[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: 2796403

مقالات منتشر شده: 661
نرخ پذیرش: 73.69
نرخ رد: 17.63

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) ::
دوره 14 شماره 2 صفحات 53-33 برگشت به فهرست نسخه ها
تشخیص و تدقیق پهنه‌های آبی به کمک رویکرد حدآستانه‌گذاری محلی با استخراج ویژگی از تصاویر ماهواره‌ای راداری (مطالعه موردی: دریاچه های زریبار و چیتگر)
فرزانه نعیمی اصل ، مهدی آخوندزاده هنزائی*
چکیده:   (389 مشاهده)
کمبود آب به وجود آمده در اثر خشکسالی‌های اخیر، تغییرات اقلیمی، رشد جمعیت و مصرف بیش‌ازحد منابع آبی، تأثیرات گسترده‌ای بر زندگی انسان‌ها، حیوانات و گیاهان داشته است. کشور ایران، به دلیل موقعیت جغرافیایی، تغییرات آب و هوایی و کمبود منابع آبی، در آستانه قرارگیری در یک بحران آبی است. آب‌های سطحی مانند دریاچه‌ها نیز تحت تأثیر این بحران قرار گرفته‌اند. ازاین‌رو، نظارت، کنترل مناسب و مدیریت صحیح منابع آب امری ضروری است. این نظارت می‌تواند به‌طور سریع و دقیق از طریق به‌کارگیری تصاویر ماهواره‌ای ممکن شود و به‌طور مداوم وضعیت منابع آب سطحی را گزارش کند. در این پژوهش، با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای راداری، سطح بدنه آبی دریاچه زریبار در استان کردستان از طریق یک رویکرد حدآستانه‌گذاری محلی تعیین شد. این رویکرد شامل سه گام اصلی در عملیات پیاده‌سازی می‌باشد. در گام اول، تحت یک فرآیند استخراج ویژگی، 4 دسته‌ویژگی مجزا اعم از: ویژگی‌های بافت، ریاضی، هندسی و پلاریمتریک از تصویر رادار اولیه استخراج شدند. سپس، فرآیند طبقه‌بندی به کمک 4 مدل طبقه‌بندی یادگیری ماشین انجام شد و یک تصویر طبقه‌بندی اولیه از منطقه به دست آمد. در گام دوم، با اعمال حدآستانه سراسری بر تصویر رادار منطقه، خوشه آب اولیه منطقه نیز به دست می‌آید. در گام نهایی، به‌منظور بهبود و تدقیق خوشه آب اولیه، فرآیند حدآستانه‌گذاری محلی انجام می‌شود. در این فرآیند، با تکیه بر خصوصیات منطقه، نوع، تعداد و مکان قرارگیری کاربری‌های موجود و با محاسبه توابع چگالی احتمال (PDF)، حدآستانه‌های محلی برای هر خوشه از منطقه به‌طور مجزا تعیین می‌گردد. با اعمال حدآستانه‌های محلی و سپس اعمال یک سری محدودیت‌های هیدرولوژی، نقشه نهایی آب سطحی به دست می‌آید. نتایج حاصل از رویکرد پیشنهادی این پژوهش نشان می‌دهد که حدآستانه‌گذاری محلی با کسب دقت‌های %44/95 و %27/98 به ترتیب مربوط به معیارهای  AUC و امتیاز F1  موفق به تشخیص و بهبود محدوده آب سطحی بوده است. همچنین آزمایش تشخیص تغییرات دریاچه چیتگر به منظور به چالش کشیدن قدرت رویکرد ارائه‌شده، پیاده‌سازی و اجرا شد. نتایج حاصل از این آزمایش با کسب دقت 55/94 و 65/96 به ترتیب مربوط به معیارهای  AUC و امتیاز F1 ، بر کارایی رویکرد پیشنهادی صحه گذاشت.
 
شماره‌ی مقاله: 3
واژه‌های کلیدی: سنجش از دور راداری، استخراج ویژگی، یادگیری ماشین، حدآستانه‌گذاری محلی، تابع چگالی احتمال (PDF).
متن کامل [PDF 2505 kb]   (262 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1403/4/6
فهرست منابع
1. C. Huang, Y. Chen, S. Zhang, and J. Wu, "Detecting, Extracting, and Monitoring Surface Water From Space Using Optical Sensors: A Review.," Reviews of Geophysics, vol. 56(2), pp. 333-360, 2018. [DOI:10.1029/2018RG000598]
2. S. C. Jinyue Chen, Rao Fu, Dan Li, Hao Jiang, Chongyang Wang, Yongshi Peng, Kai Jia, Brendan J. Hicks, "Remote Sensing Big Data for Water Environment Monitoring: Current Status, Challenges, and Future Prospects," Earth's Future, vol. 10, no. 2, p. 1029, 2022. [DOI:10.1029/2021EF002289]
3. J. Li, Y. Pei, S. Zhao, R. Xiao, X. Sang, and C. Zhang, "A Review of Remote Sensing for Environmental Monitoring in China," Remote Sensing, vol. 12, no. 7, p. 1130, 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/12/7/1130. [DOI:10.3390/rs12071130]
4. S. Peña-Luque, S. Ferrant, M. C. R. Cordeiro, T. Ledauphin, J. Maxant, and J.-M. Martinez, "Sentinel-1&2 Multitemporal Water Surface Detection Accuracies, Evaluated at Regional and Reservoirs Level," Remote Sensing, vol. 13, no. 16, p. 3279, 2021. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/16/3279. [DOI:10.3390/rs13163279]
5. J. Liang and D. Liu, "A local thresholding approach to flood water delineation using Sentinel-1 SAR imagery," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 159, pp. 53-62, 2020. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2019.10.017]
6. M. Zhang, F. Chen, B. Tian, and D. Liang, "Multi-temporal SAR image classification of coastal plain wetlands using a new feature selection method and random forests," Remote Sensing Letters, vol. 10, no. 3, pp. 312-321, 2019/03/04 2019, doi: 10.1080/2150704X.2018.1528397. [DOI:10.1080/2150704X.2018.1528397]
7. M. A. Clement, C. G. Kilsby, and P. Moore, "Multi-temporal synthetic aperture radar flood mapping using change detection," Journal of Flood Risk Management, vol. 11, no. 2, pp. 152-168, 2018, doi: https://doi.org/10.1111/jfr3.12303 [DOI:10.1111/jfr3.12303.]
8. X. Shen, D. Wang, K. Mao, E. Anagnostou, and Y. Hong, "Inundation Extent Mapping by Synthetic Aperture Radar: A Review," Remote Sensing, vol. 11, no. 7, p. 879, 2019. [DOI:10.3390/rs11070879]
9. C. Huang, Y. Chen, Wu, Li, and R. Liu, "An evaluation of Suomi NPP-VIIRS data for surface water detection," Remote Sensing Letters, vol. 6, 02/01 2015, doi: 10.1080/2150704X.2015.1017664. [DOI:10.1080/2150704X.2015.1017664]
10. X. Luo, X. Tong, and Z. Hu, "An applicable and automatic method for earth surface water mapping based on multispectral images," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 103, p. 102472, 2021/12/01/ 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102472 [DOI:10.1016/j.jag.2021.102472.]
11. N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979. [DOI:10.1109/TSMC.1979.4310076]
12. T. Pun, "A new method for grey-level picture thresholding using the entropy of the histogram," Signal Processing, vol. 2, no. 3, pp. 223-237, 1980/07/01/ 1980, doi: https://doi.org/10.1016/0165-1684(80)90020-1 [DOI:10.1016/0165-1684(80)90020-1.]
13. J. N. Kapur, P. K. Sahoo, and A. K. C. Wong, "A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 29, no. 3, pp. 273-285, 1985/03/01/ 1985, doi: https://doi.org/10.1016/0734-189X(85)90125-2 [DOI:10.1016/0734-189X(85)90125-2.]
14. P. K. Sahoo, S. Soltani, and A. K. C. Wong, "A survey of thresholding techniques," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 41, no. 2, pp. 233-260, 1988/02/01/ 1988, doi: https://doi.org/10.1016/0734-189X(88)90022-9 [DOI:10.1016/0734-189X(88)90022-9.]
15. V. Gstaiger, J. Huth, S. Gebhardt, T. Wehrmann, and C. Kuenzer, "Multi-sensoral and automated derivation of inundated areas using TerraSAR-X and ENVISAT ASAR data," Remote Sensing, vol. 33, pp. 7291-7304, 2012. [DOI:10.1080/01431161.2012.700421]
16. M. Amrani, K. Yang, D. Zhao, X. Fan, and F. Jiang, "An Efficient Feature Selection for SAR Target Classification," in Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2017, Cham, B. Zeng, Q. Huang, A. El Saddik, H. Li, S. Jiang, and X. Fan, Eds., 2018// 2018: Springer International Publishing, pp. 68-78. [DOI:10.1007/978-3-319-77383-4_7]
17. M. Ghanbari, D. A. Clausi, L. Xu, and M. Jiang, "Contextual Classification of Sea-Ice Types Using Compact Polarimetric SAR Data," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 10, pp. 7476-7491, 2019, doi: 10.1109/TGRS.2019.2913796. [DOI:10.1109/TGRS.2019.2913796]
18. V.-H. Nhu et al., "Daily Water Level Prediction of Zrebar Lake (Iran): A Comparison between M5P, Random Forest, Random Tree and Reduced Error Pruning Trees Algorithms," ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 9, no. 8, p. 479, 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2220-9964/9/8/479. [DOI:10.3390/ijgi9080479]
19. M. , A. Bagheri, and M. Hashemi, "‫ Analysis of the Issues of Lake Zrêbar in a Context of Integrated Water Resources Management Using a Stakeholders' Participatory Approach in a Basin Scale ‫ ‫Iran-Water Resources Research," Iran-Water Resources Research, vol. 12, pp. 1-12, 01/01 2016.‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬
20. I. Somaye, M. Delavar, and M. H. Niksokhan, "Identification of Nutrients Critical Source Areas with SWAT Model under Limited Data Condition," Water Resources, vol. 46, no. 1, pp. 128-137, 2019/01/01 2019, doi: 10.1134/S0097807819010147. [DOI:10.1134/S0097807819010147]
21. M. e. a. Mohammadi, "Assessment of environmental factors affecting Zarivar Lake using multivariate statistical analysis," Environmental Monitoring and Assessment, vol. 190, no. 12, p. 736, 2018.
22. B. Mohammadi, "Assessment of wind power in Kurdistan province," Earth and space physics, vol. 41, no. 2, pp. 323-335, 2015, doi: 10.22059/jesphys.2015.52817.
23. L. Wentao, Y. Qiuze, and Y. Wenxian, "Water extraction in SAR images using GLCM and Support Vector Machine," in IEEE 10th INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING PROCEEDINGS, 24-28 Oct. 2010 2010, pp. 740-743, doi: 10.1109/ICOSP.2010.5655766. [DOI:10.1109/ICOSP.2010.5655766]
24. R. Mehrotra, K. R. Namuduri, and N. Ranganathan, "Gabor filter-based edge detection," Pattern Recognition, vol. 25, no. 12, pp. 1479-1494, 1992/12/01/ 1992, doi: https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90121-X [DOI:10.1016/0031-3203(92)90121-X.]
25. A. Akl and J. Iskandar, Structure tensor regularization for texture analysis. 2015, pp. 592-596. [DOI:10.1109/IPTA.2015.7367217]
26. M. Ghanbari, D. A. Clausi, L. Xu, and M. Jiang, "Contextual Classification of Sea-Ice Types Using Compact Polarimetric SAR Data," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, pp. 7476-7491, 2019. [DOI:10.1109/TGRS.2019.2913796]
27. M. Belgiu and L. Drăguţ, "Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 114, pp. 24-31, 2016/04/01/ 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.011 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2016.01.011.]
28. V. Vapnik, S. Golowich, and A. Smola, "Support vector method for function approximation, regression estimation and signal processing," Advances in neural information processing systems, vol. 9, 1996.
29. S. Zhang, X. Li, M. Zong, X. Zhu, and R. Wang, "Efficient kNN Classification With Different Numbers of Nearest Neighbors," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 5, pp. 1774-1785, 2018, doi: 10.1109/TNNLS.2017.2673241. [DOI:10.1109/TNNLS.2017.2673241]
30. B. Charbuty and A. Abdulazeez, "Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning," Journal of Applied Science and Technology Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20 - 28, 03/24 2021, doi: 10.38094/jastt20165. [DOI:10.38094/jastt20165]
31. L. Giustarini et al., "Accounting for image uncertainty in SAR-based flood mapping," International journal of applied earth observation and geoinformation, vol. 34, pp. 70-77, 2015. [DOI:10.1016/j.jag.2014.06.017]
32. H.-W. Chung, C.-C. Liu, I.-F. Cheng, Y.-R. Lee, and M.-C. Shieh, "Rapid Response to a Typhoon-Induced Flood with an SAR-Derived Map of Inundated Areas: Case Study and Validation," Remote Sensing, vol. 7, no. 9, pp. 11954-11973, 2015. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/7/9/11954. [DOI:10.3390/rs70911954]
33. S. Martinis, A. Twele, and S. Voigt, "Towards operational near real-time flood detection using a split-based automatic thresholding procedure on high resolution TerraSAR-X data," Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 9, no. 2, pp. 303-314, 2009. [DOI:10.5194/nhess-9-303-2009]
34. R. A. Disha and S. Waheed, "Performance analysis of machine learning models for intrusion detection system using Gini Impurity-based Weighted Random Forest (GIWRF) feature selection technique," Cybersecurity, vol. 5, no. 1, p. 1, 2022/01/04 2022, doi: 10.1186/s42400-021-00103-8. [DOI:10.1186/s42400-021-00103-8]
35. A. Moghimi, S. Khazai, and A. Mohammadzadeh, "An improved fast level set method initialized with a combination of k-means clustering and Otsu thresholding for unsupervised change detection from SAR images," Arabian Journal of Geosciences, vol. 10, no. 13, p. 293, 2017/07/07 2017, doi: 10.1007/s12517-017-3072-3. [DOI:10.1007/s12517-017-3072-3]
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 Asl F, Akhoondzadeh M. Detection and Refinement of Water Bodies Using a Local Thresholding Approach with Feature Extraction from Radar Satellite Images (Case study: Zaribar and Chitgar Lakes). JGST 2024; 14 (2) : 3
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1191-fa.html

نعیمی اصل فرزانه، آخوندزاده هنزائی مهدی. تشخیص و تدقیق پهنه‌های آبی به کمک رویکرد حدآستانه‌گذاری محلی با استخراج ویژگی از تصاویر ماهواره‌ای راداری (مطالعه موردی: دریاچه های زریبار و چیتگر). علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :33-53

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1191-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology