[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 13، شماره 1 - ( 6-1402 ) ::
دوره 13 شماره 1 صفحات 68-55 برگشت به فهرست نسخه ها
شناسایی تغییرات تصاویر سنجش‌ازدوری با استفاده از روش های یادگیری عمیقِ دوجریانه
یگانه حسن زاده ، عباس کیانی* ، نیما فرهادی
چکیده:   (447 مشاهده)
شناسایی تغییرات تصاویر سنجش‌ازدور دارای نقش مهمی در بسیاری از برنامه‌های کاربردی مانند بررسی رشد شهرنشینی، نظارت بر تغییرات کاربری زمین، ارزیابی بلایا و آسیب‌های طبیعی ایفا می‌کند. در این فرایند هدف، تعیین برچسب تغییر کرده یا نکرده برای پیکسل‌های دو تصویر می‌­باشد که از یک مکان ولی در دو زمان متفاوت گرفته‌شده­ است. همین‌طور در دهه اخیر استفاده از روش­‌های یادگیری عمیق به دلیل عملکرد مناسبی که در تفسیر و پردازش داده‌های سنجش‌­ازدوری دارند و همین‌طور توانایی حذف مهندسی ویژگی و استخراج ویژگی‌های سطح بالا از تصاویر، موردتوجه بسیاری از محققان این حوزه قرارگرفته است. در همین راستا، در این مقاله یک مدل یادگیری عمیق بهینه طراحی‌شده است که به دلیل ساختار سلسله‌مراتبی، طراحی مؤثر انتقال ویژگی و بهره­وری مناسب از ویژگی­‌های چندمقیاسه، دقت شناسایی تغییرات تصاویر دو زمانه را افزایش می‌دهد. مدل پیشنهادی به دلیل ساختار و معماری بهینه نسبت به برخی مدل‌های مشهور موجود مانند BIT از سرعت و دقت نتایج بالاتری برخوردار است. نتایج به‌دست‌آمده از اعمال مدل پیشنهادی بر روی دو مجموعه داده­ی مورد بررسی، نسبت به روش مقایسه­ای BIT به­طور میانگین حاکی از دقت کلی حدود 96 درصد و کاهش 10 درصدی میزان محاسبات ضرب و جمع می­‌باشد.
شماره‌ی مقاله: 5
واژه‌های کلیدی: شناسایی تغییرات، سنجش از دور، یادگیری عمیق، تصاویر دو‌زمانه، شبکه‌های عصبی دوجریانه.
متن کامل [PDF 1926 kb]   (177 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1402/3/24
فهرست منابع
1. C. Zhang et al., "A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 166, pp. 183-200, 2020/08/01/ 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.003 [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2020.06.003.]
2. H. Chen, Z. Qi, and Z. Shi, "Remote sensing image change detection with transformers," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-14, 2021. [DOI:10.1109/TGRS.2021.3095166]
3. B. DeVries, M. Decuyper, J. Verbesselt, A. Zeileis, M. Herold, and S. Joseph, "Tracking disturbance-regrowth dynamics in tropical forests using structural change detection and Landsat time series," Remote Sensing of Environment, vol. 169, pp. 320-334, 2015. [DOI:10.1016/j.rse.2015.08.020]
4. S. Wang, D. Quan, X. Liang, M. Ning, Y. Guo, and L. Jiao, "A deep learning framework for remote sensing image registration," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 145, pp. 148-164, 2018. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2017.12.012]
5. M. Zhang and W. Shi, "A feature difference convolutional neural network-based change detection method," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 58, no. 10, pp. 7232-7246, 2020. [DOI:10.1109/TGRS.2020.2981051]
6. K. Nemoto, R. Hamaguchi, M. Sato, A. Fujita, T. Imaizumi, and S. Hikosaka, "Building change detection via a combination of CNNs using only RGB aerial imageries," in Remote Sensing Technologies and Applications in Urban Environments II, 2017, vol. 10431: SPIE, pp. 107-118. [DOI:10.1117/12.2277912]
7. S. Ji, Y. Shen, M. Lu, and Y. Zhang, "Building instance change detection from large-scale aerial images using convolutional neural networks and simulated samples," Remote Sensing, vol. 11, no. 11, p. 1343, 2019. [DOI:10.3390/rs11111343]
8. R. Liu, M. Kuffer, and C. Persello, "The temporal dynamics of slums employing a CNN-based change detection approach," Remote Sensing, vol. 11, no. 23, p. 2844, 2019. [DOI:10.3390/rs11232844]
9. R. C. Daudt, B. Le Saux, A. Boulch, and Y. Gousseau, "Urban change detection for multispectral earth observation using convolutional neural networks," in IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018: Ieee, pp. 2115-2118. [DOI:10.1109/IGARSS.2018.8518015]
10. F. Rahman, B. Vasu, J. Van Cor, J. Kerekes, and A. Savakis, "Siamese network with multi-level features for patch-based change detection in satellite imagery," in 2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), 2018: IEEE, pp. 958-962. [DOI:10.1109/GlobalSIP.2018.8646512]
11. M. Wang, K. Tan, X. Jia, X. Wang, and Y. Chen, "A deep siamese network with hybrid convolutional feature extraction module for change detection based on multi-sensor remote sensing images," Remote Sensing, vol. 12, no. 2, p. 205, 2020. [DOI:10.3390/rs12020205]
12. H. Chen and Z. Shi, "A spatial-temporal attention-based method and a new dataset for remote sensing image change detection," Remote Sensing, vol. 12, no. 10, p. 1662, 2020. [DOI:10.3390/rs12101662]
13. P. P. De Bem, O. A. de Carvalho Junior, R. Fontes Guimarães, and R. A. Trancoso Gomes, "Change detection of deforestation in the Brazilian Amazon using landsat data and convolutional neural networks," Remote Sensing, vol. 12, no. 6, p. 901, 2020. [DOI:10.3390/rs12060901]
14. 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]
15. M. Zhang, G. Xu, K. Chen, M. Yan, and X. Sun, "Triplet-based semantic relation learning for aerial remote sensing image change detection," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 16, no. 2, pp. 266-270, 2018. [DOI:10.1109/LGRS.2018.2869608]
16. X. Peng, R. Zhong, Z. Li, and Q. Li, "Optical remote sensing image change detection based on attention mechanism and image difference," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 59, no. 9, pp. 7296-7307, 2020. [DOI:10.1109/TGRS.2020.3033009]
17. H. Jiang, X. Hu, K. Li, J. Zhang, J. Gong, and M. Zhang, "PGA-SiamNet: Pyramid feature-based attention-guided Siamese network for remote sensing orthoimagery building change detection," Remote Sensing, vol. 12, no. 3, p. 484, 2020. [DOI:10.3390/rs12030484]
18. F. I. Diakogiannis, F. Waldner, and P. Caccetta, "Looking for change? Roll the dice and demand attention," Remote Sensing, vol. 13, no. 18, p. 3707, 2021. [DOI:10.3390/rs13183707]
19. R. C. Daudt, B. Le Saux, and A. Boulch, "Fully convolutional siamese networks for change detection," in 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2018: IEEE, pp. 4063-4067.
20. M. Lebedev, Y. V. Vizilter, O. Vygolov, V. Knyaz, and A. Y. Rubis, "CHANGE DETECTION IN REMOTE SENSING IMAGES USING CONDITIONAL ADVERSARIAL NETWORKS," International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, vol. 42, no. 2, 2018. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-2-565-2018]
21. D. Peng, Y. Zhang, and H. Guan, "End-to-end change detection for high resolution satellite images using improved UNet++," Remote Sensing, vol. 11, no. 11, p. 1382, 2019. [DOI:10.3390/rs11111382]
22. T. Bao, C. Fu, T. Fang, and H. Huo, "PPCNET: A combined patch-level and pixel-level end-to-end deep network for high-resolution remote sensing image change detection," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 17, no. 10, pp. 1797-1801, 2020. [DOI:10.1109/LGRS.2019.2955309]
23. B. Hou, Q. Liu, H. Wang, and Y. Wang, "From W-Net to CDGAN: Bitemporal change detection via deep learning techniques," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 58, no. 3, pp. 1790-1802, 2019. [DOI:10.1109/TGRS.2019.2948659]
24. Y. Zhan, K. Fu, M. Yan, X. Sun, H. Wang, and X. Qiu, "Change detection based on deep siamese convolutional network for optical aerial images," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 10, pp. 1845-1849, 2017. [DOI:10.1109/LGRS.2017.2738149]
25. B. Fang, L. Pan, and R. Kou, "Dual learning-based siamese framework for change detection using bi-temporal VHR optical remote sensing images," Remote Sensing, vol. 11, no. 11, p. 1292, 2019. [DOI:10.3390/rs11111292]
26. P. F. Alcantarilla, S. Stent, G. Ros, R. Arroyo, and R. Gherardi, "Street-view change detection with deconvolutional networks," Autonomous Robots, vol. 42, no. 7, pp. 1301-1322, 2018. [DOI:10.1007/s10514-018-9734-5]
27. Z. Zhou, M. M. Rahman Siddiquee, N. Tajbakhsh, and J. Liang, "Unet++: A nested u-net architecture for medical image segmentation," in Deep learning in medical image analysis and multimodal learning for clinical decision support: Springer, 2018, pp. 3-11. [DOI:10.1007/978-3-030-00889-5_1]
28. 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]
29. J. Xu, C. Luo, X. Chen, S. Wei, and Y. Luo, "Remote sensing change detection based on multidirectional adaptive feature fusion and perceptual similarity," Remote Sensing, vol. 13, no. 15, p. 3053, 2021. [DOI:10.3390/rs13153053]
30. W. G. C. Bandara and V. M. Patel, "A transformer-based siamese network for change detection," arXiv preprint arXiv:2201.01293, 2022. [DOI:10.1109/IGARSS46834.2022.9883686]
31. M. Liu, Z. Chai, H. Deng, and R. Liu, "A CNN-transformer Network with Multi-scale Context Aggregation for Fine-grained Cropland Change Detection," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022. [DOI:10.1109/JSTARS.2022.3177235]
32. R. Shao, C. Du, H. Chen, and J. Li, "SUNet: Change Detection for Heterogeneous Remote Sensing Images from Satellite and UAV Using a Dual-Channel Fully Convolution Network," Remote Sensing, vol. 13, no. 18, p. 3750, 2021. [DOI:10.3390/rs13183750]
33. K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 770-778. [DOI:10.1109/CVPR.2016.90]
34. Z. Liu, H. Mao, C.-Y. Wu, C. Feichtenhofer, T. Darrell, and S. Xie, "A convnet for the 2020s," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2022, pp. 11976-11986. [DOI:10.1109/CVPR52688.2022.01167]
35. S. Fang, K. Li, J. Shao, and Z. Li, "SNUNet-CD: A densely connected Siamese network for change detection of VHR images," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 19, pp. 1-5, 2021. [DOI:10.1109/LGRS.2021.3056416]
36. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, "U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation," in International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, 2015: Springer, pp. 234-241. [DOI:10.1007/978-3-319-24574-4_28]
37. R. C. Daudt, B. Le Saux, A. Boulch, and Y. Gousseau, "Multitask learning for large-scale semantic change detection," Computer Vision and Image Understanding, vol. 187, p. 102783, 2019. [DOI:10.1016/j.cviu.2019.07.003]
38. P. Ebel, S. Saha, and X. X. Zhu, "Fusing multi-modal data for supervised change detection," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 43, pp. 243-249, 2021. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-243-2021]
39. N. Gorelick, M. Hancher, M. Dixon, S. Ilyushchenko, D. Thau, and R. Moore, "Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone," Remote sensing of Environment, vol. 202, pp. 18-27, 2017. [DOI:10.1016/j.rse.2017.06.031]
40. F. Warmerdam, "The geospatial data abstraction library," in Open-source approaches in spatial data handling: Springer, 2008, pp. 87-104. [DOI:10.1007/978-3-540-74831-1_5]
41. A. Kiani, F. Farnood Ahmadi, and H. Ebadi, "Correction of training process in object-based image interpretation via knowledge-based system capabilities," Multimedia Tools and Applications, vol. 80, no. 16, pp. 24901-24924, 2021/04/12 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10824-0. [DOI:10.1007/s11042-021-10824-0]
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:

Hasanzadeh Y, Kiani A, Farhadi N. Changes detection of remote sensing images using two-stream two-stream deep neural network. JGST 2023; 13 (1) : 5
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1147-fa.html

حسن زاده یگانه، کیانی عباس، فرهادی نیما. شناسایی تغییرات تصاویر سنجش‌ازدوری با استفاده از روش های یادگیری عمیقِ دوجریانه. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (1) :55-68

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1147-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 1 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology