[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::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 335
نرخ پذیرش: 63.1
نرخ رد: 36.9
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 343 روز
..
:: دوره 12، شماره 4 - ( 12-1403 ) ::
جلد 12 شماره 4 صفحات 134-109 برگشت به فهرست نسخه ها
شناسایی نقاط تغییر در سری زمانی جابجایی ناشی از تداخل سنجی راداری با استفاده از شبکه‌ عصبی پرسپترون چندلایه: (مطالعه موردی قاره اروپا)
آریا فخری ، مهران ستاری آبرویی*
دانشگاه اصفهان
چکیده:   (851 مشاهده)
سطح زمین به‌دلیل وقوع پدیده‌های طبیعی مانند زلزله و آتش‌فشان و همچنین فعالیت‌های انسانی نظیر استخراج آب‌های زیرزمینی و معادن، همواره در حال تغییر و جابجایی است. در سال‌های اخیر، افزایش آگاهی از خطرات ناشی از حرکات زمین، منجر به تقاضای بیشتر جهت دست‌یابی به اطلاعات جامع و قابل‌اعتماد درباره این جابجایی‌ها شده است. تاکنون روش‌های گوناگونی به‌منظور تخمین جابجایی سطح زمین ارائه‌شده‌اند که ازجمله مهم‌ترین منابع جهت برآورد میزان جابجایی سطح زمین در طول زمان، آنالیز سری زمانی جابجایی حاصل از تداخل‌سنجی راداری است. بااین‌حال، پس‌پردازش داده‌های سری زمانی کمتر موردتوجه قرار گرفته است. کارآمدترین روش‌های پس‌پردازش آنالیز سری زمانی، شناسایی نقاط تغییر در روند سری زمانی است. به‌نحوی‌که با شناسایی نقطه تغییر در سری زمانی می‌توان علاوه بر استخراج اطلاعات مکانی، نتایج حاصل را نیز در بعد زمان تحلیل نمود. این پژوهش به بررسی روشی جهت شناسایی نقاط تغییر سری زمانی جابجایی‌های زمین ناشی از فعالیت‌های زمین‌شناسی و انسانی در قاره اروپا می‌پردازد و از داده‌های سامانه پایش حرکت سطح­زمین در قاره اروپا (EGMS) بهره می­برد. باتوجه‌به چالش‌های موجود در تشخیص نقاط تغییر در سری زمانی جابجایی حاصل از تداخل‌سنجی از قبیل نویز و رفتارهای فصلی، استفاده از شبکه‌ عصبی پرسپترون چندلایه به‌عنوان یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین شبکه‌های عصبی در یادگیری ماشین می‌تواند جهت شناسایی الگوهای پیچیده و روابط غیرخطی مؤثر باشد. نتایج به‌دست‌آمده نشان‌دهنده دقت بالای 97 درصد در شناسایی نقاط تغییر و توانایی مدل در تشخیص تغییرات با دقت مناسب است که می‌تواند به درک بهتر تغییرات زمین کمک کند. همچنین قابلیت‌های مدل پیشنهادی در تحلیل داده‌های جابجایی و شناسایی تغییرات موردبررسی قرار گرفته و نتایج حاصل با روش‌های متداول مقایسه شده است. بر اساس این مقایسه، روش پیشنهادی ازنظر دقت، عملکرد بسیار بهتری نسبت به روش‌های آماری دارد و همچنین در مقایسه با سایر روش‌های یادگیری عمیق، حدود 9 برابر هزینه محاسباتی کاهش‌یافته است.
واژه‌های کلیدی: تداخل سنجی راداری، شناسایی نقطه تغییر، شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه، سری زمانی، سامانه EGMS.
متن کامل [PDF 2387 kb]   (108 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1403/9/13 | پذیرش: 1403/11/6 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1403/11/14 | انتشار: 1403/12/27
فهرست منابع
1. [1] A. Ibrahim, A. Wayayok, H. Z. M. Shafri, and N. M. J. J. o. H. X. Toridi, "Remote Sensing Technologies for Unlocking New Groundwater Insights: A Comprehensive Review," vol. 23, pp. 100175, 2024. [DOI:10.1016/j.hydroa.2024.100175]
2. [2] O. Sarychikhina, D. G. Palacios, L. A. D. Argote, and A. G. J. J. o. S. A. E. S. Ortega, "Application of satellite SAR interferometry for the detection and monitoring of landslides along the Tijuana-Ensenada Scenic Highway, Baja California, Mexico," vol. 107, pp. 103030, 2021. [DOI:10.1016/j.jsames.2020.103030]
3. [3] R. Bokhari, H. Shu, A. Tariq, N. Al-Ansari, R. Guluzade, T. Chen, A. Jamil, and M. J. H. Aslam, "Land subsidence analysis using synthetic aperture radar data," vol. 9, no. 3, 2023. [DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e14690]
4. [4] A. Pepe, and F. J. A. S. Calò, "A review of interferometric synthetic aperture RADAR (InSAR) multi-track approaches for the retrieval of Earth's surface displacements," vol. 7, no. 12, pp. 1264, 2017. [DOI:10.3390/app7121264]
5. [5] Y. Xia, "Synthetic aperture radar interferometry," Sciences of geodesy-I: Advances and future directions, pp. 415-474: Springer, 2010. [DOI:10.1007/978-3-642-11741-1_11]
6. [6] S. Li, W. Xu, and Z. J. G. Li, "Review of the SBAS InSAR Time-series algorithms, applications, and challenges," vol. 13, no. 2, pp. 114-126, 2022. [DOI:10.1016/j.geog.2021.09.007]
7. [7] A. Ferretti, C. Prati, and F. J. I. T. o. g. Rocca, "Permanent scatterers in SAR interferometry," vol. 39, no. 1, pp. 8-20, 2001. [DOI:10.1109/36.898661]
8. [8] O. Oktar, H. Erdoğan, F. Poyraz, and İ. J. A. J. o. G. Tiryakioğlu, "Investigation of deformations with the GNSS and PSInSAR methods," vol. 14, pp. 1-16, 2021. [DOI:10.1007/s12517-021-08765-x]
9. [9] A. Ferretti, F. Novali, R. Bürgmann, G. Hilley, and C. J. E. Prati, Transactions American Geophysical :union:, "InSAR permanent scatterer analysis reveals ups and downs in San Francisco Bay area," vol. 85, no. 34, pp. 317-324, 2004. [DOI:10.1029/2004EO340002]
10. [10] S. Xiong, C. Wang, X. Qin, B. Zhang, and Q. J. R. S. Li, "Time-series analysis on persistent scatter-interferometric synthetic aperture radar (PS-InSAR) derived displacements of the Hong Kong-Zhuhai-Macao Bridge (HZMB) from Sentinel-1A observations," vol. 13, no. 4, pp. 546, 2021. [DOI:10.3390/rs13040546]
11. [11] S. Aminikhanghahi, and D. J. J. K. Cook, "A survey of methods for time series change point detection," vol. 51, no. 2, pp. 339-367, 2017. [DOI:10.1007/s10115-016-0987-z]
12. [12] E. Ghaderpour, B. Antonielli, F. Bozzano, G. ScarasciaMugnozza, and P. J. C. Mazzanti, "A fast and robust method for detecting trend turning points in InSAR displacement time series," pp. 105546, 2024. [DOI:10.1016/j.cageo.2024.105546]
13. [13] F. Lattari, A. Rucci, and M. J. I. T. o. G. Matteucci, "A deep learning approach for change points detection in InSAR time series," vol. 60, pp. 1-16, 2022. [DOI:10.1109/TGRS.2022.3155969]
14. [14] M. Khoshlahjeh Azar, A. Hamedpour, and Y. Maghsoudi, "Analysis of the deformation behavior and sinkhole risk in Kerdabad, Iran using the PS-InSAR method," vol. 13, no. 14, pp. 2696, 2021. [DOI:10.3390/rs13142696]
15. [15] S. Shami, M. K. Azar, F. Nilfouroushan, M. Salimi, and M. A. M. J. I. J. o. A. E. O. Reshadi, "Assessments of ground subsidence along the railway in the Kashan plain, Iran, using Sentinel-1 data and NSBAS algorithm," vol. 112, pp. 102898, 2022. [DOI:10.1016/j.jag.2022.102898]
16. [16] M. Zhu, X. Wan, B. Fei, Z. Qiao, C. Ge, F. Minati, F. Vecchioli, J. Li, and M. J. R. S. Costantini, "Detection of building and infrastructure instabilities by automatic spatiotemporal analysis of satellite SAR interferometry measurements," vol. 10, no. 11, pp. 1816, 2018. [DOI:10.3390/rs10111816]
17. [17] J. Li, P. Fearnhead, P. Fryzlewicz, and T. J. J. o. t. R. S. S. S. B. S. M. Wang, "Automatic change-point detection in time series via deep learning," vol. 86, no. 2, pp. 273-285, 2024. [DOI:10.1093/jrsssb/qkae004]
18. [18] S. A. Fakhri, M. Satari Abrovi, H. Zakeri, A. Safdarinezhad, and A. J. I. J. o. P. E. Fakhri, "Pavement crack detection through a deep-learned asymmetric encoder-decoder convolutional neural network," vol. 24, no. 1, pp. 2255359, 2023. [DOI:10.1080/10298436.2023.2255359]
19. [19] D. Amr, X.-l. Ding, and R. J. T. E. J. o. R. S. Fekry, "A machine learning-based method for multi-satellite SAR data integration," vol. 27, no. 1, pp. 1-9, 2024. [DOI:10.1016/j.ejrs.2023.12.001]
20. [20] R. Kruse, S. Mostaghim, C. Borgelt, C. Braune, and M. Steinbrecher, "Multi-layer perceptrons," Computational intelligence: a methodological introduction, pp. 53-124: Springer, 2022. [DOI:10.1007/978-3-030-42227-1_5]
21. [21] A. H. Abd-elaziem, and T. H. J. I. J. o. A. i. A. C. I. Soliman, "A Multi-Layer Perceptron (MLP) Neural Networks for Stellar Classification: A Review of Methods and Results," vol. 3, no. 10.54216, 2023.
22. [22] S. Liu, L. Wang, W. Zhang, Y. He, and S. J. G. J. Pijush, "A comprehensive review of machine learning‐based methods in landslide susceptibility mapping," vol. 58, no. 6, pp. 2283-2301, 2023. [DOI:10.1002/gj.4666]
23. [23] A. Ferretti, E. Passera, and R. Capes, End-to-End Implementation and Operation of the European Ground Motion Service (EGMS): Algorithm Theoretical Basis Document, Technical Report EGMS-D3-ALG-SC1-2.0-006. 2021. Available online: https …, 2021.
24. [24] M. Costantini, F. Minati, F. Trillo, A. Ferretti, E. Passera, A. Rucci, J. Dehls, Y. Larsen, P. Marinkovic, and M. Eineder, "EGMS: Europe-wide ground motion monitoring based on full resolution InSAR processing of all Sentinel-1 acquisitions." pp. 5093-5096, 2022. [DOI:10.1109/IGARSS46834.2022.9884966]
25. [25] F. Cigna, C. Del Ventisette, V. Liguori, and N. J. N. H. Casagli, "Advanced radar-interpretation of InSAR time series for mapping and characterization of geological processes," vol. 11, no. 3, pp. 865-881, 2011. [DOI:10.5194/nhess-11-865-2011]
26. [26] F. Cigna, D. Tapete, and N. J. N. p. i. g. Casagli, "Semi-automated extraction of Deviation Indexes (DI) from satellite Persistent Scatterers time series: tests on sedimentary volcanism and tectonically-induced motions," vol. 19, no. 6, pp. 643-655, 2012. [DOI:10.5194/npg-19-643-2012]
27. [27] M. Berti, A. Corsini, S. Franceschini, J. J. N. H. Iannacone, and E. S. Sciences, "Automated classification of Persistent Scatterers Interferometry time series," vol. 13, no. 8, pp. 1945-1958, 2013. [DOI:10.5194/nhess-13-1945-2013]
28. [28] F. Raspini, S. Bianchini, A. Ciampalini, M. Del Soldato, L. Solari, F. Novali, S. Del Conte, A. Rucci, A. Ferretti, and N. J. S. r. Casagli, "Continuous, semi-automatic monitoring of ground deformation using Sentinel-1 satellites," vol. 8, no. 1, pp. 7253, 2018. [DOI:10.1038/s41598-018-25369-w]
29. [29] A. Refice, G. Pasquariello, F. J. I. G. Bovenga, and R. S. Letters, "Model-free characterization of SAR MTI time series," vol. 19, pp. 1-5, 2020. [DOI:10.1109/LGRS.2020.3031655]
30. [30] F. Bovenga, G. Pasquariello, and A. J. R. S. Refice, "Statistically-based trend analysis of MTInSAR displacement time series," vol. 13, no. 12, pp. 2302, 2021. [DOI:10.3390/rs13122302]
31. [31] E. Hussain, A. Novellino, C. Jordan, and L. J. R. S. Bateson, "Offline-online change detection for Sentinel-1 InSAR time series," vol. 13, no. 9, pp. 1656, 2021. [DOI:10.3390/rs13091656]
32. [32] A. Kulshrestha, L. Chang, and A. J. I. J. o. S. T. i. A. E. O. Stein, "Use of LSTM for sinkhole-related anomaly detection and classification of InSAR deformation time series," vol. 15, pp. 4559-4570, 2022. [DOI:10.1109/JSTARS.2022.3180994]
33. [33] X. Shao, and X. J. J. o. t. A. S. A. Zhang, "Testing for change points in time series," vol. 105, no. 491, pp. 1228-1240, 2010. [DOI:10.1198/jasa.2010.tm10103]
34. [34] J. C. J. C. E. Valderrama Balaguera, "Precipitation forecast estimation applying the change point method and ARIMA," vol. 11, no. 1, pp. 2340191, 2024. [DOI:10.1080/23311916.2024.2340191]
35. [35] T. C. Mills, Applied time series analysis: A practical guide to modeling and forecasting: Academic press, 2019.
36. [36] T. Islam, M. S. Hafiz, J. R. Jim, M. M. Kabir, and M. J. H. A. Mridha, "A systematic review of deep learning data augmentation in medical imaging: Recent advances and future research directions," pp. 100340, 2024. [DOI:10.1016/j.health.2024.100340]
37. [37] K. Alomar, H. I. Aysel, and X. J. J. o. I. Cai, "Data augmentation in classification and segmentation: A survey and new strategies," vol. 9, no. 2, pp. 46, 2023. [DOI:10.3390/jimaging9020046]
38. [38] H. Jalali, and G. J. a. p. a. Kasneci, "Expert Selection in Distributed Gaussian Processes: A Multi-label Classification Approach," 2022.
39. [39] Y. Li, E. Jiang, Z. Ni, W. Li, M. Huang, F. Zhao, F. Liu, Y. Ye, and S. J. C. M. S. Bai, "A study of the role of data and model uncertainty in active learning," vol. 247, pp. 113512, 2025. [DOI:10.1016/j.commatsci.2024.113512]
40. [40] X. J. J. o. E. Jiang, and E. Research, "Gaussian Distributions in Machine Learning," vol. 9, no. 3, pp. 184-186, 2024. [DOI:10.54097/fb5qm725]
41. [41] T. Ye, J. Nie, J. Wang, P. Shi, and Z. J. S. e. r. Wang, "Performance of detrending models of crop yield risk assessment: evaluation on real and hypothetical yield data," vol. 29, pp. 109-117, 2015. [DOI:10.1007/s00477-014-0871-x]
42. [42] A. Kumar, A. Kumar, R. P. Singh, P. Kumar, and P. V. J. A. R. J. o. A. Singh, "A Comparative Study of Detrending Methods on Crop Yield Time Series for Drought Studies," vol. 17, no. 3, pp. 191-204, 2024. [DOI:10.9734/arja/2024/v17i3488]
43. [43] X. Su, X. Yan, and C. L. J. W. I. R. C. S. Tsai, "Linear regression," vol. 4, no. 3, pp. 275-294, 2012. [DOI:10.1002/wics.1198]
44. [44] S. D. Walton, and K. R. J. F. i. A. Murphy, "Superposed epoch analysis using time-normalization: A Python tool for statistical event analysis," vol. 9, pp. 1000.145, 2022. [DOI:10.3389/fspas.2022.1000145]
45. [45] S. Bhanja, and A. J. a. p. a. Das, "Impact of data normalization on deep neural network for time series forecasting," 2018.
46. [46] D. Agliz, and A. J. I. J. o. C. A. Atmani, "Seismic signal classification using multi-layer perceptron neural network," vol. 79, no. 15, 2013. [DOI:10.5120/13821-1950]
47. [47] A. P. Wibawa, A. B. P. Utama, H. Elmunsyah, U. Pujianto, F. A. Dwiyanto, and L. J. J. o. b. D. Hernandez, "Time-series analysis with smoothed Convolutional Neural Network," vol. 9, no. 1, pp. 44, 2022. [DOI:10.1186/s40537-022-00599-y]
48. [48] B.-S. Kim, Y.-S. Moon, M.-J. Choi, and J. J. M. T. Kim, "Interactive noise-controlled boundary image matching using the time-series moving average transform," vol. 72, pp. 2543-2571, 2014. [DOI:10.1007/s11042-013-1552-3]
49. [49] S. Hansun, "A new approach of moving average method in time series analysis", in 2013 conference on new media studies (CoNMedia), IEEE, pp. 1-4, 2013. [DOI:10.1109/CoNMedia.2013.6708545]
50. [50] L. Zhao, and Z. J. S. R. Zhang, "A improved pooling method for convolutional neural networks," vol. 14, no. 1, pp. 1589, 2024. [DOI:10.1038/s41598-024-51258-6]
51. [51] C. J. E. S. w. A. Özdemir, "Avg-topk: A new pooling method for convolutional neural networks," vol. 223, pp. 119892, 2023. [DOI:10.1016/j.eswa.2023.119892]
52. [52] A. Borovykh, C. W. Oosterlee, and S. M. J. J. o. C. S. Bohté, "Generalization in fully-connected neural networks for time series forecasting," vol. 36, pp. 101020, 2019. [DOI:10.1016/j.jocs.2019.07.007]
53. [53] J. Jin, A. Dundar, and E. J. a. p. a. Culurciello, "Flattened convolutional neural networks for feedforward acceleration," 2014.
54. [54] S. S. Basha, S. R. Dubey, V. Pulabaigari, and S. J. N. Mukherjee, "Impact of fully connected layers on performance of convolutional neural networks for image classification," vol. 378, pp. 112-119, 2020. [DOI:10.1016/j.neucom.2019.10.008]
55. [55] S. Kiliçarslan, and M. J. E. S. w. A. Celik, "RSigELU: A nonlinear activation function for deep neural networks," vol. 174, pp. 114805, 2021. [DOI:10.1016/j.eswa.2021.114805]
56. [56] A. Creswell, K. Arulkumaran, and A. A. J. a. p. a. Bharath, "On denoising autoencoders trained to minimise binary cross-entropy," 2017.
57. [57] O. Hospodarskyy, V. Martsenyuk, N. Kukharska, A. Hospodarskyy, and S. Sverstiuk, "Understanding the Adam Optimization Algorithm in Machine Learning," 2024.
58. [58] S. A. Fakhri, S. Motayyeb, M. Saadatseresht, H. Zakeri, and V. Mousavi, "COMPARISON OF UAV IMAGE SPATIAL RESOLUTION BASED ON THE SIEMENS STAR TARGET," ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., vol. X-4/W1-2022, pp. 143-150, 2023. [DOI:10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-143-2023]
59. [59] L. Yang, and A. J. N. Shami, "On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice," vol. 415, pp. 295-316, 2020. [DOI:10.1016/j.neucom.2020.07.061]
60. [60] D. M. Belete, M. D. J. I. J. o. C. Huchaiah, and Applications, "Grid search in hyperparameter optimization of machine learning models for prediction of HIV/AIDS test results," vol. 44, no. 9, pp. 875-886, 2022. [DOI:10.1080/1206212X.2021.1974663]
61. [61] A. Pettitt, "A non‐parametric approach to the change‐point problem," vol. 28, no. 2, pp. 126-135, 1979. [DOI:10.2307/2346729]
62. [62] S. Lee, S. Lee, and M. J. A. S. C. Moon, "Hybrid change point detection for time series via support vector regression and CUSUM method," vol. 89, pp. 106101, 2020. [DOI:10.1016/j.asoc.2020.106101]
63. [63] B. Basnayake, N. J. S. Chandrasekara, and Applications, "Use of change point analysis in seasonal ARIMA models for forecasting tourist arrivals in Sri Lanka," vol. 20, no. 2, pp. 103-121, 2022.
64. [64] Z. Yunjun, H. Fattahi, F. J. C. Amelung, and Geosciences, "Small baseline InSAR time series analysis: Unwrapping error correction and noise reduction," vol. 133, pp. 10.4331, 2019. [DOI:10.1016/j.cageo.2019.104331]
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Fakhri A, Satar M. Change Point Detection (CPD) in InSAR Time Series using MLP: (Case study: Europe Continent). jgit 2025; 12 (4) :109-134
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-970-fa.html

فخری آریا، ستاری آبرویی مهران. شناسایی نقاط تغییر در سری زمانی جابجایی ناشی از تداخل سنجی راداری با استفاده از شبکه‌ عصبی پرسپترون چندلایه: (مطالعه موردی قاره اروپا). مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1403; 12 (4) :109-134

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-970-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 4 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.07 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4710