[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: 2600855

مقالات منتشر شده: 644
نرخ پذیرش: 73.85
نرخ رد: 17.77

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) ::
دوره 13 شماره 3 صفحات 71-59 برگشت به فهرست نسخه ها
تلفیق تصاویر راداری و طیفی به منظور شناسایی اهداف (مطالعه موردی: شناسایی سازه های منفرد)
مهلا کرم پور ، فرشید فرنود احمدی ، وحید صادقی*
چکیده:   (717 مشاهده)
شناسایی عارضه به عنوان یک هدف خاص چه بصورت ثابت و چه بصورت متحرک، یکی از چالش­های اصلی در پردازش تصاویر است و می‌تواند در زمینه‌هایی همچون پایش، تعیین موقعیت عوارض استراتژیک، هم­مرجع­سازی تصاویر، تولید مدل‌های سه­بعدی و موارد مشابه مورد استفاده قرار گیرد. با توجه به اینکه تصاویر ماهواره­ای با صرف وقت و هزینه کمتری می­توانند منطقه وسیعی را پوشش دهند، لذا عملیات شناسایی اهداف بر روی این تصاویر از اهمیت و کاربرد بیشتری برخوردار است. در تحقیق حاضر، هدف این است که با بهره­مندی از قابلیت تصاویر رادار در شناسایی ساختارهای هندسی و قابلیت تصاویر چندطیفی در شناسایی ماهیت عوارض، روشی برای کاهش مشکلات موجود در این زمینه ازجمله؛ وجود عوارضی با الگوی هندسی ضعیف، شباهت هندسی یا طیفی عوارض با یکدیگر، وجود کاندیداهای متعدد و بروز مشکل برای رسیدن به هدف واحد، محو شدن هدف به دلیل نویز بالا، طراحی و مورد ارزیابی قرار گیرد. در این الگوریتم به صورت مرحله به مرحله با آنالیز اطلاعات مستخرج از تصاویر، روند شناسایی اهداف بهبود یافته و میزان خطا کاهش می‌یابد تا جایی که در نهایت با تلفیق نتایج حاصل از پردازش تصاویر راداری و طیفی، تعداد کاندیداها به حد قابل قبول برسد. پیاده‌سازی الگوریتم پیشنهادی نشان داد که در تلفیق تصاویر، مواردی از جمله انتخاب هدف و منطقه مورد مطالعه تاثیر قابل توجهی در نتایج داشته و شناسایی اهداف را با چالش‌های متعددی روبرو می­سازد. از جمله این چالش‌ها، انتخاب بهترین و کاربردی‌ترین داده­های تصویری و ویژگی‌ها جهت شناسایی هدف و همچنین تعیین حدآستانه‌های بهینه است. همچنین در روند شناسایی هدف با تصاویر راداری مشخص گردید که هم ویژگی‌های هندسی و هم ویژگی‌های ارتفاعی مستخرج از این تصاویر، محتوای اطلاعاتی ارزشمندی دارند که برای رسیدن به نتیجه مطلوب، بایستی توامان مورد استفاده قرار گیرند.

 
شماره‌ی مقاله: 5
واژه‌های کلیدی: شناسایی اهداف، تصاویر چندطیفی، تصاویر پلاریمتری، SAR
متن کامل [PDF 4040 kb]   (201 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1402/5/28
فهرست منابع
1. Wang, J., Zheng, T., Lei, P., and Bai, X. (2019). "A Hierarchical Convolution Neural Network (CNN)-Based Ship Target Detection Method in Spaceborne SAR Imagery." Remote Sensing. 11, 6, PP. 620. [DOI:10.3390/rs11060620]
2. Jin, Y., Chen, Z., Fan, L., and Zhao, C. (2015). "Spectral Kurtosis-Based Method for Weak Target Detection in Sea Clutter by Microwave Coherent Radar." Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 32, 2, PP. 310-317. [DOI:10.1175/JTECH-D-13-00108.1]
3. Evans, D.L., Farr, T.G., van Zyl, J.J., and Zebker, H.A. (1988). "Radar polarimetry: analysis tools and applications." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 26, 6, PP. [DOI:10.1109/36.7709]
4. Zhai, Y., Deng, W., Xu, Y., Ke, Q., Gan, J., Sun, B., Zeng, J., and Piuri, V. (2019). "Robust SAR Automatic Target Recognition Based on Transferred MS-CNN with L2-Regularization." Computational Intelligence and Neuroscience. 2019, PP. 9140167. [DOI:10.1155/2019/9140167]
5. Zhang, Y., Du, B., and Zhang, L. (2015). "A Sparse Representation-Based Binary Hypothesis Model for Target Detection in Hyperspectral Images." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 53, 3, PP. 1346-1354. [DOI:10.1109/TGRS.2014.2337883]
6. Sun, X., Qu, Y., Gao, L., Sun, X., Qi, H., Zhang, B., and Shen, T. (2021). "Target Detection Through Tree-Structured Encoding for Hyperspectral Images." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 59, 5, PP. 4233-4249. [DOI:10.1109/TGRS.2020.3024852]
7. Yilu, M., Li, Y., and Zhu, L. (2019). "Land Cover Classification for Polarimetric SAR Image Using Convolutional Neural Network and Superpixel." Progress In Electromagnetics Research. 83, PP. [DOI:10.2528/PIERB18112104]
8. Gakhar, S. and Tiwari, K.C. (2021). "Comparative Assessment of Target-Detection Algorithms for Urban Targets Using Hyperspectral Data." Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 87, 5, PP. 349-362. [DOI:10.14358/PERS.87.5.349]
9. Vincent, F. and Besson, O. (2021). "Robust adaptive target detection in hyperspectral imaging." Signal Processing. 181, PP. 107905. [DOI:10.1016/j.sigpro.2020.107905]
10. Zhang, Y., Du, B., Zhang, Y., and Zhang, L. (2017). "Spatially Adaptive Sparse Representation for Target Detection in Hyperspectral Images." IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 14, 11, PP. 1923-1927. [DOI:10.1109/LGRS.2017.2732454]
11. Gara, T.W., Mpakairi, K.S., Nampira, T.C., Oduro Appiah, J., Muumbe, T.P., and Dube, T. (2023). "Integrating RADAR and optical imagery improve the modelling of carbon stocks in a mopane-dominated African savannah dry forest." African Journal of Ecology. 61, 2, PP. 320-329. [DOI:10.1111/aje.13114]
12. Bijeesh, T.V. and Narasimhamurthy, K.N. (2020). "Surface water detection and delineation using remote sensing images: a review of methods and algorithms." Sustainable Water Resources Management. 6, 4, PP. 68. [DOI:10.1007/s40899-020-00425-4]
13. Safari, A. and Sohrabi, H. (2020). "Integration of synthetic aperture radar and multispectral data for aboveground biomass retrieval in Zagros oak forests, Iran: an attempt on Sentinel imagery." International Journal of Remote Sensing. 41, 20, PP. 8069-8095. [DOI:10.1080/01431161.2020.1771789]
14. Schumann, G., Giustarini, L., Tarpanelli, A., Jarihani, B., and Martinis, S. (2023). "Flood Modeling and Prediction Using Earth Observation Data." Surveys in Geophysics. 44, 5, PP. 1553-1578. [DOI:10.1007/s10712-022-09751-y]
15. Jafarzadeh, H., Mahdianpari, M., Gill, E.W., Brisco, B., and Mohammadimanesh, F. (2022). "Remote Sensing and Machine Learning Tools to Support Wetland Monitoring: A Meta-Analysis of Three Decades of Research." Remote Sensing. 14, 23, PP. 6104. [DOI:10.3390/rs14236104]
16. Dong, J., Dafang, Z., and Yaohuan, H., Investigation of Image Fusion for Remote Sensing Application, in New Advances in Image Fusion, M. Qiguang, Editor. 2013, IntechOpen: Rijeka. p. Ch. 1.
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:

Karampour M, Farnoud Ahmadi F, Sadeghi V. Integration of RADAR and Multi-Spectral Remotely sensed Images for Target Detection (Case Study: Detection of Individual Structures). JGST 2024; 13 (3) : 5
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1161-fa.html

کرم پور مهلا، فرنود احمدی فرشید، صادقی وحید. تلفیق تصاویر راداری و طیفی به منظور شناسایی اهداف (مطالعه موردی: شناسایی سازه های منفرد). علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (3) :59-71

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1161-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 12-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology