Açık maden ocağının fotogrametrik yöntem ile geometrik ve spektral analizi: Bigadiç Bor Maden İşletmesi örneği

Abstract

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.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.