
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,746,933 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,529 |
ارائه مدل نیمه- اتوماتیک مبتنی بر آنالیز شیءگرا به منظور تهیه نقشه پراکنش فرسایش خندقی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز لیقوان) | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 2، دوره 26، شماره 3، مرداد و شهریور 1398، صفحه 29-49 اصل مقاله (2.14 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2019.15753.3093 | ||
نویسندگان | ||
پناه محمدی* 1؛ عباس احمدی1؛ بختیار فیضی زاده2؛ علی اصغر جعفرزاده1؛ مهدی رحمتی3 | ||
1دانشگاه تبریز – دانشکده کشاورزی – گروه علوم و مهندسی خاک | ||
2دانشگاه تبریز – دانشکده جغرافیا و برنامه ریزی – گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی | ||
3دانشگاه مراغه – دانشکده کشاورزی – گروه علوم و مهندسی خاک | ||
چکیده | ||
چکیده سابقه و هدف: به دلیل قرارگیری کشور ایران در ناحیه خشک و نیمه خشک، همواره متاثر از ناپایداری دامنه ای و فرسایش شدیدترین نوع فرسایش، فرسایش خندقی میباشد. این شکل فرسایش در نقاط مختلف ایران و بطور مستمر در طی سالیان رخ داده و ضمن فرسایش و انتقال حجم بالای رسوب، سبب تخریب جادهها، تاسیسات، مراتع، دامنه ها و غیره شده است که این موضوع شناسایی مناطق پرخطر و تهیه نقشههای حساسیت را ضروری مینماید. طی سالهای اخیر پردازش تصاویر ماهوارهای بعنوان روشی پیشرفته و با هدف افزایش دقت و صرفهجویی در وقت و هزینه مورد استفاده گسترده محققین قرار گرفته است. روش آنالیز شیءگرای تصاویر یکی از مهمترین روشهای استخراج اطلاعات از تصاویر ماهوارهای میباشد که در آن بر اساس ویژگیهای طیفی، شکلی و زمینهای و با استفاده از دانش کارشناس، نسبت به شناسایی عوارض اقدام میشود. مواد و روشها: در این تحقیق، حوضه لیقوان به عنوان یکی از زیرحوضههای مهم آجی چای واقع در استان آذربایجانشرقی جهت مطالعه انتخاب و تصاویر ماهوارهای سنتینل-2 ( سال 2016 ) با قدرت تفکیک مکانی 10، 20 و 60 متری جهت پردازش و شناسایی خندقها مورد استفاده قرار گرفت. تصاویر مذکور با استفاده از نرمافزار eCognition مورد پردازش قرار گرفته و با کاربرد انواع الگوریتمهای مختلف نسبت به طراحی مدلی نیمه-اتوماتیک مبتنی بر آنالیز شیءگرا اقدام شد. در نهایت به منظور ارزیابی دقت مدل، خندقهای شناسایی شده بصورت نقشه خروجی گرفته و با انتقال به نرمافزار ArcGIS و مطابقت دادن با نقشه واقعیت زمینی و تشکیل ماتریس خطا، دقت تولید کننده، دقت کاربر و ضریب کاپا برای هر کدام از الگوریتمها محاسبه گردید. یافتهها: نتایج حاصله نشان داد که الگوریتمهای تراکم و ضریب فشردگی به ترتیب دارای بیشترین و کمترین دقت تولیدکننده بوده (دقت تولیدکننده به ترتیب برابر با 88 و 78) در حالیکه بر اساس ضریب کاپا الگوریتم عدم تقارن بیشترین دقت و صحت را در مقایسه با سایر روشها داشته (کاپا برابر 91/0) و بعد از آن الگوریتمهای شاخص شکل و تراکم به ترتیب با ضریب کاپا برابر 89/0 و 85/0 دارای دقت قابل قبولی برای طبقهبندی و شناسایی خندقها ارائه دادند. نتیجهگیری: استفاده از روشهای شیءگرا به دلیل افزایش دقت و صحت طبقهبندی و شناسایی عوارض و پدیدههای سطحی، میتواند بعنوان راهگشای مناسبی در تحقیقات آتی خاکشناسی و پدیدههای طبیعی مورد استفاده قرار گیرد. در تحقیق حاضر با استفاده از خصوصیات طیفی و هندسی تصاویر ماهوارهای سنتینل-2 و پردازش شیءگرا در محیط نرم افزار eCognition مدلی نیمه-اتوماتیک برای شناسایی خندق ارائه شد. واژههای کلیدی: الگوریتمهای شیءگرا، پردازش شیءگرا، قطعهبندی، طبقهبندی | ||
کلیدواژهها | ||
واژههای کلیدی: الگوریتمهای شیءگرا؛ پردازش شیءگرا؛ قطعهبندی؛ طبقهبندی | ||
مراجع | ||
1.Aabedi, F., Mohammadzadeh, A. Mokhtarzadeh, M., and Valadan Zouj, M.J. 2015. Comparison and Evaluation of the object-based and pixel-based analysis of LiDAR and large-scale optical images in metropolitan area. J. Soft Comp. Inf. Technol. 4: 3. 118-128.
2.Akbari, D., Homayouni, S., and Seresht, M.S. 1390. Improving the accuracy of spectral detection of roofs through intelligent integration the method of target detection in ultrasound images. Iran. J. Remote Sens. GIS. 2: 97-114.(In Persian)
3.Alavi-Panah, S.K. 2012. Application of Remote Senseing in the Earth Sciences (soil). 4th Edition. Tehran: University of Tehran. 438p. (In Persian)
4.Alqurashi, A.F., Kumar, L., and Sinha, P. 2016. Urban land cover change modelling using time-series satellite images: A case study of urban growth in five cities of Saudi Arabia, J. Rem. Sens.8: 10. 838-852. 5.Brodsky, L., and Boruvka, L. 2006. Object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for bare soil brightness mapping. Soil and Water Research.1: 3. 79-84.
6.Dominique, C., Christopher, D., Adam, S., Nicholas, W., and Eric, P.S.S. 2018. An Object-based image analysis workflow for monitoring shallow-water aquatic vegetation in multispectral drone imagery-ISPRS Inter. J. Geo-Inf. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 7: 8. 294-309.
7.Fatemi, S.B., and Rezaei, Y. 2012. Principles of remote sensing (3rd ED). Azadeh Press, Tehran, 288p. (In Persian)
8.Feyzizadeh, B., Blaschke, T., Tiede, D., and Rezaei Moghaddam. M. 2017. Evaluating fuzzy operators of anobject-based image analysis for detecting landslides and their changes. Geomorphology. 293: 240-254.
9.Feyzizadeh, B., Kazemi, S., and Sharafi, S. 1397. A Semi-Automated Approach For Identifying And Classifying Urban Distressed And Modern Area Based On Spectral And Spatial Patterns In Object-Oriented Remote Sensing: A Case Study Area Isfahan City. Human Geography Research Quarterly. 50: 3. 661-678.(In Persian)
10.Feyzizadeh, B., and Helali, H. 2009. Comparision of pixel based and object-oriented methods in vegetation/ landuse classifiation in western Azarbayejan.J. Physic. Geograph. Res. Quar.71: 1. 73-84. (In Persian)
11.Galli, M., Ardizzone, F., Cardinali, M., Guzzetti, F., and Reichenbach, P. 2008. Comparing landslide inventory maps. Geomorphology. 94: 3-4. 268-289.
12.Göksel, C., David, R.M., and Dogru, A.O. 2018. Environmental Monitoring of Spatio-Temporal Changes in Northern Istanbul using remote sensing and GIS. Inter. J. Environ. Geoinf.5: 1. 94-103.
13.Hölbling, D., Friedl, B., and Eisank, C. 2015. An object-based approach for semi-automated landslide change detection and attribution of changes to landslide classes in northern Taiwan. Earth Science Informatics. 8: 2. 327-335.
14.Jaafari, A., Najafi, A., Pourghasemi, H.R., Rezaeian, J., and Sattarian, A. 2014. GIS-based frequency ratio and index of entropy models for landslide susceptibility assessment in the Caspian forest, northern Iran. Inter. J. Environ. Sci. Technol. 11: 4. 909-926.
15.Lu, P., Stumpf, A., Kerle, N., and Casagli, N. 2011. Object-oriented change detection for landslide rapid mapping. Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE. 8: 4. 701-705.
16.Moghimi, E., Bagheri Seyedshokri, S., and Safarrad, T. 2012. Zoning of landslide hazard using entropy model (Case study: Nesar Anticline at North West Zagros). J. Physic. Geograph. Res. Quar. 44: 1. 77-90. (In Persian)
17.Moine, M., Puissant, A., and Malet, J.P. 2009. Detection of landslides fromaerial and satellite images with a semiautomatic method. Application to the Barcelonnette basin (Alpes-de-Haute-Provence, France). In: Malet, J.P., Remaitre, A., Bogaard, T.(Eds.), Landslide Processes: From Geomorphological Mapping to Dynamic Modelling. CERG, Strasbourg, France. Pp: 63-68. 18.Moosavi, V. 2012. Application of object oriented and pixel based remote sensing methods in Barchans study. M.Sc. Dissertation. Faculty of Natural Resources and Marine Sciences. Tarbiat Modares University. 88p. (In Persian)
19.Mousavi Khatir, S.Z., Kavian, A., and Solaimani, K. 2010. Pepration of landslide susceptibility map in Sajaroud watershed using Logistic Regression model. J. Sci. Technol. Agric. Natur. Resour. Water and Soil Science.53: 3. 99-111.
20.Nohegar, A., Kazemi, M., Ahmadi, S.J., Gholami, H., and Mahdavi, R. 1395. Using pixel basis and subpixel based techniques to identify alteration zones (Case study: Tange Bostanak Region). Quantitative Geomorphological Research. 5: 1. 89-109.
21.Shadfar, S., and Yamani, M. 2007. Zoning of landslide hazard in Jelisan watershed using LNRE model. J. Physic. Geograph. Res. Quar. 62: 4. 11-23.(In Persian)
22.Tolga, M., Balcik, F.B., Şanlı, F.B., Mustafa, Ü., Kaan, K., Çiğdem, G., Cem, G., and Yusuf, K. 2018. Comparison of Object and pixel-based classifications for mapping crops using rapideye imagery: A Case Study of Menemen Plain, Turkey. Inter. J. Environ. Geoinf. 5: 2. 231-243.
23.Villa, A., Benediktsson, J.A., Chanussot, J., and Jutten, J. 2011. Hyperspectral image classification with iIndependent component discriminant analysis. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 49: 12. 4865-4876.
24.Zandi, J. 2012. Prioritization of controlling area on soil erosion using RS and GIS techniques (A case study: Vzaroud watershed, Mazandaran).M.Sc. Dissertation. Faculty of Natural Resources. Sari Agricultural and Natural Resources University. 144p. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 898 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 759 |