[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: 3133198

مقالات منتشر شده: 675
نرخ پذیرش: 73.49
نرخ رد: 17.82

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 1 - ( 6-1404 ) ::
دوره 15 شماره 1 صفحات 105-89 برگشت به فهرست نسخه ها
آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی شهری با آنالیز تصاویر پهپاد و طبقه‌بندی شی‌گرای سلسله مراتبی
بابائی‌پور بابائی‌پور ، اصغر میلان* ، سعید صادقیان
چکیده:   (132 مشاهده)
امروزه با گسترش جمعیت و افزایش شهرنشینی، اهمیت نظارت و ارزیابی دقیق منابع شهری بوسیله آشکارسازی تغییرات پوشش و کاربری اراضی درجهت کنترل و مدیریت جامع آن‌ها بیش از پیش مورد توجه قرار گرفته است. در این راستا، پژوهش حاضر با هدف ارزیابی پتانسیل و ظرفیت تصاویر پهپاد در آشکارسازی تغییرات بوسیله الگوریتم طبقه‌بندی قانون‌مبنا از یک منطقه ‌شهری انجام شده است. در این پژوهش، از دو سری داده که یکی از آن‌ها، تصاویر اخذ شده توسط پهپاد مدل Sense Fly EbeeX مربوط سال 1400 از مناطق جنوبی بندر چابهار و دیگری متعلق به تصاویر هوایی دوربین Ultracam XP مربوط به سال 1392 از همان منطقه بوده، بهره گرفته شده است. یکی از نکات مورد توجه در پژوهش حاضر، استفاده از مدل سلسله‌مراتبی است که برای ایجاد آن، تمام کلاس‌ها بر اساس مجموعه‌ای از  ویژگی‌های جامع مورد پردازش قرار گرفته و در ادامه بر اساس ماتریس تفکیک‌پذیری اقدام به طراحی مدل سلسله مراتبی شد. در ادامه، بر اساس همان ماتریس در هر گره بهینه‌ترین ویژگی‌ها برای جداسازی کلاس‌ها انتخاب گردید. در طبقه‌بندی‌ شی‌گرا بااستفاده از آنالیز قانون مبنا اشیا تصویری، استخراج 5 کلاس کاربری اراضی براساس تعریف قوانین پیرامون محدوده آماری توصیف‌گر‌های بهینه صورت پذیرفت. سپس یک فرایند پس پردازشی بمنظور بهبود نتایج طبقه‌بندی اولیه پیاده‌سازی گردید. یافته‌های کمی تحقیق بیانگر این است که ضریب کاپا و دقت کلی نتایج حاصل از طبقه‌بندی قانون‌مبنا به‌ترتیب 90/0 و 31/93 درصد برای تصویر التراکم و مقادیر آن‌ها برای تصویر ارتوفتو پهپاد  78/. و 96/83 درصد می‌باشد. یافته‌های حاصل از این روش طبقه‌بندی، نشان می‌دهد که بیشترین تغییر پوشش زمین مربوط به تبدیل زمین بایر به پوشش گیاهی با 843/32 درصد بوده است. همچنین،کم‌ترین تغییرات آن به تبدیل ساختمان به جاده با 34/2 درصد اختصاص دارد.
شماره‌ی مقاله: 6
واژه‌های کلیدی: شناسایی تغییرات، کاربری اراضی، فتوگرامتری پهپاد مبنا، طبقه‌بندی، تصاویر با قدرت تفکیک بالا
متن کامل [PDF 901 kb]   (65 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1404/2/14
فهرست منابع
1. Gibril, M. B. A., Kalantar, B., Al-Ruzouq, R., Ueda, N., Saeidi, V., Shanableh, A., ... and Shafri, H. Z. (2020). "Mapping heterogeneous urban landscapes from the fusion of digital surface model and unmanned aerial vehicle-based images using adaptive multiscale image segmentation and classification." Remote Sensing, Vol. 12, No. 7, 1081. [DOI:10.3390/rs12071081]
2. Sharma, S. K., Shah, J., Maithani, S., and Mishra, V. (2023). "Object Based Approach for Image Feature Extraction from UAV Data." Proc. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 48, pp. 1907-1913. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLVIII-1-W2-2023-1907-2023]
3. Elamin, A., and El-Rabbany, A. (2022). "UAV-based multi-sensor data fusion for urban land cover mapping using a deep convolutional neural network." Remote Sensing, Vol. 14, No. 17, 4298. [DOI:10.3390/rs14174298]
4. Ojaghi, S., and Khazai, S. (2018). "Improving the Detection of Object-Oriented Changes in High-Resolution Images based on Random Forest Method in Optimal Features Space." Scientific-Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), Vol. 26, No. 104, pp. 117-127. doi: 10.22131/sepehr.2018.30522.
5. Han, D., Lee, S. B., Song, M., and Cho, J. S. (2021). "Change detection in unmanned aerial vehicle images for progress monitoring of road construction." Buildings, Vol. 11, No. 4, 150. [DOI:10.3390/buildings11040150]
6. Fytsilis, A. L., Prokos, A., Koutroumbas, K. D., Michail, D., and Kontoes, C. C. (2016). "A methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 119, pp. 165-186. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2016.06.001]
7. Khadka, D., Zhang, J., Sharma, A., 2025. Geographic object-based image analysis for landslide identification using machine learning on Google Earth Engine. Environmental Earth Sciences 84 (3), 92. [DOI:10.1007/s12665-024-12045-8]
8. Mantey, S., and Aduah, M. S. (2021). "Comparison of Object-Based Classifiers and Traditional Pixel-Based Classification Techniques Using Landsat Imagery." Ghana Journal of Technology, Vol. 5, No. 2, pp. 60-69.
9. Richards, J. A. (2022). Remote sensing digital image analysis, Vol. 5, pp. 256-258. Berlin/Heidelberg, Germany: Springer. [DOI:10.1007/978-3-030-82327-6]
10. Powar, S. K., Panhalkar, S. S., and Patil, A. S. (2022). "An Evaluation of Pixel-based and Object-based Classification Methods for Land Use Land Cover Analysis Using Geoinformatic Techniques." Geomatics and Environmental Engineering, Vol. 16, No. 2, pp. 61-75. [DOI:10.7494/geom.2022.16.2.61]
11. Ouchra, H., Belangour, A. and Erraissi, A. (2022). "A comparative study on pixel-based classification and object-oriented classification of satellite image." International Journal of Engineering Trends and Technology, 70(8), pp. 206-215. [DOI:10.14445/22315381/IJETT-V70I8P221]
12. Amini, S., Homayouni, S., Safari, A., & Darvishsefat, A. A. (2018). Object-based classification of hyperspectral data using Random Forest algorithm. Geo-spatial information science, 21(2), 127-138. [DOI:10.1080/10095020.2017.1399674]
13. Cao, J., Leng, W., Liu, K., Liu, L., He, Z., and Zhu, Y. (2018). "Object-based mangrove species classification using unmanned aerial vehicle hyperspectral images and digital surface models." Remote Sensing, Vol. 10, No. 1, 89. [DOI:10.3390/rs10010089]
14. Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E., ... and Tiede, D. (2014). "Geographic object-based image analysis-towards a new paradigm." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 87, pp. 180-191. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014]
15. Bayazit, M., Dönmez, C., Berberoglu, S., 2025. Assessing the efficiency of pixel-based and object-based image classification using deep learning in an agricultural Mediterranean plain. Environmental Monitoring and Assessment 197 (2), 1-20. [DOI:10.1007/s10661-024-13431-2]
16. Goswami, A., Sharma, D., Mathuku, H., Gangadharan, S. M. P., Yadav, C. S., Sahu, S. K., ... and Imran, H. (2022). "Change detection in remote sensing image data comparing algebraic and machine learning methods." Electronics, Vol. 11, No. 3, 431. [DOI:10.3390/electronics11030431]
17. Arabi, F.A., Malamiri, H.R.G., Shojaei, S., Sarsangi, A., Ferreira, C.S.S. and Kalantari, Z. (2022). "Investigating the ability to identify new constructions in urban areas using images from unmanned aerial vehicles, Google Earth, and Sentinel-2." Remote Sensing, 14(13), pp. 3227. [DOI:10.3390/rs14133227]
18. Benz, U. C., Hofmann, P., Willhauck, G., Lingenfelder, I., and Heynen, M. (2004). "Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 58, No. 3-4, pp. 239-258. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002]
19. Serpico, S. B., and Bruzzone, L. (2001). "A new search algorithm for feature selection in hyperspectral remote sensing images." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 39, No. 7, pp. 1360-1367. [DOI:10.1109/36.934069]
20. Onyango, C. M., and Marchant, J. A. (2003). "Segmentation of row crop plants from weeds using colour and morphology." Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 39, No. 3, pp. 141-155. [DOI:10.1016/S0168-1699(03)00023-1]
21. Burgan, R. E., and Bartlette, R. A. (1993). Monitoring vegetation greenness with satellite data, Vol. 297. U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station. [DOI:10.2737/INT-GTR-297]
22. Gevers, T., and Smeulders, A. W. (2000). "Pictoseek: Combining color and shape invariant features for image retrieval." IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 1, pp. 102-119. [DOI:10.1109/83.817602]
23. McNairn, H., and Protz, R. (1993). "Mapping corn residue cover on agricultural fields in Oxford County, Ontario, using Thematic Mapper." Canadian Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 2, pp. 152-159. [DOI:10.1080/07038992.1993.10874543]
24. Kaufman, Y. J., and Tanre, D. (1992). "Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 30, No. 2, pp. 261-270. [DOI:10.1109/36.134076]
25. Jiang, Y., Wen, X., Xiang, D., Tan, D., Li, Z., Zhang, S. and Wan, Y. (2016). "A change detection approach of high-resolution imagery combined the pre-classification with the post-classification comparison." Proc. 2016 Fifth International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), IEEE, July 2016, pp. 1-6. [DOI:10.1109/Agro-Geoinformatics.2016.7577670]
26. Liu, X. and Yang, C. (2013). "A kernel spectral angle mapper algorithm for remote sensing image classification." Proc. 2013 6th International Congress on Image and Signal Processing (CISP), IEEE, December 2013, Vol. 2, pp. 814-818. [DOI:10.1109/CISP.2013.6745277]
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:

Babaeepour A, Milan A, Sadeghian S. Urban Landuse Change Detection using drone image analysis and hierarchical object-oriented classification. JGST 2025; 15 (1) : 6
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1221-fa.html

بابائی‌پور بابائی‌پور، میلان اصغر، صادقیان سعید. آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی شهری با آنالیز تصاویر پهپاد و طبقه‌بندی شی‌گرای سلسله مراتبی. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (1) :89-105

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1221-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 1 - ( 6-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology