Günümüzde birçok alanda kullanılan mevcut doğal kaynakların hızla tükenmesi, yeni doğal kaynakların keşfedilmesinin önemini arttırmıştır. Bu doğal kaynakların başında hemen hemen kullanılmadığı alan bulunmayan “Bor” madeni gelmektedir. “Kümeleme ve Çoklu Karesel Ayırma Çözümleme Teknikleri ve Uzaktan Algılanmış Uydu Verisi Yardımıyla Eskişehir/Kırka Çevresinde Bor Madeni Araştırılması” isimli bu çalışmada Etibank maden işletmelerine bağlı Eskişehir/ Kırka bor maden açık ocağı alanı dışındaki yaklaşık 1765 kilometrekarelik sahada bor madeninin varlığı araştırılmıştır.
Bu araştırmada öncelikle konunun daha iyi anlaşılması için uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerine ait temel kavramlar ile çalışmada kullanılan çok değişkenli istatistiksel teknikler aktarılmıştır. Eskişehir/Kırka çevresinin uydu verisine çok değişkenli istatistiksel teknikler uygulanmış, çoklu karesel ayırma analizi çözümleme sonuçları görüntü şekline dönüştürülerek, mevcut görüntü paket programlarda bulunmayan çoklu karesel ayırma çözümle tekniğiyle görüntü gruplandırılmasına yeni bir boyut getirilmiştir.
Son olarak uydu verisine uygulanan en kısa uzaklık, en çok olabilirlik ve paket programlarda bulunmayan çoklu karesel ayırma teknikleri koordinatlı çözümleme sonuçları arazide kontrol edilmiştir.
It has increased the importance of discovering the new natural resources because the present natural resources used in many fields has been run out. The primary natural resources the “Boron” mine which is used in every field of industry.
In the work called “Researching Boron Mine Around Eskişehir/Kırka By means of Clustering and Multiple Quadratic Discriminant Analyses and Remote Sensed Satallite Data “ It has been researched the bor mine in the field out of the Eskişehir/Kırka open pit boron mining, approximate 1765 square kilometeres, to find a resource of bor mine.
In this thesis primarily to understand the subject very well, it has been stated in the study of remote sensing and geografical information systems in bases of rules though multivariable statistical techniques used. Converting the results of multivariable quadratic discriminant analysis in to image case, it brought a new dimension to image clustering by multivariable quadratic discriminant analys technique which is not exist in the image package programs.
Lastly, it has been controled study land the result of multivariable quadratic discriminant with coordinates which is not exist in this technique and package program, minumum distance, maximum likelihood applyed satallite data.
