[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: 2553718

مقالات منتشر شده: 637
نرخ پذیرش: 73.16
نرخ رد: 17.71

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 193 روز
____
..
:: دوره 12، شماره 3 - ( 12-1401 ) ::
دوره 12 شماره 3 صفحات 143-125 برگشت به فهرست نسخه ها
ارزیابی عملکرد شاخص‌های تغییرات مستخرج از تصاویر سنجش از دور چندزمانه در تشخیص تغییرات کاربری و پوشش اراضی
یونس نعیمی* ، رامین نوروزی ، وحید صادقی
چکیده:   (447 مشاهده)
در تحقیق حاضر، کارآیی 8 شاخص تغییرات شامل؛ بزرگی تغییرات، SAM، SCM، رگرسیون تصاویر، ERGAS، کورولیشن طیفی-مکانی، اطلاعات متقابل (MI) و فاصله JM از نظر صحت تشخیص تغییرات و زمان محاسبات روی دو مجموعه داده مختلف مورد ارزیابی قرار گرفته است. مجموعه داده اول شامل یک جفت تصویر دوزمانه اخذشده توسط سنسورهای TM5 و ETM+از سواحل جنوبی دریاچه ارومیه بوده و مجموعه داده دوم توسط سنسورهای TM4‌ و TM5 از شهر مراغه اخذ شده است. نتایج پیاده‌سازی در مجموعه داده اول برتری شاخص SAM نسبت به سایر شاخصها را مشخص نمود. هشدار اشتباه (FA)، خطای از دست‌رفته (ME) و خطای کلی (TE) نقشه تغییرات حاصل از این شاخص به ترتیب %40/3، %91/13 و %86/8 است. در مرتبه دوم شاخص SCM قرار دارد که مقادیر FA، ME و TE این شاخص حدوداً دو برابر مقادیر متناظر در شاخص SAM است. در مراتب بعدی و با نتایج تقریبا مشابه، به ترتیب شاخص‌های؛ JM، رگرسیون، اطلاعات متقابل، بزرگی تغییرات و ERGAS قرار دارند. ضعیف‌ترین نتایج متعلق به شاخص کورولیشن با خطای کلی %80/27 است. در مجموعه داده دوم، بهترین نتایج ابتدا از شاخص ERGAS و در مرتبه بعدی از شاخص بزرگی تغییرات حاصل شد. مقادیر FA، ME و TE نقشه تغییرات حاصل از شاخص ERGAS به ترتیب %63/0، %54/26 و %5/7 بوده و برای شاخص بزرگی تغییرات به ترتیب برابر %63/0، %23/32 و %01/9 است. در مراتب بعدی به ترتیب شاخص‌های؛ SCM، SAM، رگرسیون، کورولیشن طیفی-مکانی و JM قرار دارند. ضعیف‌ترین نتایج متعلق به شاخص اطلاعات متقابل با خطای کلی %56/26 است. جهت بررسی وابستگی شاخص‌های تغییرات از آزمون مک-نمار استفاده شد. در مجموعه داده دوم؛ اختلاف بین تمامی شاخص‌ها معنادار بوده ولی در مجموعه داده اول، برخی از شاخص‌ها تفاوت معناداری با یکدیگر نداشتند. از نظر پارامتر زمان، بزرگی تغییرات سریع‌ترین شاخص و اطلاعات متقابل، کندترین شاخص در بین سایرین است.
 
شماره‌ی مقاله: 9
واژه‌های کلیدی: تشخیص تغییرات، تصاویر سنجش از دور چندزمانه، شاخص‌های تغییرات
متن کامل [PDF 2424 kb]   (181 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1401/8/7
فهرست منابع
1. Ebadi, H., Sadeghi, V., Farnood Ahmadi, F. (2020). "Change Detection in Multi-temporal Remote Sensing Images" KNT University Press. Tehran, (In Persian).
2. Sadeghi, V. (2019). "Combining of magnitude and direction of change indices to unsupervised change detection in multitemporal multispectral remote sensing images" Journal of Geomatics Science And Technology. 8 (4): 91-108, (In Persian).
3. Mohsenifar A, Mohammadzadeh A, Moghimi A. (2021). "An Integrated Unsupervised Change Detection Method Based on the Discrete Wavelet Transform Fusion and An Improved Markov Random Field Model" Journal of Geomatics Science And Technology. 10 (3): 165-182, (In Persian).
4. Carvalho Júnior, O.A., et al. (2011). "A new approach to change vector analysis using distance and similarity measures" Remote Sensing. 3(11): 2473-2493. [DOI:10.3390/rs3112473]
5. Mohsenifar, A., Mohammadzadeh, A., Moghimi, A., Salehi, B. (2021) "A novel unsupervised forest change detection method based on the integration of a multiresolution singular value decomposition fusion and an edge-aware Markov Random Field algorithm" International Journal of Remote Sensing. 42(24): 9376-9404. [DOI:10.1080/01431161.2021.1995075]
6. Khankeshizadeh, E., Mohammadzadeh, A., Moghimi, A., Mohsenifar, A. (2022) "FCD-R2U-net: Forest change detection in bi-temporal satellite images using the recurrent residual-based U-net" Earth Science Informatics. 15, 2335-2347. [DOI:10.1007/s12145-022-00885-6]
7. Ramos, J.F., D. Renza, and D.M. Ballesteros L. (2018). "Evaluation of spectral similarity indices in unsupervised change detection approaches" Dyna. 85(204): 117-126. [DOI:10.15446/dyna.v85n204.68355]
8. Singh, A. and Singh, K.K. (2018). "Unsupervised change detection in remote sensing images using fusion of spectral and statistical indices" The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. (3): 345-351. [DOI:10.1016/j.ejrs.2018.01.006]
9. Jabari, S., et al. (2019). "Multispectral change detection using multivariate Kullback-Leibler distance" ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote sensing. 147: 163-177. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2018.11.014]
10. Sadeghi, V., Ebadi, H., Mohammadzadeh, A. Farnood Ahmadi, F. (2016). "Change detection in multitemporal remote sensing imagery with thresholding of PSO-based fused change index" Journal of Geomatics Science And Technology. 5 (3):175-192, (In Persian).
11. Carvalho Jr, O. and Menezes, P. (2000). "Spectral correlation mapper (SCM): An improving spectral angle mapper". in Ninth JPL Airborne Earth Science Workshop. Pasadena: JPL Publication.
12. Hussain, M., et al. (2013). "Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches" ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 80: 91-106. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006]
13. Coppin, P.R. and Bauer M.E. (1994). "Processing of multitemporal Landsat TM imagery to optimize extraction of forest cover change features" IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 32(4): 918-927. [DOI:10.1109/36.298020]
14. Wald, L. (2002). "Data fusion: definitions and architectures: fusion of images of different spatial resolutions" Presses des MINES.
15. Renza, D., Martinez, E. and Arquero, A. (2012). "A new approach to change detection in multispectral images by means of ERGAS index" IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 10(1): 76-80. [DOI:10.1109/LGRS.2012.2193372]
16. Yang, Z. and Mueller, R (2007). "Spatial-spectral cross-correlation for change detection- A case study for Citrus coverage change detection" ASPRS 2007 Annual conference. Citeseer.
17. Yasuoka, Y., et al. (1988). "Land-cover change from remotely sensed images using spectral signature similarity" 9th Asian Conference on Remote Sensing. Bangkok, Thailand.
18. Shannon, C.E. (1948). "A mathematical theory of communication" The Bell system technical journal. 27(3): 379-423. [DOI:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x]
19. Hossain, M.A., Jia, X., and Pickering, M. (2013). "Subspace detection using a mutual information measure for hyperspectral image classification" IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 11(2): 424-428. [DOI:10.1109/LGRS.2013.2264471]
20. Jafarzadeh, H. and Hasanlou, M. (2019). "Probability estimation of change maps using spectral similarity" Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings. [DOI:10.3390/ECRS-3-06183]
21. Nussbaum, S., Niemeyer, I., and Canty, M. (2006). "SEATH-a new tool for automated feature extraction in the context of object-based image analysis" 1st International Conference on Object-based Image Analysis (OBIA). Salzburg: Austria.
22. Mhangara, P. and Odindi, J. (2013). "Potential of texture-based classification in urban landscapes using multispectral aerial photos" South African Journal of Science. 109(3): 1-8. [DOI:10.1590/sajs.2013/1273]
23. Sadeghi, V., Ebadi, H., Farnood Ahmadi, F.( 2013)."Automatic Normalization of Multi-temporal Satellite Images using Artificial Neural Network and mathematical methods" Applied Mathematical Modelling. 37(9):6437-6445. [DOI:10.1016/j.apm.2013.01.006]
24. Sadeghi, V., Farnood Ahmadi, F., and Ebadi, H. (2015). "A new automatic regression-based approach for relative radiometric normalization of multitemporal satellite imagery" Computational and Applied Mathematics: 1-18. [DOI:10.1007/s40314-015-0254-z]
25. Kiani, A., Farnood Ahmadi, F., Ebadi, H. (2020). "Developing an Interpretation System for High-Resolution Remotely Sensed Images Based on Hybrid Decision-Making Process in a Multi-scale Manner" Journal of the Indian Society of Remote Sensing: 48, 197-214. [DOI:10.1007/s12524-019-01069-4]
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:

Naeimi Y, Norouzi R, Sadeghi V. Evaluating the performance of change indices extracted from multi-temporal remote sensing images in detecting land use and land cover changes. JGST 2023; 12 (3) : 9
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1121-fa.html

نعیمی یونس، نوروزی رامین، صادقی وحید. ارزیابی عملکرد شاخص‌های تغییرات مستخرج از تصاویر سنجش از دور چندزمانه در تشخیص تغییرات کاربری و پوشش اراضی. علوم و فنون نقشه برداری. 1401; 12 (3) :125-143

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1121-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 3 - ( 12-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology