Abstract
Görseller için iletişime geçebilir ya da makaleye bakabilirsiniz.
Mineral alterasyonu, yeryüzündeki hidrokarbon sızıntıları tarafından indirgenmiş topraktakiverilerinin kullanılmasıyla tespit edilebilir. Yeraltındaki uzun süreli hidrokarbon sızıntısı, derinlerde ve toprakta farklı tipte kimyasal ve mineralojik değişikliklere neden olabilir. Bu mineral alterasyonlarının haritalandırılması hidrokarbonu aramak için önemlidir. Bu çalışmada, Pakistan, İslamabad, Kuzey Potwar bölgesindeki Fateh Jang bölgesindeki hidrokarbon mikro-tabakalarından kaynaklanan yüzey mineral alterasyon tanımlamak için uydu görüntüleri kullanılmıştır. 7/5, 3/1 ve 5/4 LandsatTM bant oranları, altere ve altere olmayan kayaları ayırt etmek için uygulanan ferrik mineralleri, kil minerallerini ve tortul kayaçları içeren ferro demir minerallerini tespit etmek için kullanılır. Bu tür kayalar, elektromanyetik spektrumun çeşitli bantlarında spesifik spektral yansımalara sahiptir ve dolayısıyla hidrokarbonların varlığını gösteren bir dizi anomaliye yol açmaktadır. Bu çalışmada, mikrosızıntıların neden olduğu yüzey ifadeleri için temel bileşen analizi (PCA), bant oranı, sahte renk kompozit (FCC) ve termal anomali bileşimi geliştirme teknikleri kullanılmıştır. Spektral yansımaların, ferro demir ve ağartılmış kırmızı demir yataklarını sırasıyla TM bantları 1, 3 ve 4’te yansıma bandına ve emme bandına sahip olduğunu ortaya çıkar. Kil mineralleri ve kaolinit, 5. bantta muazzam yansıma ve TM bant 7’de emme kapasitesine sahiptir. Bu sonuçlar, hidrokarbon sızıntıları tarafından indüklenen değişimi tanımlamak için bir model olarak kullanılabilir. Çalışma alanı mineral alterasyonu temelinde kuzey, doğu, güney ve batı bölgelerinde sınıflandırılmıştır. Kuzey bölgesi, güçlü anomalilerle karakterizedir ve diğer bölgelerle karşılaştırıldığında kil alterasyonu ve demir bakımından nispeten zengindir. Fateh Jang bölgesinde aktif sızıntıları (gaz mikro ve petrol sızıntısı) ve pasif sızıntıyı (ağartma etkileri) içeren iki tip hidrokarbon mikro-gözlenmesi gözlemlenmiştir.
Giriş
Modern tekniklerin potansiyel faydası çeşitlidir ve saha araştırmasının maliyet ve zamandan tasarruf etmesinin zor olduğu uzak bölgelerde hidrokarbonu keşfetmeye yardımcı olur. Hidrokarbon mikrosızıntısı, potansiyel hidrokarbon keşfi göstergesi nedeniyle çok önemli olan toprak yüzeyinin mineralojisini alterasyona uğratabilir. Hidrokarbon keşfi için uzaktan algılama verileri yardımcı olabilir ve aynı zamanda uygun maliyetli bir teknik çalışmadır. Bununla birlikte, uydu görüntülerinin hidrokarbonların derinliğini, büyüklüğünü veya kalitesini bulmada yardımcı olması mümkün değildir. Hidrokarbonların başarılı bir şekilde keşfedilmesi için yüzey anormalliklerini ve değişiklikleri geliştirmek için ana bileşen analizi (PCA), bant oranı ve termal anomaliler kullanılabilir.
Hidrokarbon sızıntılarının neden olduğu değişikliklere, dünyadaki çeşitli bilim adamları tarafından petrol ve gaz araştırmalarındaki potansiyel değerleri nedeniyle önem verilmiştir (Donovan, 1974; Abrams ve diğerleri, 1984; Fu ve diğerleri, 2007; Petrovic ve diğerleri, 2012). . Çevreleyen topografyanın Eh / pH değeri, mineral neden olan bu değişikliklerden etkilenir. Bu mineral ayarı, demir içeren minerallerin (örneğin, manyetit ve pirit) oluşumu, demir oksi-hidroksitlerin (hematit ve goetit) kaybı ve kil ve karbonatların (örneğin, manyetit ve pirit) oluşumu ile benzerdir (Schumacher 1996). ). 2/1 ve 4 / 9’luk ASTER bant oranları, Qiulitage baskı ve katlama kayışında ayrı ayrı, ağartılmış kırmızı yatak karbonatlar gibi hidrokarbon sızıntıları tarafından indirgenen mineral izlerini önemli ölçüde tanımlamıştır. Saha araştırmaları ve uydu görüntüleri ile doğrulanan Kuqa ve Bositan Nehri kesimleri boyunca mikrosızıntılar nedeniyle benzer mineral değişimi gözlemlenmiştir (Shi ve ark. 2012).
Yaşlı hidrokarbon tabakaları, Khan ve Jacobson (2008) tarafından belirtildiği gibi, yüzey topraklarında farklı tiplerde mineral değişikliklerine neden olabilir. Bu uzun vadeli sızıntılar yakın oksidasyon ve indirgeme bölgeleri üretebilir. Wyoming’in Patrick bölgesinde, mineralojik, jeokimyasal ve karbon izotop alan bilgisini işaretlemek için Hyperion görüntü sensörleri kullanılmıştır. Bu değişiklikler hidrokarbonun mikro tabakaları ile ilgili tüm işaretlere sahiptir.
Sun ve Han (2016) tarafından Oklahoma’nın güneydoğusundaki Anadarko havzasında, Cement sahasında Rush Springs Kumtaşlarında, hiperspektral görüntüleri kullanarak kayalarda hidrokarbonun neden olduğu değişimi ayırt etmek için bir çalışma yapılmıştır. Kırmızı yatakların ağartılmasının ve karbonat çimentolaşmasını tespit edilmesi için uzaktan algılama verileri kullanılmıştır. Bu çalışmada, litolojik, spektroskopik, uzaktan algılama ve jeokimyasal bilgilerden yararlanılarak, petrol sızıntıları ve ilgili kayalar için birleştirilmiş bir model oluşturulmuştur.
Brezilya’da Lammoglia ve ark. (2008), bölgesel hidrokarbonun jeolojik istatistiki incelemesini kullanarak hidrokarbon mikrosızıntılarını tarif etmeye çalışmıştır. ETM + / Landsat7 ve ASTER / Terra uydu veri setlerine ek olarak Gelişmiş Tematik Eşleştiricinin dijital işlenmesi ve toprak testlerinden elde edilen jeokimyasal bilgiler de kullanılmıştır. Bu çalışma, dolaylı HC mikro-sızıntı göstergelerine odaklanmıştır. Bant algoritmaları, anomalileri tanımlamak için uydu görüntülerini sınıflandırmak için oluşturulmuştur. Bu çalışma mükemmel sonuçlar vermiş ve ASTER bilgilerinin hidrokarbonların karada incelenmesinde üstün potansiyele sahip olduğunu kanıtlamıştır.
Petrovic ve diğ. (2012) hidrokarbon kaynaklı kaya alterasyonlarını anlamak için görüntü işleme ve jeokimyasal araçları kullandı. Çalışma, mineral ve kimyasal değişikliklerin hidrokarbon keşiflerine yol açabileceğini desteklemektedir. Çalışmada kumtaşı renk değişimini araştırmak için ASTER görüntüleri, spektroskopi ve sentetik açıklıklı radar (SAR) verileri kullanılmıştır. Bu model ve stratejiler, hidrokarbon sızıntılarının etkilerini netleştirmek için karşılaştırmalı sörf görünümleriyle dünyanın farklı bölgelerinin bir parçası olarak kullanılabilir.
Fu ve diğ. (2007), ASTER görüntüleri kullanarak hidrokarbonun neden olduğu mineral değişikliklerini haritaladı. Sonuçlar, 2/1 ve 4/8 bant oranlarının, ağartılmış kırmızı yatakları ve hidrokarbon sızıntıları nedeniyle karbonat minerallerini ayırmak için kullanılabileceğini göstermiştir. Meer ve diğ. (2012), çıplak toprakta, karışıklık yaratabilecek yanlış anomalileri de içerebilen mikro-sızıntıları tanımlamıştır. Çalışma, uzaktan algılama tekniğini geliştirmek için farklı algoritmaların kullanılabileceği sonucuna varmıştır.
Zhang ve diğ. (2007), Çin’deki Songliao havzasının batı yamacındaki Landsat-7 / ETM + bilgi işlem yöntemlerini kullanan, kırmızı ağartma yatak, ferro demir zenginleştirme ve Landsat-7 / ETM + bilgi işleme yöntemlerini kullanan kil mineral alterasyonlarının belirlenmesi üzerine çalışmıştır. En son üç teknik uyguladılar: temel bileşen analizleri (PCA), bant oranı ve yanlış renk kompoziti oranı ve görüntü dağılımının zemin verileriyle tutarlı olduğu bulundu. Khan (2006), Southwest Wyoming’deki Patrick Draw bölgesinde hidrokarbon mikro-sızıntıların neden olduğu alterasyonları tanımlamak için spektral ve jeokimyasal veri tekniklerini inceledi.
Materyal – Method
Bu çalışmada, hem mekansal hem de spektral çözünürlükte değişen, uzaktan algılanan görüntüler, hidrokarbon mikro-sızıntıların neden olduğu mineral değişiminin tespiti için kullanılmıştır. Bu çalışmada Landsat-5 Tematik Eşleştiricisi (TM) 30 m çözünürlük ve SPOT-5 5 m çözünürlük görüntüleri kullanılmıştır. SPOT verilerinin mekansal çözünürlüğü nedeniyle yapısal haritalama için çok etkili olduğu bulunmuştur. Landsat-5 (TM) verileri ve SPOT çözünürlüğü Mart 2011’de elde edilmiştir. Fateh Jang bölgesinde altere olan farklı mineral değişikliklerini tanımlamak için uzaktan algılama verileri kullanılmıştır. Mineral oranının farklı bantlar altında kendine özgü bir yansıması olduğu için bant oranı tekniği kullanılmıştır. SPOT pankromatik verileri ve yedi spektral bant sağlayan multispektral TM verilerinin kombinasyonu, yorumlama amaçları ve uydu görüntü haritalarının üretimi için büyük önem taşımaktadır. Erdas IMAGINE 9.1, uzaktan algılama verisi elde eden uydu görüntülerinin ön işlenmesi ve işlenmesi için kullanılmıştır. Veri kalitesini artırmak ve hedefleri geliştirmek için Image Interpreter eklentisinde spektral, mekansal ve radyometrik geliştirme araçları sunmaktadır. ArcGIS 9.2, haritalar oluşturmak, farklı bilgileri entegre etmek ve analiz etmek için kullanılmıştır.
Temel bileşen analizi (PCA), bir dizi görüntü bandının bilgisini daha az bant dönüştürülmüş temel bileşen görüntülerine dönüştürmek için kullanılır. Özvektör (ana bileşen ekseninin yönünü veren bir parametre (Gibson ve Power 2000)) matrisi, her görüntü için PCA’yı tahmin etmek için uygulanır.
Uzamsal sıcaklık dağılımını ve çalışma alanındaki yapısal özelliklerle ilişkisini ölçmek için kullanılan yüzey sıcaklığını almak için toprak yüzey radyasyonunu ölçmek için termal kızılötesi uzaktan algılama kullanılmıştır.
Genel olarak, bu çalışmada, temel hidrokarbon haznesi ve yüzey etkileri ile indirgenen farklı alterasyon anomalilerinin tanımlanması için PCA analizinin arttırma teknikleri, bant oranı, sahte renk kompozit (FCC) ve termal anomali kullanılmıştır. USGS spektral kütüphanesinden hedef malzemenin (Hematit, Kaolinit ve Ferröz mineral) spektral eğrileri, bu mineral değişimlerini tanımlamak için Landsat TM bantlarının spektral imzasını ve aralıklarını göstermek için kullanılmıştır.
İslamabad’dan Fateh Jang’a kadar yaklaşık 22 km2’lik bir alanı kapsayan proje alanı boyunca bir saha araştırması yapılmıştır. Çalışma alanının temel gerçeğini gerçekleştirmek için asıl amaç jeolojiyi incelemek, yorumlamayı doğrulamak, tohum ifadelerini bulmak ve yerlerin konumlarını GPS yardımı ile ayarlamaktır. Bu çalışmayı yürütmek için kullanılan metodoloji Şekil 4’te sunulmaktadır.
Temel bileşenler Analizi
Çalışma, uzaktan algılama verilerinden hidrokarbon mikro-sızıntı mevcudiyeti tarafından tetiklenen yüzey mineral değişikliğinin tanımlanmasına odaklanılmıştır. Özellik odaklı temel bileşen seçimi (Crosta ve Moore 1989), özvektör varyans değerlerini incelemek için kullanılmıştır. Genel olarak, kil mineralleri için spektral yansıma eğrileri, bant 7’de emme özellikleri gösterir ve bant 5’te yansıma gösterir. Özdeğerler, gruplar arasında ayrım yapar ve bu grupların PC analizinde ve zıt işaretli olarak daha yüksek varyans değerlerine sahip olmaları olasıdır. Demir oksit, LandsatTM band 3’te yüksek yansıma değerleri, bant 1’de düşük ve Şekil 4’te gösterilen bant 4’te yüksek absorpsiyon değerleri gösterir. Bu nedenle demir oksit, 400 ve 600 nm dalga boyları arasında yüksektir. Benzer şekilde, demir mineralleri de 1. ve 3. bantlarda yüksek yansıma değerleri ve 4. bantta emilim göstermektedir (Tablo 1). Kil mineralleri ve karbonatlar, 7. bantta absorpsiyon özelliğine ve 5. bantta yansıma özelliğine sahiptir (Hisam ve ark. 2010).
Fig. 5
MNF plot with the total eigenvalue of each band (source: Wakila et al. 2016)
Table 1
Spectral characteristics of mineral alteration induced by hydrocarbon leakage on TM bands (Hisam et al. 2010)
| Minerals | Band 1 (0.45–0.52) | Band 3 (0.52–0.60) | Band 4 (0.76–0.90) | Band 5 (1.55–1.75) | Band 7 (2.08–2.35) |
| Ferrous iron | Reflect | Reflect | Absorb | Reflect | Absorb |
| Red bed bleaching | Reflect | Reflect | Absorb | – | – |
| Clay minerals (Kaolinite) | – | – | – | Reflect | Absorb |
Bozlaşmış Kırmızı Birimlerin haritalanması
Özvektör matrisi, incelenen her görüntü için PCA’yı hesaplamak için kullanılmıştır ve hedef (mineral) spektral bilgi içeren temel bileşenler tanımlanmıştır. Bozlaşmış kırmızı yataklar TM3’te yüksek yansıma değerleri ve TM1’de düşük değerler verir; yansıtma farkının büyük olduğu ana bileşeni aranır (Tablo 2). PC 2’deki grup 1 ve 3’ün karşıt özdeğer işaretleri bantları ayrılabilir kılar. PC 1 ile karşılaştırıldığında daha büyük yansıma farkına sahiptir, büyük soğurma ve yansıtma değerleri gösterir; bu nedenle PC 2 demir oksit tespiti ve haritalaması için seçilmiştir. PC 2’de, en karanlık pikseller kırmızı yatak bozlaşmasından sorumludur; eğer negatifse, en parlak pikseller beyazlatıcı bir etki gösterir (Şek. 6). Eğilim piksellerini seçtikten sonra, renkli bileşik haritalar üretmek üzere görüntüyü sınıflandırmak için denetimli sınıflandırma kullanıldı. Eğilim pikseli spektral imza oluşturularak seçildi (Şek. 6) ve sınıflandırılmış görüntü Şek. 9 ve 10.
Table 2
Principal components of bands 1, 3, 5, and 7 for iron oxide mapping
| PC | Band1 | Band 3 | Band 5 | Band 7 | Eigen values | Variance (%) |
| I. | 0.1698 | − 0.4945 | 0.4897 | 0.6976 | 352.6322 | 95 |
| II. | 0.2786 | − 0.6896 | 0.1384 | − 0.6539 | 13.0334 | 3.51 |
| III. | 0.8069 | 0.4790 | 0.3333 | − 0.0908 | 3.7989 | 1.023 |
| IV. | 0.4923 | − 0.2242 | − 0.7936 | 0.2783 | 1.6568 | 0.4464 |
Fig. 6
Demir oksidin haritalanması. Ağartılmış Kırmızı yataklar için en karanlık pikseller koyu renkler ile temsil edilir. b En açık renkler beyaz pikseller ise ağarma efektini göstermektedir.
Kil Alterasyonlarının haritalaması
Bant 3, 4 ve 5 yüksek yansıma özelliğine sahiptir ve bant 7, Kaolinit’in düşük yansıma eğrisine sahiptir. İmza eğrisi, temel bileşen analizindeki gibi, 5. ve 7. bantlardaki kil mineralleri için yüksek yansıma olduğunu doğrular (Tablo 3). Bant 5 ve 7 arasındaki spektral farkı yansıtmak için özdeğerlerin zıt işaretlerde olması gerekir; Bunu elde etmek için temel bileşen analizini kullanılmıştır. Sonuçlar, bant 5 için pozitif bir değer ve bant 7 için negatif bir değer göstermiştir. Şekil 7, hidroksil mineralleri için en parlak pikseli göstermektedir. Ters renk haritaları oluşturmak için piksel bazlı denetimli teknik kullanılmıştır ve eğilim pikseli Şekil l’de gösterildikten sonra işlenen Şekil 9 ve 10 oluşturuldu.
Table 3
Principal components of bands 3, 5, and 7 for clay mineral alteration mapping
| PC | Band 3 | Band 5 | Band 7 | Eigen values | Variance (%) |
| I. | 0.2805 | − 0.7900 | 0.5451 | 342.6072 | 96.2 |
| II. | 0.8197 | 0.4926 | − 0.2920 | 10.3795 | 2.91 |
| III. | 0.4992 | − 0.3649 | 0.7858 | 3.0565 | 0.85 |
Şekil 7
Kil mineral değişim haritalaması. a En parlak pikseller hidroksil minerallerinden sorumludur b En karanlık pikseller hidroksil minerallerini göstermektedir
Demirli mineral haritalama
Demirli mineraller, bantlar 1, 3 ve 5’te yansıma gösterir ve bantlar 4 ve 7’de bir emme özelliği gösterir. Demirin karakteristik özellikleri, bu minerallerin bant 4’te absorpsiyon göstermesi ve bant 5’te güçlü yansıma göstermesidir. Bu nedenle, bu iki bant daha yüksektir PCA analizi yoluyla varyans değerleri (Tablo 4), ancak yine zıt işareti ile ve daha fazla demir içeren mineral içeren pikseller işlenen görüntüde daha koyu renktedir. Demir mineralleri olan bölgeleri parlak piksellerde göstermek için PC2’nin tersi kullanılır (Şekil 8). Renkli bileşik haritaların üretilmesinde denetlenen sınıflandırma kullanılmıştır. Eğilim pikseli bir spektral imza oluşturularak seçilmiştir. (Şek. 8) ve sınıflandırılmış görüntü Şek. 9 ve 10’da gösterilmiştir.
Table 4
Principal components of bands 3, 4, and 5 for ferrous mineral mapping
| PC | Band 3 | Band 4 | Band 5 | Eigen values | Variance (%) |
| I. | 0.2959 | − 0.5355 | − 0.7909 | 289.6101 | 92.7 |
| II. | 0.3367 | 0.8333 | − 0.4383 | 15.1897 | 4.9 |
| III. | 0.8938 | 0.1365 | 0.4270 | 7.3861 | 2.4 |
Fig. 8
Ferrous mineral mapping. a Ferrous minerals in dark pixels. b Bright pixels representing ferrous
Fig. 9
PCA color composite containing 1357-PC 2 (R), 357-PC 2 (G), and 345-PC 2 (B) showing spectral anomalies induced by microseepages
Fig. 10
PCA color composite containing 1357-PC 2 (R), 357-PC 2 (G), and 345-PC 2 (B) showing spectral anomalies induced by microseepages
PCA renk kompozitleri
Farklı anormal mineral yapılarını tanımlamak için işlenmiş PCA görüntülerinin birkaç renk kompozit kombinasyonu yapılmıştır. SPOT ve Landsat görüntüleri, anormal demir, demir oksit ve kil (kaolinit) içeren alanları vurgulamak için spektral yansımalarına dayanarak FCC görüntüleri üretmek için kullanılmıştır. Spektral yansıma eğrileri, uyguladıkları özelliklerin tür ve koşullarının göstergeleridir ve özelliklerin temel spektral yansımasını gösterirler. Bulunan en iyi temel bileşenler (PC), 1357-PC2 (R), 357-PC2 (G), 345-PC2 (B), 357_PC2 (R), 1234567_PC2 (G), 345-PC2’dir. (B), 13457_PC 5 (R), 13457_PC 3 (G) ve 357-PC 2 (B) ve bu bileşenler kullanılarak oluşturulan renk kompozitlerinin yorumlanması daha kolaydır. Ana bileşenler (Şekil 9) kırmızı, yeşil ve mavi kanallarda görüntülenmiştir. Orta ila koyu kırmızımsı alanlara, bozlaşmış demir yatakları hakimdir, deniz yeşili, renkli alanlar kil mineralini gösterir ve orta mavi ila mor mavi bölgeler demirlidir. Beyazımsı pikseller (Şekil 9) altere alanları gösterir, kırmızımsı kahverengiden pas rengine kil alterasyonunu gösterir. Beyazımsı mavi pikseller demir içeren bölgeleri temsil eder ve mavimsi yeşil bölgelere ağartılmış demir hakimdir.
Bant oranı tekniği
PCA görüntülerinin yorumlanması kolay değildir, bu nedenle anormal bölgeler bant oranlama tekniği ile doğrulanır. Farklı anomaliler, farklı gruplar altında farklı spektral yansımalara sahiptir. Mineral değişimi bazı spektral kısımlarda yüksek yansıma özelliğine sahiptir ve başka bir spektral bölgede absorbe edebilir. Bant oran tekniği, uzun yıllardır uzaktan algılamada, spektral varyasyonları başarıyla görüntülemek için kullanılmıştır (Goetz ve ark. 1983). Bant oranı, bir spektral bandın diğerine bölünmesini içeren çok kesitli bir görüntü işleme yöntemidir (Yetken 1996).
Demir oksit için yüksek yansıma ve bitki örtüsü oranlarında 3/1 ve 3/2 kuvvetli bir absorpsiyon olması nedeniyle, oranlar ferrik demir açısından zengin kayaları (açık tonlar) ve ferrik demir bakımından fakir kayaları (koyu tonlar) veya bozlaşmış kırmızı yatakları göstermek için kullanılır. TM bandı 3, ferrik oksitlerin spektrumunda ilk maksimuma yakın olarak konumlandırılmıştır ve bu nedenle, TM bandının 3/1 oranı, ultraviyole ile görünür arasında yansımadaki güçlü artışı vurgulayacaktır. Ferrik bileşik içermeyen malzemeler için bu oran 1e yakın olacak, ferrik taşıyan bileşikler için ise oran 1’den büyük olacaktır. Ayrıca, demir minerallerinin tespiti için 5/4 bant oranı kullanılmıştır (Tablo 5). Demirimsi mineraller içeren grimsi yeşil ve sarımsı yeşil renkli kayaçlar, dalga boyları 1 ve 2 um arasında sürekli artan yansıma spektrumu göstermektedir; Sonuç olarak, demir oksit içeriği 5/4 TM bant oranı ile tahmin edilebilir (Nikolakopoulos ve ark. 2008).
