[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2713764

مقالات منتشر شده: 653
نرخ پذیرش: 73.75
نرخ رد: 17.62

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) ::
دوره 12 شماره 2 صفحات 46-30 برگشت به فهرست نسخه ها
تشخیص لکه‌های نفتی در تصاویر ماهواره ای سنتینل-1 با استفاده از رویکرد یادگیری عمیق
سعید دهقانی ‌ده‌چشمه ، مهدی آخوندزاده هنزائی*
چکیده:   (1344 مشاهده)
آگاهی از مسائل حوزه دریایی برای مدیریت بحران در صورت بروز حوادث بسیار مهم است، نشت نفت یکی از تهدیدهای اصلی برای محیط‌های‌دریایی و ساحلی محسوب می شود و به طور جدی بر اکوسیستم دریایی تأثیر می گذارد و نگرانی های سیاسی و زیست محیطی ایجاد می کند، زیرا اکوسیستم شکننده دریایی و ساحلی را به طور جدی تحت تأثیر قرار می دهد. میزان تخلیه آلاینده ها و اثرات مرتبط با آن بر محیط دریایی، پارامترهای مهمی در ارزیابی کیفیت آب دریاها هستند. نظارت موثر، شناسایی زودهنگام و برآورد حجم این لکه‌های نقتی اولین و مهمترین مرحله برای یک عملیات پاکسازی موفق است. سنسورهای رادار دریچه مصنوعی (SAR) به دلیل قابلیت عملکرد موثر بدون توجه به وضعیت آب و هوا و شرایط روشنایی محیط و برداشت منطقه وسیعی از زمین، انتخاب بسیار مناسبی برای این منظور هستند. لکه های سیاه مربوط به نشت نفت را می توان به وضوح توسط سنسورهای SAR ثبت کرد، با این حال تمایز آنها از نظر ظاهری یک هدف چالش برانگیز است. در این مطالعه از تصاویر رادار ماهواره سنتینل-۱ برای شناسایی نشت نفت استفاده شده است. این مطالعه یک چارچوب یادگیری عمیق برای شناسایی لکه‌های نفتی بر اساس یک مجموعه داده بسیار وسیع از نقاط مختلف دنیا ارئه داده و با استفاده از ساختار شبکه‌های کانوولوشن‌ U-Net و DeepLabV3+ و Fc-DenseNet طبقه بندی تصاویر را به دو کلاس انجام می‌دهد. در این پژوهش با تغییر تابع ضرر و حذف تصاویر تک کلاسه نتایج بسیار بهتری نسبت به کار‌های مشابه قبلی حاصل شد. به‌طوری که نتایج IoU برای مدل‌های U-Net، DeepLabV3+ و FC-DenseNet بترتیب برابر ۰.۵۴۷، ۰.۶۱۳ و ۰.۵۴۵ بدست آمد.
 
شماره‌ی مقاله: 3
واژه‌های کلیدی: لکه‌های نفتی، شبکه عصبی کانوولوشن، ماهواره سنتینل-۱، U-Net، DeepLabV3+، Fc-DenseNet
متن کامل [PDF 2956 kb]   (716 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1400/5/25
فهرست منابع
1. Calabresi, G.; Del Frate, F.; Lichtenegger, J.;Petrocchi, A.; Trivero, P. Neural networks for oil spill detection using ERS-SAR data. In Proceedings of the IEEE 1999 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IGARSS'99 (Cat. No.99CH36293), Hamburg, Germany, 28 June-2 July 1999; Volume 38, pp. 2282-2287. [DOI:10.1109/36.868885]
2. Brekke, C.; Solberg, A.H. Oil spill detection by satellite remote sensing. Remote Sens. Environ. 2005, 95, 1-13. [DOI:10.1016/j.rse.2004.11.015]
3. Solberg, A.H.; Brekke, C.; Husoy, P.O. Oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images. IEEE Trans.Geosci. Remote Sens. 2007, 45, 746-755. [DOI:10.1109/TGRS.2006.887019]
4. Topouzelis, K. Oil spill detection by SAR images:Dark formation detection, feature extraction and classification algorithms. Sensors 2008, 8, 6642-6659. [DOI:10.3390/s8106642]
5. Solberg, A.H.S. Remote sensing of ocean oil-spill pollution. Proc. IEEE 2012, 100, 2931-2945. [DOI:10.1109/JPROC.2012.2196250]
6. Fingas, M.; Brown, C. Review of oil spill remote sensing. Mar. Pollut. Bull. 2014, 83, 9-23. [DOI:10.1016/j.marpolbul.2014.03.059]
7. Fingas, M.F.; Brown, C.E. Review of oil spill remote sensing. Spill Sci. Technol. Bull. 1997, 4, 199-208. [DOI:10.1016/S1353-2561(98)00023-1]
8. Kapustin, I.A.; Shomina, O.V.; Ermoshkin, A.V.;Bogatov, N.A.; Kupaev, A.V.; Molkov, A.A.; Ermakov, S.A.On Capabilities of Tracking Marine Surface Currents Using Artificial Film Slicks. Remote Sens. 2019, 11, 840. [DOI:10.3390/rs11070840]
9. Espedal, H.A.; Johannessen, J.A. Detection of oil spills near offshore installations using synthetic aperture radar (SAR). Int. J. Remote Sens. 2000, 11, 2141-2144. [DOI:10.1080/01431160050029468]
10. Solberg, A.S.; Storvik, G.; Solberg, R.; Volden,E. Automatic detection of oil spills in ERS SAR images.IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1999, 37, 1916-1924. [DOI:10.1109/36.774704]
11. Fiscella, B.; Giancaspro, A.; Nirchio, F.;Pavese, P.; Trivero, P. Oil spill detection using marine SAR images.Int. J. Remote Sens. 2000, 21, 3561-3566. [DOI:10.1080/014311600750037589]
12. Espedal, H. Satellite SAR oil spill detection using wind history information. Int. J. Remote Sens. 1999, [DOI:10.1080/014311699213596]
13. 20, 49-65.
14. Fiscella, B.; Giancaspro, A.; Nirchio, F.;Trivero P. Oil spill detection using marine SAR images.Int. J. Remote Sens. 2000, 21, 3561-3566. [DOI:10.1080/014311600750037589]
15. De Souza, D.; Neto, A.; Da Mata, W. Intelligent System for Feature Extraction of Oil Slicks in SAR Images: Speckle Filter Analysis. Lecture Notes in Computer Science Vol. 4233, 13th International Conference, ICONIP 2006, Hong Kong, China, October 3-6, 2006.
16. Keramitsoglou, I.; Cartalis, C.;Kiranoudis, C.T. Automatic identification of oil spills on satellite images.
17. Environ. Model. Softw. 2006, 21, 640-652. [DOI:10.1016/j.envsoft.2004.11.010]
18. Karathanassi, V.; Topouzelis, K.;Pavlakis, P.; Rokos, D. An object-oriented methodology to detect oil spills.Int. J. Remote Sens. 2006, 27, 5235-5251. [DOI:10.1080/01431160600693575]
19. Konik, M.; Bradtke, K. Object-oriented approach to oil spill detection using ENVISAT ASAR images. ISPRS J.Photogramm. Remote Sens. 2016,118, 37-52 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2016.04.006]
20. Topouzelis, K.; Psyllos, A. Oil spill feature selection and classification using decision tree forest on SAR
21. image data. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2012, 68, 135-143. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2012.01.005]
22. Mercier, G.; Girard-Ardhuin, F. Partially supervised oil-slick detection by SAR imagery using kernel expansion. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2006, 44, 2839-2846. [DOI:10.1109/TGRS.2006.881078]
23. Topouzelis, K.; Karathanassi, V.; Pavlakis, P.; Rokos, D. Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens.2007, 62, 264-270. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2007.05.003]
24. Del Frate, F.; Petrocchi, A.;Lichtenegger, J.; Calabresi, G. Neural networks for oil spill detection using ERS-SAR data. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2000, 38, 2282-2287. [DOI:10.1109/36.868885]
25. Song, D.; Ding, Y.; Li, X.; Zhang, B.; Xu, M. Ocean oil spill classification with RADARSAT-2 SAR based on an optimized wavelet neural network. Remote Sens. 2017, 9, 799. [DOI:10.3390/rs9080799]
26. Stathakis, D.; Topouzelis, K.; Karathanassi, V. Large-scale feature selection using evolved neural networks.In Image and Signal Processing for Remote Sensing XII, Proceedings of the International Society for Optics and Photonics, Stockholm, Sweden, 2006; SPIE: Bellingham, WA USA, 2006; Volume 6365, p. 636513. [DOI:10.1117/12.688149]
27. Orfanidis, G.; Ioannidis, K.; Avgerinakis, K.; Vrochidis, S.; Kompatsiaris, I. A deep neural network for oil spill semantic segmentation in SAR images. In Proceedings of the 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Athens, Greece, 7-10 October 2018; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2018; pp. 3773-3777. [DOI:10.1109/ICIP.2018.8451113]
28. Krestenitis, M.; Orfanidis, G.; Ioannidis, K.; Avgerinakis, K.; Vrochidis, S.; Kompatsiaris, I. Early Identification of Oil Spills in Satellite Images Using Deep CNNs. In Proceedings of the International Conference on Multimedia Modeling, Thessaloniki, Greece, 8-11 January 2019; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany,2019; pp. 424-435. [DOI:10.1007/978-3-030-05710-7_35]
29. Krestenitis, M., Orfanidis, G., Ioannidis, K., Avgerinakis, K., Vrochidis, S., & Kompatsiaris, I. (2019). Oil Spill Identification from Satellite Images Using Deep Neural Networks. Remote Sensing, 11(15), 1762. [DOI:10.3390/rs11151762]
30. Copernius Open Access Hub. Available online: https://scihub.copernicus.eu/ (accessed on 20 July 2020).
31. Ronneberger, O.; Fischer, P.; Brox, T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention; Springer:Berlin/Heidelberg, Germany, 2015; pp. 234-241. [DOI:10.1007/978-3-319-24574-4_28]
32. Iglovikov, V.; Shvets, A. Ternausnet: U-net with vgg11 encoder pre-trained on imagenet for image segmentation. arXiv 2018, arXiv:1801.05746.
33. Iglovikov, V.; Mushinskiy, S.; Osin, V. Satellite imagery feature detection using deep convolutional neural network: A kaggle competition. arXiv 2017, arXiv:1706.06169.
34. Long, J.; Shelhamer, E.; Darrell, T. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, 7-12 June 2015;pp. 3431-3440. [DOI:10.1109/CVPR.2015.7298965]
35. Shaban, M.; Salim, R.; Abu Khalifeh, H.; Khelifi, A.; Shalaby, A.; El-Mashad, S.; Mahmoud, A.; Ghazal, M.; El-Baz, A. A Deep-Learning Framework for the Detection of Oil Spills from SAR Data. Sensors 2021, 21, 2351. [DOI:10.3390/s21072351]
36. Calabresi, G.; Del Frate, F.;Lichtenegger, J.; Petrocchi, A.; Trivero, P. Neural networks for oil spill detection using ERS-SAR data.In Proceedings of the IEEE 1999 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IGARSS'99 (Cat. No.99CH36293),Hamburg, Germany, 28 June-2 July 1999; Volume 38, pp. 2282-2287. [DOI:10.1109/36.868885]
37. Baek,W.; Jung, H.; Kim, D. Oil spill detection of Kerch strait in November 2007 from dual-polarized TerraSAR-X image using artificial and convolutional neural network regression models. J. Coast. Res. 2020, 102, 137-144. [DOI:10.2112/SI102-017.1]
38. Nieto-Hidalgo, M.; Gallego, A.-J.; Gil, P.; Pertusa, A. Two-Stage Convolutional Neural Network for Ship and Spill Detection Using SLAR Images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2018, 56, 5217-5230. [DOI:10.1109/TGRS.2018.2812619]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Dehghani S, Akhoondzadeh Hanzaei M. Oil spill detection using in Sentinel-1 satellite images based on Deep learning concepts. JGST 2023; 12 (2) : 3
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1045-fa.html

دهقانی ‌ده‌چشمه سعید، آخوندزاده هنزائی مهدی. تشخیص لکه‌های نفتی در تصاویر ماهواره ای سنتینل-1 با استفاده از رویکرد یادگیری عمیق. علوم و فنون نقشه برداری. 1401; 12 (2) :30-46

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1045-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology