[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::
داوری تخصصی::
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: 3299960

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.32
نرخ رد: 17.79

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) ::
دوره 15 شماره 3 صفحات 69-57 برگشت به فهرست نسخه ها
پایش تغییرات ساختمانی در تصاویر ماهواره‌ای با توان تفکیک مکانی بالا: مقایسه روش‌های کلاسیک و یادگیری عمیق
محدثه مسواری ، رضا شاه‌حسینی* ، محسن نیرومند
چکیده:   (314 مشاهده)
شناسایی تغییرات در ساختارهای شهری با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای نقش مهمی در برنامه‌ریزی شهری، توسعه زیرساخت‌ها، تصمیم‌گیری و مدیریت بحران ایفا می‌کند. رشد سریع شهرها در کنار بروز بلایای طبیعی همچون زلزله و سیل، منجر به دگرگونی‌های چشمگیری در نواحی شهری شده است؛ موضوعی که لزوم پایش دقیق و مستمر این تغییرات را برجسته می‌سازد. روش‌های سنتی شناسایی تغییرات که مبتنی بر تحلیل دستی تصاویر هستند، با چالش‌هایی نظیر هزینه‌های بالا، مقیاس‌پذیری محدود و زمان‌بر بودن مواجه‌اند. پیشرفت‌های اخیر در پردازش تصاویر و یادگیری عمیق، امکان شناسایی خودکار تغییرات ساختاری را فراهم کرده‌اند. در این پژوهش، مجموعه‌ای از روش‌ها مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفته‌اند که شامل روش‌های سنتی مانند تحلیل بردار تغییرات (CVA)، تشخیص تغییرات چندمتغیره (MAD) و تحلیل ویژگی‌های کند (SFA) و نیز روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند نسخه‌ی عمیق‌شده‌ی تحلیل ویژگی‌های کند (DSFA) و شبکه‌های توجه دوگانه (DAS) می­گردد. روش‌های CVA و MAD اگرچه در شناسایی تغییرات عمده عملکرد نسبتاً مناسبی دارند، اما در تشخیص تغییرات جزئی یا پیچیده عملکرد ضعیفی از خود نشان می‌دهند. به‌عنوان نمونه، دقت این دو روش در مطالعه حاضر به‌ترتیب برابر با 49.32٪ و 65.67٪ گزارش شده است. در مقابل، روش DSFA با دستیابی به دقت 84.07٪ عملکرد بهتری نشان داده، هرچند نیاز بالای آن به منابع محاسباتی، کاربرد عملی آن را محدود می‌سازد. در میان روش‌های ارزیابی‌شده، روش DAS با دقت 95.68٪ بهترین عملکرد را ارائه داده و با بهره‌گیری مؤثر از سازوکارهای توجه مکانی و طیفی، قادر به تمایز تغییرات واقعی از نویز است. نتایج این پژوهش برتری روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در شناسایی دقیق، کارآمد و خودکار تغییرات ساختاری را نشان می‌دهد و آن‌ها را به ابزاری ارزشمند جهت پایش و تصمیم‌گیری شهری تبدیل می‌نماید.
شماره‌ی مقاله: 4
واژه‌های کلیدی: پایش تغییرات، تصاویر ماهواره ای، روش های یادگیری عمیق، تحلیل ویژگی های آهسته عمیق، شبکه های دوگانه توجه.
متن کامل [PDF 961 kb]   (74 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1403/9/21 | پذیرش: 1404/11/18
فهرست منابع
1. H. Li, J. Peng, L. Yanxu, and H. Yi'na, "Urbanization impact on landscape patterns in Beijing City, China: A spatial heterogeneity perspective," Ecological Indicators, vol. 82, pp. 50-60, 2017. [DOI:10.1016/j.ecolind.2017.06.032]
2. P. K. Yadav, S. Pande, R. S. Kushwah, M. Mishra, and D. K. Dubey, "Investigation of the impact of natural disasters on civil structures."
3. T. Bai et al., "Deep learning for change detection in remote sensing: a review," Geo-spatial Information Science, vol. 26, no. 3, pp. 262-288, 2023. [DOI:10.1080/10095020.2022.2085633]
4. B. Du, L. Zhang, D. Tao, and D. Zhang, "Unsupervised transfer learning for target detection from hyperspectral images," Neurocomputing, vol. 120, pp. 72-82, 2013. [DOI:10.1016/j.neucom.2012.08.056]
5. L. Zhang, L. Zhang, D. Tao, and X. Huang, "Tensor discriminative locality alignment for hyperspectral image spectral-spatial feature extraction," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 51, no. 1, pp. 242-256, 2012. [DOI:10.1109/TGRS.2012.2197860]
6. M. Li, X. Liu, X. Wang, and P. Xiao, "Detecting building changes using multi-modal Siamese multi-task networks from very high resolution satellite images," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. [DOI:10.1109/TGRS.2023.3290817]
7. J. Wang et al., "Automatic cloud and cloud shadow detection in tropical areas for PlanetScope satellite images," Remote Sensing of Environment, vol. 264, p. 112604, 2021. [DOI:10.1016/j.rse.2021.112604]
8. F. Huang, Y. Yu, and T. Feng, "Automatic building change image quality assessment in high resolution remote sensing based on deep learning," Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 63, p. 102585, 2019. [DOI:10.1016/j.jvcir.2019.102585]
9. Z. Jiang, H. Zhang, Z. Yang, J. Guo, and Z. Wang, "Mapping building change detection in very high-resolution remote sensing imagery with a deep learning method," in Fourth International Conference on Geology, Mapping, and Remote Sensing (ICGMRS 2023), 2024, vol. 12978: SPIE, pp. 616-622.
10. R. Wan, J. Zhang, Y. Huang, Y. Li, B. Hu, and B. Wang, "Leveraging diffusion modeling for remote sensing change detection in built-up urban areas," IEEE Access, vol. 12, pp. 7028-7039, 2024. [DOI:10.1109/ACCESS.2024.3350641]
11. G. Zitzlsberger and M. Podhoranyi, "Monitoring Urban Changes in Mariupol/Ukraine in 2022/23," arXiv preprint arXiv:2309.08607, 2023.
12. Q. Ding, Z. Shao, X. Huang, and O. Altan, "DSA-Net: A novel deeply supervised attention-guided network for building change detection in high-resolution remote sensing images," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 105, p. 102591, 2021. [DOI:10.1016/j.jag.2021.102591]
13. Y. Liu, C. Pang, Z. Zhan, X. Zhang, and X. Yang, "Building change detection for remote sensing images using a dual-task constrained deep siamese convolutional network model," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 18, no. 5, pp. 811-815, 2020. [DOI:10.1109/LGRS.2020.2988032]
14. Q. Wang, X. Zhang, G. Chen, F. Dai, Y. Gong, and K. Zhu, "Change detection based on Faster R-CNN for high-resolution remote sensing images," Remote sensing letters, vol. 9, no. 10, pp. 923-932, 2018. [DOI:10.1080/2150704X.2018.1492172]
15. P. Xiao, M. Yuan, X. Zhang, X. Feng, and Y. Guo, "Cosegmentation for object-based building change detection from high-resolution remotely sensed images," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 3, pp. 1587-1603, 2017. [DOI:10.1109/TGRS.2016.2627638]
16. L. Shen et al., "S2Looking: A satellite side-looking dataset for building change detection," Remote Sensing, vol. 13, no. 24, p. 5094, 2021. [DOI:10.3390/rs13245094]
17. J.-g. Yuan, Z. Niu, and X.-p. Wang, "Atmospheric correction of Hyperion hyperspectral image based on FLAASH," Spectroscopy and Spectral Analysis, vol. 29, no. 5, pp. 1181-1185, 2009.
18. N. Su, Y. Zhang, S. Tian, Y. Yan, and X. Miao, "Shadow detection and removal for occluded object information recovery in urban high-resolution panchromatic satellite images," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 9, no. 6, pp. 2568-2582, 2016. [DOI:10.1109/JSTARS.2016.2570234]
19. D. Lu, P. Mausel, E. Brondizio, and E. Moran, "Change detection techniques," International journal of remote sensing, vol. 25, no. 12, pp. 2365-2401, 2004. [DOI:10.1080/0143116031000139863]
20. F. Bovolo and L. Bruzzone, "A theoretical framework for unsupervised change detection based on change vector analysis in the polar domain," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 45, no. 1, pp. 218-236, 2006. [DOI:10.1109/TGRS.2006.885408]
21. A. Tahraoui, R. Kheddam, A. Bouakache, and A. Belhadj-Aissa, "Land change detection using multivariate alteration detection and Chi squared test thresholding," in 2018 4th International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP), 2018: IEEE, pp. 1-6. [DOI:10.1109/ATSIP.2018.8364501]
22. Y. He, Z. Jia, J. Yang, and N. K. Kasabov, "Multispectral image change detection based on single-band slow feature analysis," Remote Sensing, vol. 13, no. 15, p. 2969, 2021. [DOI:10.3390/rs13152969]
23. C. Wu, B. Du, and L. Zhang, "Slow feature analysis for change detection in multispectral imagery," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, no. 5, pp. 2858-2874, 2013. [DOI:10.1109/TGRS.2013.2266673]
24. B. Du, L. Ru, C. Wu, and L. Zhang, "Unsupervised deep slow feature analysis for change detection in multi-temporal remote sensing images," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 12, pp. 9976-9992, 2019. [DOI:10.1109/TGRS.2019.2930682]
25. J. Chen et al., "DASNet: Dual attentive fully convolutional Siamese networks for change detection in high-resolution satellite images," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 14, pp. 1194-1206, 2020. [DOI:10.1109/JSTARS.2020.3037893]
26. S. Woo, J. Park, J.-Y. Lee, and I. S. Kweon, "Cbam: Convolutional block attention module," in Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), 2018, pp. 3-19. [DOI:10.1007/978-3-030-01234-2_1]
27. D. M. Powers, "Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation," arXiv preprint arXiv:2010.16061, 2020.
28. J. Cohen, "A coefficient of agreement for nominal scales," Educational and psychological measurement, vol. 20, no. 1, pp. 37-46, 1960. [DOI:10.1177/001316446002000104]
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:

Mesvari M, Shah-Hosseini R, Niroomand M. Building Change Detection in High Resolution Satellite Images: Comparison of Classical and Deep Learning Methods. JGST 2026; 15 (3) : 4
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1211-fa.html

مسواری محدثه، شاه‌حسینی رضا، نیرومند محسن. پایش تغییرات ساختمانی در تصاویر ماهواره‌ای با توان تفکیک مکانی بالا: مقایسه روش‌های کلاسیک و یادگیری عمیق. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (3) :57-69

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1211-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology