Surfer'den Kordinatlara Filtreleme Yaparak Görüntü Elde Etmek
romAntik
Bilgili Üye
- Katılım
- 29 Ağu 2015
- Mesajlar
- 201
- Tepkime puanı
- 11
- Puanları
- 0
bu görüntüyü nasıl elde ettiğinizi anlatma fedakarlığında bulunabilir misiniz dostum
romAntik
Bilgili Üye
- Katılım
- 29 Ağu 2015
- Mesajlar
- 201
- Tepkime puanı
- 11
- Puanları
- 0
Nil
Engellendi
- Katılım
- 16 Kas 2017
- Mesajlar
- 932
- Tepkime puanı
- 7
- Puanları
- 0
Korhan Esat
Ankara Üniversitesi
Jeoloji Mühendisliği Bölümü
Tektonik Araştırma Grubu
Korhan.Esat@eng.ankara.edu.tr
Uzaktan algılama, en genel anlamıyla fiziksel bir temas olmaksızın gözlenen cisimden bilgi elde edilmesidir. Atmosferde ya da uzayda konumlandırılmış algılayıcılar sayesinde yerdeki cisimler hakkında bilgi sahibi oluruz. Uçağa monte edilmiş kamera sistemleriyle elde edilen hava fotoğrafları ve uydulara ya da uçaklara yerleştirilmiş elektronik tarayıcılar-algılayıcılar sayesinde oluşturulan sayısal görüntüler, yeryüzündeki cisimlerden veri elde etmemizi sağlar.
Günümüzde bütün dünyada rutin olarak maden arama çalışmalarında kullanılan uzaktan algılama teknikleri, madenciliğin yanı sıra jeoloji, meteoroloji, ziraat, şehircilik, oşinografi, çevre, haritacılık ve askeri amaçlı çalışmalar için de yoğun olarak kullanılmaktadır.
Uzaktan algılamada veri toplama sistemleri temel olarak ikiye ayrılır. Bunlar pasif algılayıcıya sahip sistemler ve aktif algılayıcılı sistemlerdir. Doğal enerji kaynağı (Güneş) kullanan algılayıcılar ‘pasif’, sistemin kendi yaydığı enerjiyi kullanarak algılama yapan algılayıcılar ise ‘aktif’ olarak isimlendirilir. Yerbilimlerinde kullanılan başlıca pasif algılayıcılı sistemler Landsat (MSS, TM, ETM), Terra (Aster), Spot, Ikonos ve Quickbird uydularıdır. Radarsat ve Jers-1 gibi uydular da üzerlerinde radar algılayıcı bulunan aktif sistemlere başlıca örneklerdir.
Görüntülerin maden aramacılığında kullanımına geçmeden önce nasıl oluşturulduğunu ve özelliklerinin ne olduğunu anlamak önemlidir.
Uzaktan Algılamada Görüntü Nedir ve Nasıl Oluşturulur?
Uzaktan algılamada görüntünün oluşturulma süreci genel olarak şöyle özetlenebilir (Şekil 1):
* Görüntünün oluşturulabilmesi için öncelikle elektromanyetik enerji yayan bir kaynak gereklidir. Bu kaynak daha önce de bahsedildiği gibi doğal ya da yapay olabilir.
* Kaynaktan yayılan enerji yere ulaşmadan önce atmosferle etkileşime girer ve enerjinin bir kısmı atmosferde saçılır.
* Yere ulaşan enerji, yüzeyin ve ışınımın özelliğine göre yüzeyle etkileşime girer.
* Yayılan, yansıyan ya da saçılan enerji, uzayda ya da atmosferde konumlandırılmış bir algılayıcı sistem tarafından kaydedilir.
* Farklı dalga boylarına ait bilgileri içeren kaydedilmiş bu enerji verisi yer istasyonuna aktarılır.
* Son olarak veri işlemden geçirilir ve görüntü oluşturulur. Elde edilen bu görüntüler uygun yazılımlar aracılığıyla araştırmacı tarafından işlenir, yorumlanır ve coğrafi bilgi sistemleriyle birlikte amaca yönelik olarak kullanılır.
Hava fotoğrafları ise ışığın (enerjinin), sayısal algılayıcılardan farklı olarak uçağa monte edilmiş kameralar aracılığıyla ışığa duyarlı film üzerine düşürülmesiyle elde edilir. Hava fotoğrafları siyah-beyaz, renkli ya da kızılötesi özellikte olabilir.
Algılayıcı sistemler, elektromanyetik tayfın (Şekil 2) çeşitli dalga boylarına ait enerji verilerini toplarlar. Uydu görüntüsünde farklı dalga boyu aralığına sahip bu veriler 'bant' adı verilen dosyalarda saklanır. Bantlar görüntünün tayfsal çözünürlüğünü ifade eder. Bir görüntüde bant sayısı ne kadar fazlaysa elde edilen bilginin miktarı da o oranda artar. Örneğin bir Landsat-7 görüntüsü 8 banta sahipken, Terra-Aster görüntüsü 14 banta, EO-1-Hyperion görüntüsü ise 220 banta sahiptir.
Görüntünün sahip olduğu bant sayısı kadar, mekansal ve radyometrik çözünürlüğü de önemlidir. ‘Mekansal çözünürlük’, görüntüyü oluşturan en küçük birim olan kare şeklindeki pikselin yer üzerinde ne kadarlık bir alana karşılık geldiğini gösterir. Örneğin 30 m çözünürlüğe sahip bir görüntüde her bir piksel 30mx30m'lik bir alana karşılık gelir. Bir pikselin temsil ettiği alan küçüldükçe, mekansal çözünürlük yani detay artar. ‘Radyometrik çözünürlük’, görüntünün içerdiği bilginin ifadesidir ve değeri bit adı verilen veri birimidir. 8 bit bir görüntü 2'nin 8. kuvvetidir yani 256 sayısal değer içerir. Radyometrik çözünürlük arttıkça sayısal değer aralığı dolayısıyla görüntülenen renk sayısı artar.
Uydu, yörüngesi boyunca yer üzerinde dönerken algılayıcının gördüğü-taradığı alanın genişliğine de ‘şerit genişliği’ denir. Şerit genişliği aynı zamanda tek bir görüntünün kapsadığı alandır. Landsat-7 görüntüsünün şerit genişliği 185 km, Terra-Aster görüntüsünün ise 60 km'dir (Şekil 3).
Görüntülerle ilgili bu temel bilgilerden sonra uzaktan algılamanın maden arama çalışmalarında nasıl kullanıldığına bakabiliriz.
Uzaktan Algılamanın Maden Aramalarında Kullanımı
Görüntüler, maden arama çalışmalarında maden yataklarının yoğunlaştığı yerler olan fayların-kırıkların ve genel olarak jeolojinin haritalanmasında ve tayfsal imzalarından yararlanılarak mineral zenginleşmesine sahip kayaların belirlenmesinde kullanılır.
Kayaçların ve içerisinde yer alan minerallerin belirli bir yansıma değeri vardır (Şekil 4). Bu yansıma değeri o mineral ya da kayacın tayfsal imzası olarak nitelendirilir. Kayaç ya da mineral, belirli dalga boyundaki elektromanyetik enerjiyi soğurur ya da yansıtır. Buna göre aranacak madenin tayfsal özelliğine göre görüntü ve bant seçimi yapılır ve madenin yoğunlaştığı yerler belirlenmeye çalışılır.
Görüntü işleme sürecinde öncelikle atmosferik gürültüler filtrelenir ve gerekli geometrik düzeltmeler yapılarak görüntü işlenmeye hazır hale getirilir. Sonrasında çeşitli kontrast uygulamaları, filtreleme ve renkli görüntü oluşturma teknikleri kullanılarak görüntü zenginleştirilir. Son aşama ise bant oranlaması, birincil bileşen analizi ve görüntü sınıflama yöntemleri gibi tekniklerin kullanılmasıyla görüntüden bilgi çıkartılmasıdır.
Maden arama çalışmalarında ihtiyaca göre çeşitli uzaktan algılama görüntüleri kullanılır. Landsat görüntüleri yaygın kullanıma sahiptir ve buna internetten ücretsiz olarak ulaşmak mümkündür. Bu görüntüler geniş alan kapladıkları için bölgesel olarak büyük yapıların tanınmasında çok işe yarar. Özellikle hidrotermal alterasyon zonlarının belirlenmesinde sıklıkla kullanılır (Şekil 5).
Aster ve Spot görüntüleri de Landsat görüntüleri kadar yaygın kullanılmaktadır. Daha yüksek çözünürlüğe sahip olmaları ve farklı tayfsal bant aralıkları nedeniyle ihtiyaca göre tercih edilmektedirler. Bu sistemlerle detaylı mineral haritalaması yapılabilmektedir (Şekil 6). Ayrıca bu uydu görüntüleri üç boyutlu görüntü oluşturmayı sağlayan stereoskopik özelliğe sahiptir.
Ikonos ve Quickbird uydu görüntüleri çok yüksek çözünürlüğe sahiptirler. Bir görüntü daha küçük bir alanı kapsar fakat mekansal çözünürlük diğer sistemlere göre daha fazladır. Bu görüntüler de gerekli görüldüğünde maden arama çalışmalarında kullanılabilir ve stereoskopik özelliğe sahiptir.
Hiperspektral görüntüler çok fazla banta sahiptir. NASA'nın, uçağa monte edilmiş AVIRIS algılayıcısının görüntüleri 224 bant içerir. AVIRIS görüntü şeritleri 10,5 km genişliğe sahiptir. Hiperspektral görüntülerle, diğer görüntülerde belirlenemeyen yansıma değerlerine sahip mineraller çok detaylı olarak ayırt edilebilir. Günümüzde maden arama çalışmalarında sıklıkla hiperspektral görüntülerden yararlanılmaktadır.
Uzaktan algılama, uygun şekilde kullanıldığında, arama yapan yerbilimcilerin elinde, gelişen teknolojiyle birlikte değeri sürekli artan bir araçtır. Maden arama çalışmalarında uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması, arama faaliyetlerinin hızlanmasını ve daha düşük maliyetlerle arama yapılmasını mümkün kılmaktadır.
Yararlanılan Kaynaklar
Crosta, A. P., De Souza Filho, C. R., Azevedo, F., Brodie, C., 2003. Targeting key alteration minerals in epithermal deposits in Patagonia, Argentina, using ASTER imagery and principal component analysis. International Journal of Remote Sensing, 24 (21), 4233-4240.
Esat, K., 2005. Uydu görüntüleri ve jeolojideki kullanımına genel bir bakış. Mavi Gezegen Popüler Yerbilimi Dergisi. TMMOB JMO Yayını, Ankara.
Moon, C. J., Whateley, M. E. G., Evans, A. M., 2006. Introduction to mineral exploration. 2nd edn.,
Blackwell Publishing, 496 s.
Sabins, F. F., 1997. Remote sensing-principles and interpretation. 3rd edn., W.H. Freeman, New York, NY., 494 s.
Sabins, F. F., 1999. Remote sensing for mineral exploration. Ore Geology Reviews, 14, 157-183.
Ankara Üniversitesi
Jeoloji Mühendisliği Bölümü
Tektonik Araştırma Grubu
Korhan.Esat@eng.ankara.edu.tr
Uzaktan algılama, en genel anlamıyla fiziksel bir temas olmaksızın gözlenen cisimden bilgi elde edilmesidir. Atmosferde ya da uzayda konumlandırılmış algılayıcılar sayesinde yerdeki cisimler hakkında bilgi sahibi oluruz. Uçağa monte edilmiş kamera sistemleriyle elde edilen hava fotoğrafları ve uydulara ya da uçaklara yerleştirilmiş elektronik tarayıcılar-algılayıcılar sayesinde oluşturulan sayısal görüntüler, yeryüzündeki cisimlerden veri elde etmemizi sağlar.
Günümüzde bütün dünyada rutin olarak maden arama çalışmalarında kullanılan uzaktan algılama teknikleri, madenciliğin yanı sıra jeoloji, meteoroloji, ziraat, şehircilik, oşinografi, çevre, haritacılık ve askeri amaçlı çalışmalar için de yoğun olarak kullanılmaktadır.
Uzaktan algılamada veri toplama sistemleri temel olarak ikiye ayrılır. Bunlar pasif algılayıcıya sahip sistemler ve aktif algılayıcılı sistemlerdir. Doğal enerji kaynağı (Güneş) kullanan algılayıcılar ‘pasif’, sistemin kendi yaydığı enerjiyi kullanarak algılama yapan algılayıcılar ise ‘aktif’ olarak isimlendirilir. Yerbilimlerinde kullanılan başlıca pasif algılayıcılı sistemler Landsat (MSS, TM, ETM), Terra (Aster), Spot, Ikonos ve Quickbird uydularıdır. Radarsat ve Jers-1 gibi uydular da üzerlerinde radar algılayıcı bulunan aktif sistemlere başlıca örneklerdir.
Görüntülerin maden aramacılığında kullanımına geçmeden önce nasıl oluşturulduğunu ve özelliklerinin ne olduğunu anlamak önemlidir.
Uzaktan Algılamada Görüntü Nedir ve Nasıl Oluşturulur?
Uzaktan algılamada görüntünün oluşturulma süreci genel olarak şöyle özetlenebilir (Şekil 1):
* Görüntünün oluşturulabilmesi için öncelikle elektromanyetik enerji yayan bir kaynak gereklidir. Bu kaynak daha önce de bahsedildiği gibi doğal ya da yapay olabilir.
* Kaynaktan yayılan enerji yere ulaşmadan önce atmosferle etkileşime girer ve enerjinin bir kısmı atmosferde saçılır.
* Yere ulaşan enerji, yüzeyin ve ışınımın özelliğine göre yüzeyle etkileşime girer.
* Yayılan, yansıyan ya da saçılan enerji, uzayda ya da atmosferde konumlandırılmış bir algılayıcı sistem tarafından kaydedilir.
* Farklı dalga boylarına ait bilgileri içeren kaydedilmiş bu enerji verisi yer istasyonuna aktarılır.
* Son olarak veri işlemden geçirilir ve görüntü oluşturulur. Elde edilen bu görüntüler uygun yazılımlar aracılığıyla araştırmacı tarafından işlenir, yorumlanır ve coğrafi bilgi sistemleriyle birlikte amaca yönelik olarak kullanılır.
Hava fotoğrafları ise ışığın (enerjinin), sayısal algılayıcılardan farklı olarak uçağa monte edilmiş kameralar aracılığıyla ışığa duyarlı film üzerine düşürülmesiyle elde edilir. Hava fotoğrafları siyah-beyaz, renkli ya da kızılötesi özellikte olabilir.
Algılayıcı sistemler, elektromanyetik tayfın (Şekil 2) çeşitli dalga boylarına ait enerji verilerini toplarlar. Uydu görüntüsünde farklı dalga boyu aralığına sahip bu veriler 'bant' adı verilen dosyalarda saklanır. Bantlar görüntünün tayfsal çözünürlüğünü ifade eder. Bir görüntüde bant sayısı ne kadar fazlaysa elde edilen bilginin miktarı da o oranda artar. Örneğin bir Landsat-7 görüntüsü 8 banta sahipken, Terra-Aster görüntüsü 14 banta, EO-1-Hyperion görüntüsü ise 220 banta sahiptir.
Görüntünün sahip olduğu bant sayısı kadar, mekansal ve radyometrik çözünürlüğü de önemlidir. ‘Mekansal çözünürlük’, görüntüyü oluşturan en küçük birim olan kare şeklindeki pikselin yer üzerinde ne kadarlık bir alana karşılık geldiğini gösterir. Örneğin 30 m çözünürlüğe sahip bir görüntüde her bir piksel 30mx30m'lik bir alana karşılık gelir. Bir pikselin temsil ettiği alan küçüldükçe, mekansal çözünürlük yani detay artar. ‘Radyometrik çözünürlük’, görüntünün içerdiği bilginin ifadesidir ve değeri bit adı verilen veri birimidir. 8 bit bir görüntü 2'nin 8. kuvvetidir yani 256 sayısal değer içerir. Radyometrik çözünürlük arttıkça sayısal değer aralığı dolayısıyla görüntülenen renk sayısı artar.
Uydu, yörüngesi boyunca yer üzerinde dönerken algılayıcının gördüğü-taradığı alanın genişliğine de ‘şerit genişliği’ denir. Şerit genişliği aynı zamanda tek bir görüntünün kapsadığı alandır. Landsat-7 görüntüsünün şerit genişliği 185 km, Terra-Aster görüntüsünün ise 60 km'dir (Şekil 3).
Görüntülerle ilgili bu temel bilgilerden sonra uzaktan algılamanın maden arama çalışmalarında nasıl kullanıldığına bakabiliriz.
Uzaktan Algılamanın Maden Aramalarında Kullanımı
Görüntüler, maden arama çalışmalarında maden yataklarının yoğunlaştığı yerler olan fayların-kırıkların ve genel olarak jeolojinin haritalanmasında ve tayfsal imzalarından yararlanılarak mineral zenginleşmesine sahip kayaların belirlenmesinde kullanılır.
Kayaçların ve içerisinde yer alan minerallerin belirli bir yansıma değeri vardır (Şekil 4). Bu yansıma değeri o mineral ya da kayacın tayfsal imzası olarak nitelendirilir. Kayaç ya da mineral, belirli dalga boyundaki elektromanyetik enerjiyi soğurur ya da yansıtır. Buna göre aranacak madenin tayfsal özelliğine göre görüntü ve bant seçimi yapılır ve madenin yoğunlaştığı yerler belirlenmeye çalışılır.
Görüntü işleme sürecinde öncelikle atmosferik gürültüler filtrelenir ve gerekli geometrik düzeltmeler yapılarak görüntü işlenmeye hazır hale getirilir. Sonrasında çeşitli kontrast uygulamaları, filtreleme ve renkli görüntü oluşturma teknikleri kullanılarak görüntü zenginleştirilir. Son aşama ise bant oranlaması, birincil bileşen analizi ve görüntü sınıflama yöntemleri gibi tekniklerin kullanılmasıyla görüntüden bilgi çıkartılmasıdır.
Maden arama çalışmalarında ihtiyaca göre çeşitli uzaktan algılama görüntüleri kullanılır. Landsat görüntüleri yaygın kullanıma sahiptir ve buna internetten ücretsiz olarak ulaşmak mümkündür. Bu görüntüler geniş alan kapladıkları için bölgesel olarak büyük yapıların tanınmasında çok işe yarar. Özellikle hidrotermal alterasyon zonlarının belirlenmesinde sıklıkla kullanılır (Şekil 5).
Aster ve Spot görüntüleri de Landsat görüntüleri kadar yaygın kullanılmaktadır. Daha yüksek çözünürlüğe sahip olmaları ve farklı tayfsal bant aralıkları nedeniyle ihtiyaca göre tercih edilmektedirler. Bu sistemlerle detaylı mineral haritalaması yapılabilmektedir (Şekil 6). Ayrıca bu uydu görüntüleri üç boyutlu görüntü oluşturmayı sağlayan stereoskopik özelliğe sahiptir.
Ikonos ve Quickbird uydu görüntüleri çok yüksek çözünürlüğe sahiptirler. Bir görüntü daha küçük bir alanı kapsar fakat mekansal çözünürlük diğer sistemlere göre daha fazladır. Bu görüntüler de gerekli görüldüğünde maden arama çalışmalarında kullanılabilir ve stereoskopik özelliğe sahiptir.
Hiperspektral görüntüler çok fazla banta sahiptir. NASA'nın, uçağa monte edilmiş AVIRIS algılayıcısının görüntüleri 224 bant içerir. AVIRIS görüntü şeritleri 10,5 km genişliğe sahiptir. Hiperspektral görüntülerle, diğer görüntülerde belirlenemeyen yansıma değerlerine sahip mineraller çok detaylı olarak ayırt edilebilir. Günümüzde maden arama çalışmalarında sıklıkla hiperspektral görüntülerden yararlanılmaktadır.
Uzaktan algılama, uygun şekilde kullanıldığında, arama yapan yerbilimcilerin elinde, gelişen teknolojiyle birlikte değeri sürekli artan bir araçtır. Maden arama çalışmalarında uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması, arama faaliyetlerinin hızlanmasını ve daha düşük maliyetlerle arama yapılmasını mümkün kılmaktadır.
Yararlanılan Kaynaklar
Crosta, A. P., De Souza Filho, C. R., Azevedo, F., Brodie, C., 2003. Targeting key alteration minerals in epithermal deposits in Patagonia, Argentina, using ASTER imagery and principal component analysis. International Journal of Remote Sensing, 24 (21), 4233-4240.
Esat, K., 2005. Uydu görüntüleri ve jeolojideki kullanımına genel bir bakış. Mavi Gezegen Popüler Yerbilimi Dergisi. TMMOB JMO Yayını, Ankara.
Moon, C. J., Whateley, M. E. G., Evans, A. M., 2006. Introduction to mineral exploration. 2nd edn.,
Blackwell Publishing, 496 s.
Sabins, F. F., 1997. Remote sensing-principles and interpretation. 3rd edn., W.H. Freeman, New York, NY., 494 s.
Sabins, F. F., 1999. Remote sensing for mineral exploration. Ore Geology Reviews, 14, 157-183.
Son düzenleme:
Nil
Engellendi
- Katılım
- 16 Kas 2017
- Mesajlar
- 932
- Tepkime puanı
- 7
- Puanları
- 0
Sahip olmanız gereken programlar; google earth, netcad (NetRS) modüllü.
- google earth’ de çektiğiniz uydu fotoğrafını (bakış irtifasını 1.8-2.0 km arasında seçerek) kaydetiyorsunuz( dosya-kaydet-görüntüyü kaydet).
- Netcad ‘de raster-register(afin) seçiliyor. Açılan pencereden: dosya-raster yükleyi tıklatıp burada açılan pencereden çektiğiniz fotoğrafı seçip aç komutunu tıklıyorsunuz. Çıkan fotoda en az 4 nokta işaretleyip sayısal hale getiriyorsunuz. Bu işlemin birebir ölçekte sayısal olması gerekmiyor. Rast gele yer seçip netcadin koordinat vermesini kabul edin yeter. Bunun içinde raster afin penceresinin sol alt tarafındaki seçeneklerden XYZ nokta ekle / sil tıklayın. Dönüşüm koordinatları diye bir pencere açılacaktır, tamam’ ı tıklıyarak bu işlemi enaz 4 kere tekrarlayın. Dosya-raster sakla( projeksiyon parametreleri tamam diyorsunuz. İsim vererek kaydet tıklıyorsunuz. Raster saklandı netcad de görüntülemek istermisiniz diye sorduğunda hayır’ ı tıklıyorsunuz. Evet derseniz program sizi epey bekletiyor.
- Netcad de raster-raster yükle- rasterladığınız fotoyu seçip aç’ ı tıklıyorsunuz.seçtiğiniz foto .dre uzantılı olacaktır. Rferans bitmapler penceresini tamam diyerek kapatın.
- NetRS-filtre seçilecek. Açılan pencereden sol üst köşede bulunan raster komut satırının sonundaki üç noktalı sekme seçilir. Filtre uygula penceresi kapanır ekranda bir çizgi veya artı belirir; sol tuşla ekranda görünen rasterlenmiş foto seçilir. Filtre penceresi otomatik tekrar açılır.filtre komut satırının sağ yanındaki ok tıklanarak filtre seçenkleri açılır.Krom, mangan için; 11X11 yüksek geçiren seçilir. Ekrandaki fotonun; filtreli görüntüsü oluşur. Tamam diyorsunuz. Orijinal raster değiştirilsin mi? Diye sorar; yeni raster işaretleyin.
- NetRS de sınıflandır seçilir.açılan pencereden raster komut satırının sonundaki üç oklu komut tıklanır; pencere kapanır ve ekrandaki filtre edilmiş foto seçilir, raster seç penceresi açılır, buradan pencerenin sol tarafındaki dosya isimlerinden filtre edilmiş raster seçilir ve tamam tıklanır(doğru dosyayı seçtiğinizi sağ taraftaki foto görüntüsünde kontrol ediniz). kapanan filtre penceresi otomatik tekrar açılır. Sol taraftaki yöntem komut satırından kontrolsüz seçilir.Tolerans:7,sınıf sayısı:3 iterasyon:3 ayarlanır.pencerenin sol alt köşesindeki sınıflandır tıklanır ve programın taraması yaptırılmış olur.sınıflandırma sonunda üst tarafta K.Renk-G.Renk Açıklamaların olduğu renkler ve değerler çıkar. Yöntem komut satırından spektral açı seçilir. Renklerin çıktığı boşlukta sağ tuş tıklanarak sınıf ekle seçilir. Genellikle kırmızı renk çıkar. Bu satırın üstünde yine sağ tıklanarak kriter renk seç-raster seçilir. Renk seç penceresi açılır ve ekranda filtrelenmiş foto ve bir artı çıkar. Buradan isterseniz daha önce belirlediğiniz maden renk kodlarını renk seç penceresinden girerek tamam diyebilirsiniz. Eğer bir madenin yansıma renginin ne olduğunu bulmak istiyorsanız; ekrana çıkan artı ok vasıtasıyla madenin olduğunu düşündüğünüz şeklin üzerinde sol tıklayarak maden şeklinin bütününde bunu yapınız. Ortalama renk kodu üretebilirsiniz. Yalnız maden renk kodu üreteceğinizde resmin çok yakından çekilmiş fotosu olmasına dikkat ediniz. Renk kodlarını girme işleminden sonra resim üzerinde sağ tuş tıklanarak renk seçme işlemi sona erdirilir. Tamam tıklanır ve sınıflandırma pencerinin sol alt köşesindeki sınıflandır seçilir. Sizin belirtiğiniz renk kodunu tarıyarak foto üzerindeki bu renklere ait olan yerleri G.Renk de belirtilen renkte boyar.çıkan fotoyu iyi okumak gereklidir. Ağaç ve kaya gölgeleri, otlar dikkate alınmalı. Arazide gezilecek yerler bu şekilde belirlenir.
- Krom renk kodu: %40-42 tenörlü 164 161 184 tür. buradan; 184 rakamının altında değerler girilirse(170 e kadar) tenör düşer, yüksek değerler girilirse de(210 na kadar) tenör yükselir.
-
-
- Mangan renk kodu:193 150 108-115
- 189 167 167-175-185
- 66 21 15
-
- Demir renk kodu: tenör; 50-54 arası 176 131 98
- 54-58 arası 114 57 96
- 60 üzeri 121 64 92
- 130 64 92
- Bakır içinde 3x3 diagonal filtre seçilecek.bu maden için elimde net değerler yok. İçeriğine göre renk farklılıkları oluyor. İçerik derken; çinko varsa(Karadeniz bölgesindeki yataklar) renk kodu: 212 213 217-227
- 216 219 223
- 241 245 246
- 242 247 252; daha çok bulunan oksitli ve mostrası malahit olan bakır madeninin renk kodunu bulamadım. Bu renk kodlarını neye göre bulduğuma gelince; yerini ve tenörünü bildiğiniz madenin arazideki uydu fotoğrafını bulacaksınız. Krom için kendi şantiyemi seçtim, demir için Divriği çevresini, mangan için arazide gezdiğimiz ve stok olarak bıraktıkları mangan fotolarından çıkarttım.
Alıntıdır : Kamil Kurt'a TEŞEKKÜRLER...
- google earth’ de çektiğiniz uydu fotoğrafını (bakış irtifasını 1.8-2.0 km arasında seçerek) kaydetiyorsunuz( dosya-kaydet-görüntüyü kaydet).
- Netcad ‘de raster-register(afin) seçiliyor. Açılan pencereden: dosya-raster yükleyi tıklatıp burada açılan pencereden çektiğiniz fotoğrafı seçip aç komutunu tıklıyorsunuz. Çıkan fotoda en az 4 nokta işaretleyip sayısal hale getiriyorsunuz. Bu işlemin birebir ölçekte sayısal olması gerekmiyor. Rast gele yer seçip netcadin koordinat vermesini kabul edin yeter. Bunun içinde raster afin penceresinin sol alt tarafındaki seçeneklerden XYZ nokta ekle / sil tıklayın. Dönüşüm koordinatları diye bir pencere açılacaktır, tamam’ ı tıklıyarak bu işlemi enaz 4 kere tekrarlayın. Dosya-raster sakla( projeksiyon parametreleri tamam diyorsunuz. İsim vererek kaydet tıklıyorsunuz. Raster saklandı netcad de görüntülemek istermisiniz diye sorduğunda hayır’ ı tıklıyorsunuz. Evet derseniz program sizi epey bekletiyor.
- Netcad de raster-raster yükle- rasterladığınız fotoyu seçip aç’ ı tıklıyorsunuz.seçtiğiniz foto .dre uzantılı olacaktır. Rferans bitmapler penceresini tamam diyerek kapatın.
- NetRS-filtre seçilecek. Açılan pencereden sol üst köşede bulunan raster komut satırının sonundaki üç noktalı sekme seçilir. Filtre uygula penceresi kapanır ekranda bir çizgi veya artı belirir; sol tuşla ekranda görünen rasterlenmiş foto seçilir. Filtre penceresi otomatik tekrar açılır.filtre komut satırının sağ yanındaki ok tıklanarak filtre seçenkleri açılır.Krom, mangan için; 11X11 yüksek geçiren seçilir. Ekrandaki fotonun; filtreli görüntüsü oluşur. Tamam diyorsunuz. Orijinal raster değiştirilsin mi? Diye sorar; yeni raster işaretleyin.
- NetRS de sınıflandır seçilir.açılan pencereden raster komut satırının sonundaki üç oklu komut tıklanır; pencere kapanır ve ekrandaki filtre edilmiş foto seçilir, raster seç penceresi açılır, buradan pencerenin sol tarafındaki dosya isimlerinden filtre edilmiş raster seçilir ve tamam tıklanır(doğru dosyayı seçtiğinizi sağ taraftaki foto görüntüsünde kontrol ediniz). kapanan filtre penceresi otomatik tekrar açılır. Sol taraftaki yöntem komut satırından kontrolsüz seçilir.Tolerans:7,sınıf sayısı:3 iterasyon:3 ayarlanır.pencerenin sol alt köşesindeki sınıflandır tıklanır ve programın taraması yaptırılmış olur.sınıflandırma sonunda üst tarafta K.Renk-G.Renk Açıklamaların olduğu renkler ve değerler çıkar. Yöntem komut satırından spektral açı seçilir. Renklerin çıktığı boşlukta sağ tuş tıklanarak sınıf ekle seçilir. Genellikle kırmızı renk çıkar. Bu satırın üstünde yine sağ tıklanarak kriter renk seç-raster seçilir. Renk seç penceresi açılır ve ekranda filtrelenmiş foto ve bir artı çıkar. Buradan isterseniz daha önce belirlediğiniz maden renk kodlarını renk seç penceresinden girerek tamam diyebilirsiniz. Eğer bir madenin yansıma renginin ne olduğunu bulmak istiyorsanız; ekrana çıkan artı ok vasıtasıyla madenin olduğunu düşündüğünüz şeklin üzerinde sol tıklayarak maden şeklinin bütününde bunu yapınız. Ortalama renk kodu üretebilirsiniz. Yalnız maden renk kodu üreteceğinizde resmin çok yakından çekilmiş fotosu olmasına dikkat ediniz. Renk kodlarını girme işleminden sonra resim üzerinde sağ tuş tıklanarak renk seçme işlemi sona erdirilir. Tamam tıklanır ve sınıflandırma pencerinin sol alt köşesindeki sınıflandır seçilir. Sizin belirtiğiniz renk kodunu tarıyarak foto üzerindeki bu renklere ait olan yerleri G.Renk de belirtilen renkte boyar.çıkan fotoyu iyi okumak gereklidir. Ağaç ve kaya gölgeleri, otlar dikkate alınmalı. Arazide gezilecek yerler bu şekilde belirlenir.
- Krom renk kodu: %40-42 tenörlü 164 161 184 tür. buradan; 184 rakamının altında değerler girilirse(170 e kadar) tenör düşer, yüksek değerler girilirse de(210 na kadar) tenör yükselir.
-
-
- Mangan renk kodu:193 150 108-115
- 189 167 167-175-185
- 66 21 15
-
- Demir renk kodu: tenör; 50-54 arası 176 131 98
- 54-58 arası 114 57 96
- 60 üzeri 121 64 92
- 130 64 92
- Bakır içinde 3x3 diagonal filtre seçilecek.bu maden için elimde net değerler yok. İçeriğine göre renk farklılıkları oluyor. İçerik derken; çinko varsa(Karadeniz bölgesindeki yataklar) renk kodu: 212 213 217-227
- 216 219 223
- 241 245 246
- 242 247 252; daha çok bulunan oksitli ve mostrası malahit olan bakır madeninin renk kodunu bulamadım. Bu renk kodlarını neye göre bulduğuma gelince; yerini ve tenörünü bildiğiniz madenin arazideki uydu fotoğrafını bulacaksınız. Krom için kendi şantiyemi seçtim, demir için Divriği çevresini, mangan için arazide gezdiğimiz ve stok olarak bıraktıkları mangan fotolarından çıkarttım.
Alıntıdır : Kamil Kurt'a TEŞEKKÜRLER...
Teşekkür ederim Nil ustam. Eline sağlık.
Not olarak Ayrıca bu sistem 2002 yılında izmir üniversitesinde bir doçent tarafından tezi yazılarak onaylanmıştır. Bu yüzden işi bilenler taraından 2005 yılından bu yana aktif olarak kullanan firmalar mevcuttur ve bu sistemin bilinmesini veya yayılmasını istememekteler. Çünkü aç gözlülük ve kibirlerinden dolayı herşeyin onların olmasını istemektedirler.
- Katılım
- 27 Ocak 2015
- Mesajlar
- 255
- Tepkime puanı
- 1
- Puanları
- 6
- Yaş
- 47