Grafit Cevherleşmelerinin Sentinel-2 Uydu Görüntülerinden Belirlenmesinde En Uygun Bant Kombinasyonları
Bibliographic record
Abstract
İleri teknoloji potansiyeli yüksek ülkelerin bu hedeflerini gerçekleştirmesi doğrultusunda birçok uluslararası organizasyon tarafından grafit minerali, kritik hammadde olarak tanımlanmıştır. Grafit yatakları, grafitin yüksek ısı ve elektrik iletkenliği, yüksek ısıya dayanıklılığı gibi özellikleri nedeni ile ileri teknoloji konularında kullanımı ve önemi yaygınlaşan stratejik bir cevherleşmedir. Gelecekte özellikle Grafen kullanımının giderek artacak olması nedeniyle, amorf grafit yatakları bakımından zengin olan ülkemizdeki yeni grafit maden yataklarının ülke ekonomisine kazandırılmasında uzaktan algılama yöntemlerinin kullanımının değerlendirilmesi bu çalışmaya konu edilmiştir. Bu bağlamda bu yatak oluşumları için Sentinel-2 uydu görüntülerinde kullanılabilecek en uygun spektral bant kombinasyonları, optimum indeks faktörü ile belirlenmiş ve başarımları değerlendirilmiştir. Atmosferik düzeltme için geliştirilen bantlar değerlendirme dışı bırakılmıştır. Grafit yataklarının, su, bitki, kömür ocakları ve diğer litolojik birimlerden başarılı bir şekilde ayrımlanabilmesini sağlayan optimum FCC (False Color Composite) renkli görüntü, [RGB 4:7:11] ve [RGB 4:8:11] kombinasyonuna aittir. Sentinel-2 uydu görüntüleri grafit yataklarının belirlenmesinde, algılayıcısının spektral aralığı ile grafitin karakteristik spektral özelliklerini barındırmakta ve başarılı sonuçlar üretmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".