Table 5
Band ratio with their corresponding response on mineral alteration (Kavak and Cetin 2007)
| Ratio | RGB color | Content |
| 5/7 | Red | Clay or carbonates |
| 5/4 | Green | Ferrous iron |
| 3/1 | Blue (magenta) | Red bed bleaching |
Ağartılmış Kırmızı Demir Yataklarının haritalanması
Ağartılmış alanları çıkarmak için kullanılan en etkili endeks, grup 3’ün bant 1’e oranıdır. Bu endeks görüntü verilerine uygulandığında, en yüksek bant oranı değerleri çalışma alanında bulunan anormal alanlarla açıkça çakışmaktadır. Farklı bant kombinasyonları birleştirilerek beş renk kompozit hazırlanır. Renk kompozit kombinasyonlarının sonuçları bu bölümde tartışılmaktadır. Bant oranlarının 5/7, 3/1 ve 4/5 renk kompozit gösteriminde, kırmızı yatak ağartması yeşil renkte eşleştirildi (Şekil 11a). 5/7, 5/4 ve 3/1 renk kompozitlerindeki mavi alanlar (Şekil 11d) ağartılmış alanlardan sorumludur. Kırmızı yataklı altere alanlar, 5/4, 5/7 ve 3/1 renkli kompozitlerde mavi ve yeşil olarak eşlenir, böylece demirin-ağartılmış alanların bölgelerini doğrular (Şekil 11e, c). Benzer şekilde, 3/1, 4/5 ve 5/7 sahte renk kompozitlerindeki kırmızı pikseller, ferrik oksit indirgenmesine duyarlıdır (Şekil 11b). Beş renk kompozitinin hepsinin karşılaştırılmasında, 3/1, 4/5 ve 5/7 kompozitleri demir oksit ayrımında en iyisi olarak seçilmiştir. Fig. 11
a 5/7(R), 3/1(G), 4/5(B) color composite. b 3/1(R), 4/5(G), 5/7(B) color composite. c5/4(R), 3/1(G) and 5/7(B) color composite. d 5/7 (R), 5/4 (G), 3/1 (B) color composite. e5/4 (R), 5/7 (G), 3/1 (B) color composite
Kil mineral tespiti
Pek çok olası bant oranı kombinasyonu vardır ve kullanılan spesifik kombinasyonlar, saha sahasında mevcut malzemelerin spektral özelliklerine atıfta bulunarak yapılmalıdır. 5/7 bant oranının kil minerallerinde yüksek olması muhtemeldir, çünkü bant 5’de yüksek yansıma sağlar ve bant 7’de nispeten düşüktür. Bant oranındaki renk kompozitleri kullanılmıştır ve kil minerallerini kırmızı piksellerde göstermektedir (Şekil 11a ve 10d). . Renkli karma kil zengini alanlar yeşil piksellerle eşleştirilir (Şekil 11e). Renkli kompozit, kil bakımından zengin bölgeleri mavi ile eşleştirerek onaylar (Şek. 11b). Benzer şekilde, sahte renk kompozitindeki mavi pikseller kil minerallerine duyarlıdır (Şekil 11b).
Demirli mineral tespiti
Oranlar, yüzey malzemelerinin spektral özelliklerini analiz etmek ve farklı birimleri ayırt etmek için basit ve hızlı bir araç sağlar. Demir minerallerini arka plandaki piksellerden ayırmak için bant oranı 5/4 kullanılmıştır. Elde edilen RGB endeks kompoziti (Şekil 11b), yeşil renkte demir açısından zengin alanları gösterir. Bant oranının renk kompozitleri kahverengi kil minerallerini (Şekil 11e) ve demirli mor rengi gösterir (Şekil 11c). Demirli mineral bölgeleri, her iki bant oranında da kırmızı olarak işaretlenmiştir (Şekil 11a, d).
Termal anomalilerin tespiti
Jeotermal gradyan anomalilerinin hidrokarbon kapanlarına eşlik ettiği kabul edilir. Anomaliler, hidrokarbon göçü ve tutulması gibi ısı taşıma işlemlerinin yan ürünleridir. Sıcaklık, farklı yerlerde derinlikte farklıdır ve jeotermal anomali olarak bilinen küçük bir alan veya daha büyük bir bölge ile sınırlı olabilir.
Termal kızılötesi uzaktan algılama, yüzey sıcaklığı değerini almak için toprak yüzey radyasyonunu potansiyel olarak ölçer. Ortaya çıkan sıcaklık haritası, beklenebilecek mekansal sıcaklık dağılımı ile iyi bir genel uyum göstermiştir ve Şekil 12’de gösterilen çalışma alanındaki yapısal özelliklerle iyi bir görsel korelasyon göstermektedir. En yüksek sıcaklıklar veya termal anomaliler; ısı yayılım kanalı olarak kabul edilen alan, ormanla kaplı olduğu gibi en düşük sıcaklıklar gözlenir ve su kütlelerinde benzer geçici etki gözlenir. Bu, jeolojik araştırmalarda kullanılmak üzere çevrenin termal radyasyonuna dayanan Dünya’nın uzak termal görüntü algılama teknolojisini tanımlar.
Fig. 12
Thermal changes and its correlation with structural features
Arazi Çalışması
İslamabad’dan Fateh Jang’a yaklaşık 22 km2’lik bir alanı kapsayan proje boyunca saha araştırması yapıldı. Çalışma alanının temel gerçeğini gerçekleştirmek için asıl amaç, bölgedeki konumlarını GPS yardımı ile kalibre etmek için bölgedeki hidrokarbon mikro-sızıntılarının neden olduğu farklı anomalilerin alterasyon nedeniyle bölgenin jeolojisindeki değişimleri incelemektir. Temel gerçek bilgisinin tamamlanmasından sonra, Landsat satellite TM sisteminden alınan görüntüler, görsel olarak analiz edilmiş ve saha ve görüntüler üzerinde gözlemlenen bilgileri ayırt etmek için saha verileriyle karşılaştırılmıştır (Şekil 13 ve 14). Tablo 6, çalışma alanından alınan numunenin lokasyonlarını ve açıklamalarını göstermektedir. Araştırma sırasında gözlenen yapı değişimi, Şekil 15’te gösterilmiştir.
Fig. 13
Comprehensive map of localities visited during survey
Fig. 14
Ground trothing localities plotted on the imagery data
Table 6
The position of sampling localities with description of the study area
| Sample no | Easting | Northing | Description |
| Locality-1 | 72° 36′ 26˝ | 33° 35′ 07̋˝ | Yellowish white Kohat, variegated shales, and green shales of the Kuldana formation |
| Locality-2 | 72° 35′ 16̋ | 33° 35′ 22̋ | The older Kuldana Formation is present above the younger Kohat Formation which shows presence of some minor fault between them |
| Locality-3 | 72° 34′ ́ 36 ̋ | 33° 35′ 08̋̋ | Good exposure of the grayish white Chorgali Formation in this area. This stop is important as it confirms the position of the Chorgali Formation on the geological map |
| Locality-4 | 72° 34′ 27 ̋ | 33° 35′ 06̋ | OGDCL oil rig of Chharat GIB-2 (Geological Information Board). It is the first OGDCL well drilled in 1962 |
| Locality-5 | 72° 34′ 22̋ | 33° 35′ 03̋ | The Murree Formation is present directly over the Chorgali Formation which marks an unconformity, as mid-late Eocene and Oligocene sequence is not deposited |
| Locality-6 | 72° 34′ 22 ̋ | 33° 35′ 03̋ | Diffusion of hydrocarbon gases that are usually dissolved in water of Bhagwan Kas has been observed at this stop |
| Locality-7 | 72° 34′ 21 ̋ | 33° 35′ 02̋ | Nice oil-outcrops and oil traces are also found in clayey and shaley layers of Kuldana and Chorgali Formations |
| Locality-8 | 72° 34′ 21 ̋ | 33° 35′ 04 ̋ | Minor faults and folds including anticlines and synclines are observed at this position |
| Locality-9 | 72̊ 35′ 43.72̋ | 33̊ 36′ 08.34̋ | OGDCL Oil Rig N-1 which belongs to the Ajjuwala-1 well. It is an exploratory well and drilling is in progress, up to 208 M has been drilled. Target depth is 4100 M and objective formations are of Eocene and Paleocene |
| Locality-10 | 72° 42′ 02.00̋ | 33° 35′ 06.82̋ | Shahpur Dam, a small dam which is located in the Kala Chitta Range, about 8 km north of Fateh Jang Town and 47 km from Rawalpindi Islamabad on the Fatehjang-Hassan Abdal Road |
Fig. 15
Different anomalies alteration observed in the field data
Saha gözlemleri, Chharat’ın yakınında açığa çıkan Chorgali Formasyonunun, ayrı coğrafi konumlardaki mevcudiyetlerine rağmen, eşdeğer yaşta olmaları ve bu sızıntıların ortak kökeni olmalarından şüphe yoktur. Alandaki önemli yüzey belirteçleri Tablo 7’de kısaca özetlenmiştir.
Table 7
Description of microseepage anomalous zones and types
| Locality | Coordinates | Age | Horizon | Type |
| Bhagwan Kas | Longitude: 72̊ 34′ 22 ̋ E Latitude: 33̊ 35′ 03̋ N | Eocene | Chorgali Formation | Active seepage (gas microseepage) |
| Chharat | Longitude: 72̊ 34′ 22̋ E Latitude: 33̊ 35′ 02̋ N | Eocene | Chorgali Formation | Active seepage (oil seepage) |
| Chharat | Longitude: 72̊ 34′ 22̋ E Latitude: 33̊ 35′ 03̋ N | Eocene, Oligocene | Unconformity | Passive seepage (bleaching effect) |
Tartışma
Araştırma alanı, deformasyonun yaklaşık 55 km sıkışmaya neden olduğu sıkışma rejiminin bir parçasıdır. Çalışma alanında birçok başarılı hidrokarbon keşfi yapılmıştır. Çalışma alanındaki sıkı kıvrımlar, uyumsuzluklar ve bindirme fayları, hidrokarbonların yakın yüzeylere ve yüzey tortullarına sızmasının ana ajanları ve göç yollarıdır. Bu alanların toprak yüzeyinde toplanması sırasında, bu yüzeylerin toprak yüzeyinde meydana gelen mineral değişikliklerinin tespit edilmesine yardımcı olan önemli bulgular kaydedilmiştir.
PCA, bant oranı ve termal anomaliler saptama teknikleri kullanılarak haritalanan mineral alterasyonunu doğrulamak için yer araştırması yapıldı. Saha araştırması sırasında Fateh Jang çalışma alanında hidrokarbon mikro-sızıntıları varlığı gözlenmiştir.
Bu çalışma, çalışma alanındaki Eosen ve Miyosen yaşlı karbonatlarda, kumtaşlarında, şeyllerde ve killerinde bulunan bazı anomalileri ortaya koymuştur. Çalışma, kırmızı demir yatakların bozlaşmasının ferrik demirin ferro demire indirgenmesinden kaynaklandığını ve bu da bazı çalışmalarda belirtilen hidrokarbon sızıntı ihtimallerine yol açtığını göstermektedir (Levandowski ve ark. 1973; Surdam ve ark. 1993; Chan ve ark. 2000). Beitler ve diğerleri 2003; Parry ve diğerleri 2004; Petrovic ve diğerleri 2012; Sun and Khan 2016);
Çalışma alanı kuzey, güney, doğu ve batı olmak üzere dört bölgeye ayrılmıştır. Kuzey bölgesi, güçlü anomalilerle karakterizedir ve diğer bölgelerle karşılaştırıldığında kil alterasyonları ve demir bakımından nispeten zengindir. Bu bölge temel olarak Kala Chitta Serisine ait yüksek oranda altere fosillerle kaplıdır. Doğu bölgesi, demir ve demir oksit yönünden zengin az sayıda alan içerir. Güney bölgesi, gelişmiş görüntüye zayıf tepki verdiği için zayıf anomaliler ile karakterizedir; Muhtemelen bu bölgede herhangi bir mikro sızıntı bulunmamakta veya daha eski ve az olabilen zayıf bir hidrokarbon sızıntısı bulunmamaktadır. Jaffar antiklinalinin yakınındaki batı bölgesi, mikro sızıntılarla ilişkili anomalileri içerir. Hidrokarbon sızıntıları nedeniyle tetiklenen bu anomalileri doğrulamak için saha araştırması yapılmış ve araştırma sırasında gözlenen yapı farklılığı Şekil 14’te gösterilmiştir. Bununla birlikte, bu anomalilerin, bu tekniğin önemini tamamen anlamak için jeokimyasal kaynaklarla doğrulanması gerekir.
Sonuçlar
Çalışma alanı yapılar ve spektral anomalilerin analizi temelinde incelenmiştir. Çalışma alanının jeolojisi genellikle faylar ve kırıklar tarafından kuvvetle çarpılır. Bu faylar hidrokarbon sızıntıları için mümkün bir yol açmıştır ve daha fazla mineral alterasyonu olasılığı göstermektedir. Saha gözlemleri, Chharat yakınında açığa çıkan Chorgali Formasyonunun, bu sızıntıların belirgin olduğunu göstermektedir. Spektral yansımaların, demirli demir ve kırmızı yatak bozlaşmasının, TM band 4’te absorpsiyon bandında TM bantları 1 ve 3’te yansıma bandına sahip olduğu ortaya çıkar. çalışma alanında hidrokarbon sızıntılarının bulunduğunu düşündürmektedir. Uzaktan algılama veri kümelerinde sınıflandırılan hidrokarbon sızıntıları nedeniyle oluşan anomalileri doğrulamak için saha araştırması yapıldı. Küçük faylar ve antiklinal, senklinleri içeren kıvrımlar çalışma alanında gözlemlenmiştir. Eski Kuldana Formasyonu, lokal bir bindirme fayı genç Kohat Formasyonu’nun üstünde mevcuttur. Çalışma alanında suda çözünmüş hidrokarbon gazlarının dağıldığı görülmüştür. Saha araştırması sırasında Kuldana ve Chorgali Formasyonlarının killi ve şeyl katmanlarında da güzel petrol sızıntıları ve petrol izleri bulunmuştur. Fateh Jang bölgesinde, aktif ve pasif sızıntı içeren iki tür hidrokarbon mikro kuşağı gözlemlenmiştir.