasai, Multispectral sensor spectral resolution simulations for generation of hyperspectral vegetation indices from Hyperion data. Geocarto International, 2015. https://doi.org/ 10.1080/10106049.2014.973065
50. F. Abdelouhed, A. Ahmed, A. Abdellah, I. Mohammed, and O. Zouhair, Extraction and analysis of geological lineaments by combining ASTER-GDEM and Landsat 8 image data in the central high atlas of Morocco. Natural Hazards, 2022. https://doi.org/ 10.1007/s11069-021-05122-9
51. USGS, NDVI, https://www.usgs.gov/landsat-missions/ landsat-normalized-difference-vegetation-index. Accessed: 30-Jun-2022.
52. C. J. Tucker, Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 1979. https://doi.org/ 10.1016/0034-4257(79)90013-0
53. R. Salehi, N. M. Saadi, A. Khalil, and K. Watanabe, Integrating remote sensing and magnetic data for structural geology investigation in pegmatite areas in eastern Afghanistan. Journal of Applied Remote Sensing, 2015. https://doi.org/10.1117/1.JRS.9.096097
54. C. de Oliveira Andrades Filho and D. de Fáltima Rossetti, Effectiveness of SRTM and ALOS-PALSAR data for identifying morphostructural lineaments in northeastern Brazil. International Jorunal of Remote Sensing, 2012. https://doi.org/10.1080/01431161. 2010.549852
55. N. Yusof, M. F. Ramli, S. Pirasteh, and H. Z. M. Shafri, Landslides and lineament mapping along the Simpang Pulai to Kg Raja highway, Malaysia. International Jorunal of Remote Sensing, 2011. https://doi.org/ 10.1080/01431161.2010.484434
56. High Pass Filter Task. https://www. l3harrisgeospatial.com/docs/envihighpassfiltertask.html. Accessed: 09-Jun-2022.
57. F. Olcay, Uydu görüntülerinden elde edilen çizgisellikler ve fluviyal yapılar ile neotektoniğin araştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir, Türkiye.
58. P. Geomatica, PCI Geomatica User’s Guide. Richmond Hill, Ontario, A.B.D. 2015.
59. F. Abdelouhed, A. Ahmed, A. Abdellah, and I. Mohammed, Lineament mapping in the Ikniouen area (Eastern Anti-Atlas, Morocco) using Landsat-8 Oli and SRTM data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2021. https://doi.org/10.1016/j.rsase. 2021.100606
60. B. B. S. Singhal and R. P. Gupta, Applied Hydrogeology of Fractured Rocks. Springer Science & Business Media, 2010.