[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: 356
نرخ پذیرش: 63.2
نرخ رد: 36.8
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 329 روز
..
:: دوره 13، شماره 4 - ( 12-1404 ) ::
جلد 13 شماره 4 صفحات 130-105 برگشت به فهرست نسخه ها
طبقه بندی تصویر مدل رقومی سطح لایدار بر اساس نیمرخ‌ های ریخت شناسی چندشکلی و شبکه نواحی تصادفی عمیق مبتنی بر تبدیل تحلیل تفکیک پذیری خطی
بهنام اصغری بیرامی* ، محمد رضا سیف
دانشگاه امام حسین (ع)
چکیده:   (702 مشاهده)
اطلاعات ارتفاعی مشابه در رده­های زمینی مختلف، طبقه­بندی عوارض و رده­­های زمینی را در تصاویر مدل رقومی سطح (DSM) حاصل شده از حسگرهای لایدار (LiDAR) به امری چالش­برانگیز تبدیل می­کند. علاوه بر اطلاعات ارتفاعی، تصاویر DSM حاوی اطلاعات مکانی ارزشمندی نیز می­باشند که این اطلاعات می­تواند کمک شایانی به بهبود دقت طبقه­بندی­ کند. در سال­های اخیر روش­های یادگیری عمیق به عنوان ابزاری قدرتمند برای استخراج اطلاعات و طبقه­بندی تصاویر تبدیل شده­اند. علی‌رغم نتایج مطلوب عمده­ی این روش­ها، بسیاری از رویکردهای یادگیری عمیق پیشنهادی دارای ساختاری پیچیده هستند و به سخت‌افزار پیشرفته و حجم نمونه آموزشی زیاد نیاز دارند. به عنوان یک راه حل، این مقاله یک راهبرد جدید برای طبقه­بندی DSM به منظور دستیابی به نقشه­های دقیق پوشش زمین پیشنهاد می­کند. روش پیشنهادی، به نام MMP-MLDANet، از نیمرخ‌‌های ریخت­شناسی چندشکلی (MMP) و شبکه‌های نواحی تصادفی عمیق مبتنی بر تبدیل تحلیل تفکیک­پذیری خطی با مقیاس چندگانه (MLDANet) به منظور استخراج ویژگی­ استفاده می­کند. در نهایت یک سیستم طبقه‌بندی­کننده چندگانه بر مبنای ماشین­های بردار پشتیبان (SVM) به منظور طبقه­بندی ویژگی­های عمیق تولیدی توسعه داده شده است. بر اساس آزمایش‌های انجام‌شده بر روی تصاویر تک­ باند DSM، روش ارائه شده در وضعیت وجود تعداد محدودی از نمونه­ های آموزشی در مناطق هیوستون و ترنتو به دقت کلی به ترتیب 90/85 % و 98/49 % دست یافت که از برخی روش‌های موجود در این حوزه بهتر است.
 
واژه‌های کلیدی: مدل رقومی سطح، لایدار، یادگیری عمیق، طبقه بندی، نیمرخ ریخت شناسی
متن کامل [PDF 1463 kb]   (123 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1403/10/18 | پذیرش: 1405/3/23 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1405/3/27 | انتشار: 1405/4/9
فهرست منابع
1. [1] F.J. Aguilar, F.A. Rodríguez, M.A. Aguilar, A. Nemmaoui, and F. Álvarez-Taboada, "Forestry Applications of Space-Borne LiDAR Sensors: A Worldwide Bibliometric Analysis", Sensors, vol. 24(4), pp. 1106, 2024.
2. [2] T. T. Sankey, L. Tango, J. Tatum, and J. B.Sankey, "Forest fire, thinning, and flood in wildland-urban interface: UAV and lidar-based estimate of natural disaster impacts", Landscape Ecology,. vol. 39(3), pp. 58, 2024.
3. [3] L. Hauptman, D. Mitsova, and T.R. Briggs, "Hurricane Ian Damage Assessment Using Aerial Imagery and LiDAR: A Case Study of Estero Island, Florida", Journal of Marine Science and Engineering, vol 12(4), pp. 668, 2024.
4. [4] H. Liu, C. Mou, J. Yuan, Z. Chen, L. Zhong, and X. Cui, "Estimating Urban Forests Biomass with LiDAR by Using Deep Learning Foundation Models", Remote Sensing, vol. 16(9), pp. 1643, 2024.
5. [5] A. Wang, D.Xue, H. Wu, and Y. Gu, "Efficient convolutional neural architecture search for LiDAR DSM classification", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-17, 2022.
6. [6] B. Sadeqi, H. Ebadi, Y. Maqsudi, "Fusion of hyperspectral and lidar data in class based classification of land covers in urban área", presented at The 1st National Conference on Geospatial Information Technology, Tehran K.N. Toosi University of Technology, Iran, 2016, https://sid.ir/paper/841430/fa.
7. [7] S.Y. Sajjadi, O. Aieneh, "Urban Features Production with Combining LiDAR and Hyperspectral Data", Journal of Geospatial Information Technology, vol. 6 (1), pp. 1-14, 2018, http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-560-fa.html.
8. [8] S. Y. Sajjadi, and S. Parsian, "Building Extraction from Fused Hyperspectral and LiDAR Data using Machine Learning Technique", Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, vol. 10(2), pp. 1-14, 2018.
9. [9] D. Hong, L. Gao, R. Hang, B. Zhang, and J. Chanussot, "Deep encoder-decoder networks for classification of hyperspectral and LiDAR data", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,. vol. 19, pp. 1-5, 2020.
10. [10] H. Ge, L. Wang, H. Pan, Y. Liu, C. Li, D. Lv, and H. Ma, "Cross Attention-Based Multi-Scale Convolutional Fusion Network for Hyperspectral and LiDAR Joint Classification", Remote Sensing, vol. 16(21), pp. 4073, 2024.
11. [11] Y. Liu, Z. Ye, Y. Xi, H. Liu, W. Li, and L. Bai, "Multi-Scale and Multi-Direction Feature Extraction Network for Hyperspectral and LiDAR Classification", IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 17, pp 9961-9973, 2024, DOI: 10.1109/JSTARS.2024.3400872.
12. [12] Y. Zhao, H. Li, W. Bao, and N. Song, "IACF-Net:Interactive adaptive cross fusion network for collaborative classification of hyperspectral and LiDAR data", Infrared Physics and Technology,. vol. 153,pp.106318, 2026, [DOI:10.1016/j.infrared.2025.106318]
13. [13] H. Jing, S. Wu, L. Zhang, F. Meng, Y. Yan, Y. Wang, and Z. Du, "Heterogeneous Contrastive Graph Fusion Network for Classification of Hyperspectral and LiDAR Data", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 63, pp 1-17, 2025, https://doi.org/ 10.1109/tgrs.2025.3596265. [DOI:10.1109/tgrs.2025.3596265.]
14. [14] R. Wang, X. Ye, Y. Huang, M. Ju, and W. Xiang, "GASSF-Net: Geometric Algebra Based Spectral-Spatial Hierarchical Fusion Network for Hyperspectral and LiDAR Image Classification", Remote Sensing, vol. 16, pp. 3825, 2024, [DOI:10.3390/rs16203825]
15. [15] S. R. Bhavanam, "Vision Transformer-Driven LiDAR Data Fusion for Enhanced Hyperspectral Image Classification", presented at 2024 IEEE India Geoscience and Remote Sensing Symposium (InGARSS), Goa, India. [DOI:10.1109/InGARSS61818.2024.10983980]
16. [16] B.A. Beirami, "Multishape Morphological-based Two-Stage CNN for LiDAR-DSM Classification", International Journal of Smart Electrical Engineering, vol. 13(2), pp. 157-162, 2024.
17. [17] F. Aghighi, O. Ebadati, and H. Aghighi, "Classification of LiDAR Points Cloud Using Markov Random Field and Machine Learning Techniques", Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, vol. 9(2), pp. 41-60, 2018.
18. [18]F. Jafari, and F. Movahed, "Evaluating and measuring the extracted data of buildings with using lidar", Journal of Geography and Planning, vol. 25(78), pp. 117-137, 2022, doi: 10.22034/gp.2021.44657.2790.
19. [19] P. Ghamisi, and B. Hoefle, "LiDAR data classification using extinction profiles and a composite kernel support vector machine", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 14(5), pp. 659-663, 2017.
20. [20] A. Wang, X. He, P. Ghamisi, and Y. Chen, "LiDAR data classification using morphological profiles and convolutional neural networks", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 15(5), pp. 774-778, 2018.
21. [21] A. Wang, D. Xue, H. Wu, and Y. Iwahori, "A novel LiDAR data classification algorithm combined capsnet with resnet", Sensors, vol. 20(4), pp. 1151, 2020.
22. [22] H. Wu, M. Cao, A. Wang, and M. Wang, "Classification of LiDAR data combined octave convolution with capsule network", IEEE Access, vol. 8, pp. 16155-16165, 2020.
23. [23] A. Wang, D. Xue, H. Wu, Y. Iwahori, "LiDAR data classification based on improved conditional generative adversarial networks", IEEE Access, vol.8, pp. 209674-209686, 2020.
24. [24] B.A Beirami, and M. Mokhtarzade, "Land Covers Classification from LiDAR-DSM Data Based on Local Kernel Matrix Features of Morphological Profiles", International Journal of Engineering, vol. 36(09), pp. 1611, 2023.
25. [25] S. Dai, H. Wu, J. Li, Y. Iwahori, and A. Wang, "Enhanced LiDAR Data Classification through Spectrum Transformer Networks", presented at 2024 6th International Conference on Video, Signal and Image Processing, Ningbo, China, [DOI:10.1145/3708568.3708593]
26. [26] J. Dong, K. Liu, J. Han, M. Zhang, X. Zhao, W. Li, X. Li, and M. Rao, "Multiscale Neighborhood Information Fusion Network for Classification of Remote Sensing LiDAR Images", IEEE Sensors Journal, vol. 24(10), pp. 16601-16613, 2024.
27. [27] B.A. Beirami, "Face Recognition based on Multi-shape Morphological Profiles-based Covariance Descriptors and Log-Euclidean Kernel SVM", presented at 2022 9th IEEE Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS), Bam, Iran, 2022, [DOI:10.1109/CFIS54774.2022.9756491]
28. [28] B.A. Beirami, and M. Mokhtarzade, "Improving the performance of RPNet with LDA for extracting the deep features for the classification of hyperspectral images", Engineering Journal of Geospatial Information Technology, vol. 10(1), pp. 1-15, 2022, http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-727-en.html.
29. [29] S. Tahermanesh, M. Mokhtarzade, and B. A. Beirami, "Enhancing change detection in multi-temporal optical images using a novel multi-scale deep learning approach based on LSTM", Advances in Space Research, vol. 75(10), pp. 7082-7111, 2025.
30. [30] B.A. Beirami, M.A. Pirbasti, and V. Akbari, "Fractal-Based Ensemble Classification System for Hyperspectral Images", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 20, pp 1-5, 2023, [DOI:10.1109/LGRS.2023.3330608]
31. [31] O. Sharifi, M. Mokhtarzadeh, and B.A. Beirami, "A new deep learning approach for classification of hyperspectral images: Feature and decision level fusion of spectral and spatial features in multiscale CNN", Geocarto International, vol. 37(14), pp. 4208-4233, 2022. [DOI:10.1080/10106049.2021.1882006]
32. [32] H. Zhang, J. Yao, L. Ni, L. Gao, and M. Huang, "Multimodal attention-aware convolutional neural networks for classification of hyperspectral and LiDAR data", IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 16, pp. 3635-3644, 2022.
33. [33] A.Wang, S. Xing, M. Li, Y. Yang, S. Ding, H. Wu, and Y. Iwahori, "Collaborative classification of hyperspectral and LiDAR data based on dual-branch convolutional neural network", presented at IEEE IGARSS 2022-2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, 2022.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


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

Asghari Beirami B, Seif M. MMP-MLDANet: Classification of LiDAR-DSM Image Based on Multishape Morphological Profiles and Multiscale LDA-based Deep Random Patches Networks. jgit 2026; 13 (4) :105-130
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-973-fa.html

اصغری بیرامی بهنام، سیف محمد رضا. طبقه بندی تصویر مدل رقومی سطح لایدار بر اساس نیمرخ‌ های ریخت شناسی چندشکلی و شبکه نواحی تصادفی عمیق مبتنی بر تبدیل تحلیل تفکیک پذیری خطی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (4) :105-130

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-973-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 4 - ( 12-1404 ) 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 0.2 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4774