[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: 3214616

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.29
نرخ رد: 17.69

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 2 - ( 9-1404 ) ::
دوره 15 شماره 2 صفحات 59-43 برگشت به فهرست نسخه ها
آشکارسازی تغییرات پوشش زمین با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی، یادگیری ماشین و تلفیق تصاویر Sentinel-1 و Sentinel-2مطالعه‌ی موردی: (منطقه ۲۲ تهران)
ابراهیم کرمی* ، حمید مهرابی
چکیده:   (126 مشاهده)
منطقه 22 تهران به عنوان یکی از مناطق در حال توسعه شهری با تغییرات چشمگیر در کاربری زمین، موضوع مهمی برای مطالعات تغییرات محیطی است.این پژوهش با هدف تحلیل و شناسایی تغییرات محیطی و ساختاری  در بازه زمانی ۲۰۱۶ تا ۲۰۲۱ انجام شد. روش‌های مختلف سنجش از دور شامل تحلیل تغییر برداری (CVA)، رگرسیون و شاخص‌های طیفی مورد بررسی قرار گرفتند. داده‌های ماهواره‌ای Sentinel-1 و Sentinel-2 به‌صورت تلفیقی مورد استفاده قرار گرفتند و ویژگی‌های بافتی از تصاویر اپتیکی و راداری استخراج شد. نتایج نشان دادند که تلفیق داده‌ها موجب افزایش دقت طبقه‌بندی شده است؛ به‌طوری که دقت کلی در سال ۲۰۱۶ برابر با ۹۱٪ و ضریب کاپا ۸۹٪، و در سال ۲۰۲۱ دقت کلی ۸۶٪ و ضریب کاپا ۸۵٪ به‌دست آمد. علاوه بر تغییرات درصدی در کلاس‌های ساخت‌وساز (۱۳٪)، پوشش گیاهی (۱۵٪)، منابع آبی (۴٪) و خاکی (۱۱٪)، تحلیل پیکسلی نیز انجام شد. توانستیم درصد تغییرات و تعداد پیکسل‌های تغییر یافته بین کلاس‌های مختلف را شناسایی کنیم.  همچنین توانستیم درصد و تعداد پیکسل‌های تغییر یافته بین کلاس‌های مختلف را شناسایی کنیم. در کلاس آب، بیشترین تغییر به خاک (۱۸۳۰۰ پیکسل) اختصاص داشت. در کلاس جاده، ۲۱۰۰۰ پیکسل ثابت مانده و تغییراتی به سمت پوشش گیاهی، ساخت‌وساز و آب مشاهده شد. پوشش گیاهی با ۱۵۸۰۰۰ پیکسل ثابت، بیشترین پایداری را داشت اما بخشی از آن به خاک و ساخت‌وساز تبدیل شده است. در کلاس خاک نیز علاوه بر ۴۲۰۰۰ پیکسل ثابت، بیش از ۱۵۶۰۰۰ پیکسل به جاده و ۱۲۰۰۰ پیکسل به ساخت‌وساز تغییر یافته‌اند. این تحلیل جزئی، امکان شناسایی دقیق‌تر الگوهای تغییر و تدوین برنامه‌های مدیریتی هدفمند را فراهم کرده است.
 
شماره‌ی مقاله: 4
واژه‌های کلیدی: واژگان کلیدی: کاربری زمین، داده‌های ماهواره‌ای، تحلیل رگرسیون، شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)، ترکیب داده‌های نوری و راداری
متن کامل [PDF 2449 kb]   (71 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1403/11/19 | پذیرش: 1404/7/26
فهرست منابع
1. Turner, B. L., Lambin, E. F., & Reenberg, A. (2007). The emergence of land change science for global environmental change and sustainability. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(52), 20666-20671. [DOI:10.1073/pnas.0704119104]
2. Lambin, E. F., Geist, H. J., & Lepers, E. (2003). Dynamics of land-use and land-cover change in tropical regions. Annual Review of Environment and Resources, 28(1), 205-241. [DOI:10.1146/annurev.energy.28.050302.105459]
3. Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823-870. [DOI:10.1080/01431160600746456]
4. Drusch, M., et al. (2012). Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sensing of Environment, 120, 25-36. [DOI:10.1016/j.rse.2011.11.026]
5. Torres, R., et al. (2012). GMES Sentinel-1 mission. Remote Sensing of Environment, 120, 9-24. [DOI:10.1016/j.rse.2011.05.028]
6. Claverie, M., et al. (2018). The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set. Remote Sensing of Environment, 219, 145-161. [DOI:10.1016/j.rse.2018.09.002]
7. Ban, Y., Jacob, A., & Gamba, P. (2015). Spaceborne SAR data for global urban mapping at 30 m resolution using a robust urban extractor. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 103, 28-37. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.08.004 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2015.01.011]
8. Hafner, M., et al. (2020). Semi-supervised change detection using Sentinel-1 and Sentinel-2 time series. Remote Sensing, 12(3), 456. [DOI:10.3390/rs12030456]
9. Zhang, X., et al. (2021). GLC_FCS10: A 10 m resolution global land cover dataset based on Sentinel imagery. Remote Sensing, 13(5), 922. [DOI:10.3390/rs13050922]
10. Coppin, P., & Bauer, M. (1996). Digital change detection in forest ecosystems with remote sensing imagery. Remote Sensing Reviews, 13(3-4), 207-234. [DOI:10.1080/02757259609532305]
11. Zhu, X. X., et al. (2017). Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 5(4), 8-36. [DOI:10.1109/MGRS.2017.2762307]
12. Chen, Y., et al. (2021). OFNet: Optical flow guided network with dual attention for change detection. Remote Sensing, 13(2), 254. [DOI:10.3390/rs13020254]
13. Chen, J., et al. (2003). A simple method for detecting change in remotely sensed images by using the change vector analysis. International Journal of Remote Sensing, 24(8), 1657-1666. [DOI:10.1080/01431160210163095]
14. Li, X., et al. (2019). Urban change detection using Sentinel-1 data and support vector machines. Remote Sensing Letters, 10(5), 451-460. [DOI:10.1080/2150704X.2019.1585183]
15. Johnson, B. A., et al. (2020). Land cover classification in Africa using Sentinel-2 and artificial neural networks. Remote Sensing, 12(3), 456. [DOI:10.3390/rs12030456]
16. Davis, C., et al. (2019). Evaluating CNN architectures for satellite image classification. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(5), 219. [DOI:10.3390/ijgi8050219]
17. Clark, M., et al. (2021). Improving urban land cover classification using optimized U-Net architecture. Remote Sensing, 13(10), 1987. [DOI:10.3390/rs13101987]
18. Fawzy, M., & Barsi, Á. (2022). Urban land cover classification using high-resolution imagery and U-Net. Remote Sensing, 14(3), 678. [DOI:10.3390/rs14030678]
19. Alkhediri, M., et al. (2018). Object-based change detection using PCA and high-resolution imagery. Remote Sensing Letters, 9(2), 123-132. [DOI:10.1080/2150704X.2017.1410292]
20. Peterson, J., et al. (2020). Deep learning for urban change detection: A comparative study. Remote Sensing, 12(6), 1012. [DOI:10.3390/rs12061012]
21. Zhang, Y., et al. (2021). Multi-temporal urban expansion analysis using machine learning. Remote Sensing, 13(7), 1356. [DOI:10.3390/rs13071356]
22. Ghorbanzadeh, O., et al. (2020). Fusion of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for urban change detection. Remote Sensing, 12(4), 678. [DOI:10.3390/rs12040678]
23. Li, Y., et al. (2022). Siamese networks for fine-grained urban change detection. Remote Sensing, 14(1), 123. [DOI:10.3390/rs14010123]
24. Hafner, M. (2021). Multi-modal learning for urban change detection using Sentinel data (Doctoral dissertation). [University Repository]
25. Mastro, L., et al. (2020). Urban and disaster change detection using random forest and Sentinel-1. Remote Sensing, 12(9), 1456. [DOI:10.3390/rs12091456]
26. Zhang, X., et al. (2022). Urban change detection using CNN and Sentinel-2 imagery. Remote Sensing, 14(2), 456. [DOI:10.3390/rs14020456]
27. نویسندگان مقاله ایرانی]. (سال). طبقه‌بندی پوشش زمین مبتنی بر روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل-۲؛ مطالعه موردی: منطقه شهری غرب تهران. مجله علم و فنون.
28. ESA. (2020). Sentinel-2 User Handbook. European Space Agency.
29. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Special Publication, 351, 309.
30. Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295-309. [DOI:10.1016/0034-4257(88)90106-X]
31. ESA. (2021). Sentinel-1 Toolbox - SNAP Documentation. European Space Agency.
32. Lopes, A., Touzi, R., & Nezry, E. (1990). Adaptive speckle filters and scene heterogeneity. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 28(6), 992-1000. [DOI:10.1109/36.62623]
33. Haralick, R. M., Shanmugam, K., & Dinstein, I. (1973). Textural features for image classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-3(6), 610-621. [DOI:10.1109/TSMC.1973.4309314]
34. Zhang, Y., & Mishra, R. (2012). A review and comparison of commercially available SAR image fusion techniques. International Journal of Remote Sensing, 33(14), 4434-4460. [35] Pohl, C., & Van Genderen, J. L. (1998). Multisensor image fusion in remote sensing: Concepts, methods and applications. International Journal of Remote Sensing, 19(5), 823-854. [DOI:10.1080/014311698215748]
35. Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823-870. [DOI:10.1080/01431160600746456]
36. Malila, W. A. (1980). Change vector analysis: An approach for detecting forest changes with Landsat. Proceedings of the 6th Annual Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data, Purdue University, 326-335.
37. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583-594. [DOI:10.1080/01431160304987]
38. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127-150. [DOI:10.1016/0034-4257(79)90013-0]
39. Rondeaux, G., Steven, M., & Baret, F. (1996). Optimization of soil-adjusted vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 55(2), 95-107. [DOI:10.1016/0034-4257(95)00186-7]
40. Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025-3033. [DOI:10.1080/01431160600589179]
41. Joshi, N., Baumann, M., Ehammer, A., Fensholt, R., Grogan, K., Hostert, P., & Kuemmerle, T. (2016). A review of the application of optical and radar remote sensing data fusion to land use mapping and monitoring. Remote Sensing, 8(1), 70. [DOI:10.3390/rs8010070]
42. Mahyouba, S., Fadil, A., Mansour, E. M., Rhinane, H., & Al-Nahmi, F. (2019). Fusing of optical and synthetic aperture radar (SAR) remote sensing data: A systematic literature review. ISPRS Archives, XLII-4/W12, 127-134. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-4-W12-127-2019]
43. Rondeaux, G., Steven, M., & Baret, F. (1996). Optimization of soil-adjusted vegetation indices. Remote Sensing of Environment, [DOI:10.1016/0034-4257(95)00186-7]
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:

karami E. Land Cover Change Detection Using Classification Algorithms, Machine Learning, and Fusion of Sentinel-1 and Sentinel-2 Imagery: A Case Study of District 22, Tehran. JGST 2025; 15 (2) : 4
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1213-fa.html

کرمی ابراهیم، مهرابی حمید. آشکارسازی تغییرات پوشش زمین با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی، یادگیری ماشین و تلفیق تصاویر Sentinel-1 و Sentinel-2مطالعه‌ی موردی: (منطقه ۲۲ تهران). علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (2) :43-59

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1213-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 2 - ( 9-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology