:: دوره 6، شماره 2 - ( 6-1397 ) ::
جلد 6 شماره 2 صفحات 163-143 برگشت به فهرست نسخه ها
آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تصاویر تمام قطبیده راداری و روش‌های جبری، فاصله و شباهت‌مبنا
امیر نجفی ، مهدی حسنلو*
دانشگاه تهران
چکیده:   (3224 مشاهده)
پایش و نظارت تغییرات وسیع در سراسر جهان نیازمند روش‌‌ها و تکنیک‌های قدرتمندی می‌باشد، بنابراین آشکارسازی و بصری‌سازی و ارزیابی رشد تغییرات در برنامه‏ریزی و مدیریت قابل توجه است. استفاده از تصاویر تمام قطبیده راداری به دلیل تعامل بین موج‌های الکترو‏مغناطیسی و هدف (تارگت) و استفاده از اطلاعات فاز و دامنه و به دلیل بالا بودن توان تفکیک مکانی تا حدود یک متر می‌تواند برای بررسی تغییرات در سطح زمین استفاده شود. این تحقیق براساس تجزیه تصاویر تمام قطبیده راداری هوابرد (Uninhabited Aerial Vehicle SAR UAVSAR : ) و استخراج ویژگی‌های این تصویر و پیاده‌سازی الگوریتم‌های آشکارسازی تغییرات به شناسایی تغییرات در یک منطقه جغرافیایی با استفاده از دو نمونه داده واقعی پرداخته است. هدف از این تحقیق، بررسی و ارزیابی روش‌های مختلف آشکارسازی تغییرات در تصاویر تمام قطبیده راداری که شامل روش‌های جبری که براساس ماهیت ریاضی بین بردار‌های متناظر، روش‌های فاصله‌مبنا براساس اندازه‌گیری فاصله بین بردار‌های متناظر و روش‌های شباهت‌مبنا براساس وابستگی بین بردارهای ‌متناظر می‌باشد. ارزیابی دقت روش پیاده‌سازی شده با استفاده از داده واقعیت زمینی و استفاده از آماره‌های ارزیابی دقت کلی، مساحت زیر منحنی راک و نرخ هشدار‌های اشتباه می‌باشد. ارزیابی نتایج نشان می‌دهد که روش‌های آشکارسازی تغییرات جبری دارای دقت بالایی نسبت به سایر روش‌های تشخیص تغییرات می‌باشند. همچنین، نتایج کمی نشان می‌دهد که الگوریتم‌های تشخیص تغییرات جبری دارای دقت کلی بیش از %92  بوده و در سایر معیارهای ارزیابی، روش جبری دارای نرخ هشدار‌های اشتباه پایین و مساحت زیر منحنی بالا برای تشخیص تغییرات در تصاویر تمام قطبیده راداری می‌باشد.
واژه‌های کلیدی: آشکارسازی تغییرات، تصویر تمام قطبیده راداری، روش جبری، روش فاصله‌مبنا، روش شباهت‌مبنا
متن کامل [PDF 2750 kb]   (1848 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1396/2/19 | پذیرش: 1396/9/21 | انتشار: 1397/6/31
فهرست منابع
1. [1] A. H. S. Solberg, "Remote sensing of ocean oil-spill pollution," Proceedings of the IEEE, vol. 100, no. 10, pp. 2931-2945, 2012. [DOI:10.1109/JPROC.2012.2196250]
2. [2] T. T. Lê, A. M. Atto, E. Trouvé, A. Solikhin, and V. Pinel, "Change detection matrix for multitemporal filtering and change analysis of SAR and PolSAR image time series," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 107, pp. 64-76, 2015. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2015.02.008]
3. [3] V. Akbari, S. N. Anfinsen, A. P. Doulgeris, T. Eltoft, G. Moser, and S. B. Serpico, "Polarimetric SAR Change Detection With the Complex Hotelling–Lawley Trace Statistic," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 54, no. 7, pp. 3953-3966, 2016. [DOI:10.1109/TGRS.2016.2532320]
4. [4] H. Li, M. Gong, Q. Wang, J. Liu, and L. Su, "A multiobjective fuzzy clustering method for change detection in SAR images," Applied Soft Computing, vol. 46, pp. 767-777, 2016. [DOI:10.1016/j.asoc.2015.10.044]
5. [5] H. Aghababaee, J. Amini, and Y. Tzeng, "Improving change detection methods of SAR images using fractals," Scientia Iranica, vol. 20, no. 1, pp. 15-22, 2013. [DOI:10.1016/j.scient.2012.11.006]
6. [6] K. Conradsen, A. A. Nielsen, and H. Skriver, "Determining the points of change in time series of polarimetric SAR data," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 54, no. 5, pp. 3007-3024, 2016. [DOI:10.1109/TGRS.2015.2510160]
7. [7] J.-S. Lee and E. Pottier, Polarimetric radar imaging: from basics to applications. CRC press, 2009. [DOI:10.1201/9781420054989]
8. [8] J. A. Richards, Remote sensing with imaging radar. Springer, 2009. [DOI:10.1007/978-3-642-02020-9]
9. [9] R. M. Kurian and T. Thomas, "Change Detection on Images Using Morphological Processing," International Journal, vol. 5, no. 3, 2015.
10. [10] F. T. Ulaby and C. Elachi, "Radar polarimetry for geoscience applications," Norwood, MA, Artech House, Inc., 1990, 376 p. No individual items are abstracted in this volume., vol. 1, 1990.
11. [11] M. Liu, H. Zhang, C. Wang, and Y. Tang, "PolSAR change detection for specific land cover type by testing equality of two PolInSAR coherency matrixes," in Computer Vision in Remote Sensing (CVRS), 2012 International Conference on, 2012, pp. 371-376: Ieee.
12. [12] M. Liu, H. Zhang, C. Wang, and Z. Shan, "Urban change detection for high-resolution fully polarimetric SAR using a modified heterogeneous clutter model," in Synthetic Aperture Radar, 2012. EUSAR. 9th European Conference on, 2012, pp. 87-90: VDE.
13. [13] S. Quan, B. Xiong, L. Zhao, G. Kuang, and S. Zhang, "Polarimetric SAR image change detection based on three-component decomposition," in Radar Conference 2015, IET International, 2015, pp. 1-5: IET.
14. [14] Y. Wang, L. Du, and H. Dai, "Unsupervised SAR Image Change Detection Based on SIFT Keypoints and Region Information," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 13, no. 7, pp. 931-935, 2016. [DOI:10.1109/LGRS.2016.2554606]
15. [15] R. Liu, Z. Jia, X. Qin, J. Yang, and N. Kasabov, "SAR Image Change Detection Method Based on Pulse-Coupled Neural Network," Journal of the Indian Society of Remote Sensing, vol. 44, no. 3, pp. 443-450, 2016. [DOI:10.1007/s12524-015-0507-8]
16. [16] L. Jia, M. Li, P. Zhang, Y. Wu, and H. Zhu, "SAR image change detection based on multiple kernel k-means clustering with local-neighborhood information," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 13, no. 6, pp. 856-860, 2016. [DOI:10.1109/LGRS.2016.2550666]
17. [17] M. Gong, Z. Zhou, and J. Ma, "Change detection in synthetic aperture radar images based on image fusion and fuzzy clustering," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 21, no. 4, pp. 2141-2151, 2012. [DOI:10.1109/TIP.2011.2170702]
18. [18] 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]
19. [19] A. G. Fore et al., "UAVSAR polarimetric calibration," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 53, no. 6, pp. 3481-3491, 2015. [DOI:10.1109/TGRS.2014.2377637]
20. [20] M. İlsever and C. Unsalan, Two-dimensional change detection methods: remote sensing applications. Springer Science & Business Media, 2012. [DOI:10.1007/978-1-4471-4255-3]
21. [21] S.-S. Choi, S.-H. Cha, and C. C. Tappert, "A survey of binary similarity and distance measures," Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, vol. 8, no. 1, pp. 43-48, 2010.
22. [22] S. V. Stehman, "Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy," Remote sensing of Environment, vol. 62, no. 1, pp. 77-89, 1997. [DOI:10.1016/S0034-4257(97)00083-7]
23. [23] M. J. Carlotto, "Effect of errors in ground truth on classification accuracy," International Journal of Remote Sensing, vol. 30, no. 18, pp. 4831-4849, 2009. [DOI:10.1080/01431160802672864]
24. [24] D. M. Powers, "Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation," 2011.
25. [25] L.-F. Cheong, "Scene-based shot change detection and comparative evaluation," Computer Vision and Image Understanding, vol. 79, no. 2, pp. 224-235, 2000. [DOI:10.1006/cviu.2000.0858]
26. [26] M. Gong, Y. Cao, and Q. Wu, "A neighborhood-based ratio approach for change detection in SAR images," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 9, no. 2, pp. 307-311, 2012. [DOI:10.1109/LGRS.2011.2167211]
27. [27] T. Fawcett, "An introduction to ROC analysis," Pattern recognition letters, vol. 27, no. 8, pp. 861-874, 2006. [DOI:10.1016/j.patrec.2005.10.010]



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 6، شماره 2 - ( 6-1397 ) برگشت به فهرست نسخه ها