| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,510 |
| تعداد مقالات | 18,423 |
| تعداد مشاهده مقاله | 59,932,366 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,070,199 |
توسعه یک روش نیمهخودکار برپایه تحلیل شیء پایه و الگوریتم دادهکاوی در شناسایی زمینلغزش (مطالعه موردی حوزه آبخیز جنگلی محمدآباد گلستان) | ||
| نشریه کاربرد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در علوم محیطی | ||
| دوره 4، شماره 12، آبان 1403، صفحه 71-49 اصل مقاله (1.47 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/rsgi.2024.63550.1101 | ||
| نویسندگان | ||
| مرضیه نیکجوی1؛ علی نجفی نژاد* 2؛ علی شمس الدینی3؛ حمیدرضا پورقاسمی4؛ چوقی بایرام کمکی5 | ||
| 1دانشجوی دکتری رشته مدیریت حوزههای آبخیز، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران | ||
| 2عضو هیات علمی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان،ایران | ||
| 3دانشیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، ایران | ||
| 4عضو هیات علمی گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، ایران | ||
| 5استادیار گروه بیابان، دانشکده مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران | ||
| چکیده | ||
| این منطقه به دلیل شرایط خاص توپوگرافی و دستکاریهای انسانی مستعد وقوع زمینلغزش بوده و هرساله خسارات قابلتوجه مالی به ساکنین و تخریب زیرساختها وارد میکند. در این مطالعه دو تصویر ماهواره گائوفن-1 مربوط به خردادماه 1402 و اسفندماه 1401 مورداستفاده قرار گرفت. به علت متفاوت بودن فصول تصویربرداری، تمام پردازشها بهصورت جداگانه بر روی دو تصویر انجام شد و درنهایت برای کل منطقه موردمطالعه تلفیق گردید. بهمنظور افزایش وضوح تصاویر، سه روش ترکیب تصویر با عنوان Brovey، PCA و Wavelet-PCA مورد آزمون قرار گرفت. روش Wavelet-PCA با داشتن ضریب همبستگی بالای 97 درصد و نزدیکترین مقدار آنتروپی به تصویر اصلی بهعنوان بهترین روش ترکیب تصویر انتخاب گردید. در مرحله بعد با بازدید صحرایی 218 مورد زمینلغزش در منطقه ثبت شد که 70 درصد آن برای آموزش مدل و 30 درصد برای اعتبارسنجی مدل استفاده شد. قطعهبندی تصاویر همراه با بهینهسازی پارامتر مقیاس با روش واریانس محلی و پارامترهای شکل و فشردگی بهصورت آزمونوخطا صورت گرفت. پارامترهای بهینه شامل مقیاس= 33، شکل= 6/0 و فشردگی= 5/0 بود. سپس انتخاب ویژگیها از بین ویژگیهای بافتی، طیفی، ارتفاعی، هندسی و لایههای کمکی با استفاده از روش جنگل تصادفی انجام شد و 16 ویژگی اصلی از بین 53 ویژگی استخراجشده انتخاب گردید. درنهایت، طبقهبندی تصویر منتخب با استفاده از روش طبقهبندی نظارتشده ماشین بردار پشتیبان صورت گرفت. نتایج نشان داد که روش پیشنهادی با صحت کلی بالای 92 درصد و ضریب کاپا بالای 85/0 قادر به شناسایی زمینلغزشها با دقت بالا است. | ||
تازه های تحقیق | ||
با افزایش نابسامانیهای محیطی و به هم خوردن تعادل طبیعت، هرروزه زمینلغزشهای متعددی در سرتاسر جهان به وقوع میپیوندد که میتوانند سبب خسارات جانی و مالی فراوان گردند؛ بنابراین مطالعه این پدیده و شناسایی آن امری ضروری به نظر میرسد. استفاده از دادههای تصاویر ماهوارهای با قدرت تفکیک مکانی بالا، به همراه الگوریتمهای دادهکاوی، توانایی ما در شناسایی زمینلغزشها را بهطور قابلتوجهی بهبود داده است. در سالهای اخیر، به دلیل توانایی روش طبقهبندی شیء پایه در ترکیب اطلاعات طیفی و مکانی تصویر، تقریباً جایگزین روشهای طبقهبندی پیکسل پایه شده است؛ در مطالعه حاضر با استفاده از تکنیکهای بهبود ویژگیهای طیفی و مکانی تصاویر ماهوارهای گائوفن-1 و با ترکیب الگوریتم قطعهبندی و طبقهبندی نظارتشده، به توسعه یک سیستم هوشمند نیمهخودکار دادهکاوی برای شناسایی زمینلغزش پرداختهشده است. روش پیشنهادی این تحقیق دارای ویژگیهای مطلوبی همچون سرعت اجرا، هزینه پایین و دقت بالا در شناسایی عملی زمینلغزشهای منطقه موردبررسی بوده است؛ بنابراین، با اندکی تغییر متغیرهای قابلدسترس، امکان بهکارگیری موفق این مدل در سایر مناطقی که شناسایی زمینلغزش اولویت بالایی دارد، فراهم خواهد بود. از بین روشهای ترکیب تصاویر، بهترین گزینه، روش ترکیب تصویر PCA- Wavelet بود که توانست بیشترین شباهت را با تصویر اصلی داشته باشد و توانست با ضریب همبستگی بالای 97 درصد این مهم را به انجام برساند. اگرچه در تحقیق حاضر ترکیب تصویر با سه روش تشریح شده انجام شد، پیشنهاد میگردد در مطالعات آینده از روشهای دیگر نظیر گرام- اشمیت و تور استفاده شود و با روشهای آزمون شده در این مطالعه مقایسه گردد. در مطالعه حاضر مقیاس بهینه برای طبقهبندی با استفاده از روش واریانس محلی ناهمگونی قطعات معادل 33 تعیین شد. همچنین مقدار بهینه پارامتر شکل برابر 6/0 و پارامتر فشردگی برابر 5/0 به دست آمد. در غربالگری متغیرهای تشخیص 16 ویژگی مهم با استفاده از روش جنگل تصادفی برای شناسایی زمینلغزش معرفی شد که از بین آنها میانگین ارتفاع، میانگین باند آبی و میانگین شیب مهمترین ویژگی در شناسایی این عارضه بودند. همچنین الگوریتم طبقهبندی ماشین بردار پشتیبان با صحت کلی بالای 92 درصد توانست زمینلغزشهای منطقه موردمطالعه را شناسایی کند. در این مطالعه برای اولین بار از تصاویر ماهواره گائوفن-1 برای شناسایی زمینلغزش در ایران استفاده شد که با توجه به نتایج بهدستآمده برای مطالعات مشابه پیشنهاد میگردد. نتایج این تحقیق میتواند کمک شایانی به برنامهریزان و مدیران محلی در شرایط بحرانی ارائه دهد و با تخصیص بهینه منابع و پیشبینیهای بهموقع از بروز خسارت و آسیب به عرصههای طبیعی جلوگیری نماید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| زمینلغزش؛ شیء پایه؛ دادهکاوی؛ پارامتر مقیاس؛ ترکیب تصویر | ||
| اصل مقاله | ||
|
نخستین گام مدیریت و کاهش خسارات ناشی از زمینلغزش، شناسایی محل وقوع موارد پیشین است. با افزایش سرعت تخریب و تغییر کاربری اراضی به دلیل فعالیتهای انسانی و عوامل محیطی، استفاده از روشهای دقیق، سریع و ارزان برای شناسایی زمینلغزشها ضروری است. این تحقیق به توسعه یک روش نیمهخودکار مبتنی بر سنجش از دور و الگوریتمهای دادهکاوی برای شناسایی زمینلغزشها در حوزه آبخیز جنگلی محمدآباد در استان گلستان پرداخته است. این منطقه به دلیل شرایط توپوگرافی خاص و دستکاریهای انسانی مستعد وقوع زمینلغزش بوده و هرساله خسارات اجتماعی، اقتصادی و زیستمحیطی زیادی را متحمل میشود. در این مطالعه، دو تصویر ماهواره گائوفن-1 مربوط به خردادماه 1402 و اسفندماه 1401 مورد استفاده قرار گرفت. بهمنظور افزایش وضوح تصاویر، سه روش ترکیب تصویر با عنوان Brovey، PCA و Wavelet-PCA مورد آزمون قرار گرفت. در مرحله بعد با بازدید صحرایی 218 مورد زمینلغزش در منطقه ثبت شد که 70 درصد آن برای آموزش مدل و 30 درصد برای اعتبارسنجی استفاده شد. قطعهبندی تصاویر همراه با بهینهسازی پارامتر مقیاس با روش واریانس محلی و پارامترهای شکل و فشردگی بهصورت آزمونوخطا صورت گرفت. بهمنظور انجام طبقهبندی، انتخاب ویژگی با روش جنگل تصادفی انجام شد و درنهایت طبقهبندی تصویر با استفاده از روش طبقهبندی نظارتشده ماشین بردار پشتیبان انجام شد. بر اساس نتایج روش Wavelet-PCA با ضریب همبستگی بالای 97 درصد و نزدیکترین مقدار آنتروپی به تصویر اصلی بهترین روش ترکیب تصویر انتخاب شد. پارامترهای بهینه قطعهبندی شامل مقیاس= 33، شکل= 6/0 و فشردگی= 5/0 بود. نتایج نشان داد که روش پیشنهادی با صحت کلی بالای 92 درصد و ضریب کاپا بالای 85/0 قادر به شناسایی زمینلغزشهای منطقه مطالعاتی بوده است. | ||
| مراجع | ||
|
Mohammady M, Noor H. (2020). Landslide Susceptibility Zoning Using New Synthetic Method in the GIS Environment. Environmental Science and Technology, 21 (12), 135-146. SID. https://sid.ir/paper/360912/fa. (In Persian). Acerbi-Junior, F., Clevers, J., & Schaepman, M. (2006). The assessment of multi-sensor image fusion using wavelet transforms for mapping the Brazilian Savanna. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8(4), 278-288. https://doi.org/10.1016/j.jag.2006.01.001 Agarwal, S., Vailshery, L., Jaganmohan, M., & Nagendra, H. (2013). Mapping Urban Tree Species Using Very High Resolution Satellite Imagery: Comparing Pixel-Based and Object-Based Approaches. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2(1), 220-236. https://doi.org/10.3390/ijgi2010220 Aguilar, M. A., Aguilar, F. J., García Lorca, A., Guirado, E., Betlej, M., Cichón, P., & Parente, C. (2016). Assessment of multiresolution segmentation for extracting greenhouses from WorldView-2 imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, 145-152. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B7-145-2016, 2016. Amatya, P., Kirschbaum, D., Stanley, T., & Tanyas, H. (2021). Landslide mapping using object-based image analysis and open source tools. Engineering geology, 282, 106000. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2021.106000 Bekkari, A., Idbraim, S., Elhassouny, A., Mammass, D., El Yassa, M., & Ducrot, D. (2012). Spectral and Spatial Classification of High Resolution Urban Satellites Images Using Haralick Features and SVM with SAM and EMD Distance Metrics. International Journal of Computer Applications, 46(11), 28-37. Breiman, L. (1996). Bagging Predictors, Machine learning, 24(2), 123-140. Cai, L., Shi, W., Miao, Z., & Hao, M. (2018). Accuracy assessment measures for object extraction from remote sensing images. Remote Sensing, 10(2), 303. https://doi.org/10.3390/rs10020303 Casagli, N., Intrieri, E., Tofani, V., Gigli, G., & Raspini, F. (2023). Landslide detection, monitoring and prediction with remote-sensing techniques. Nature Reviews Earth & Environment, 4(1), 51-64. Deng, H. (2013). Guided Random Forest in the RRF Package. ArXiv13060237 Cs. https://doi.org/10.48550/arXiv.1306.0237 Dhruval, L., & Richard, S. (2015). Advance SFIM technique for image fusion in remote sensing domain. International Journal of Innovative Research in Technology, 2(1), 148-161. Donatti, C. I., Nicholas, K., Fedele, G., Delforge, D., Speybroeck, N., Moraga, P., & Zvoleff, A. (2024). Global hotspots of climate-related disasters. International Journal of Disaster Risk Reduction, 108, 104488. Drăguţ, L., Csillik, O., Eisank, C., & Tiede, D. (2014). Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers. ISPRS Journal of photogrammetry and Remote Sensing, 88, 119-127. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.018 Esposito, G., Marchesini, I., Mondini, A. C., Reichenbach, P., Rossi, M., & Sterlacchini, S. (2020). A spaceborne SAR-based procedure to support the detection of landslides. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(9), 2379-2395. https://doi.org/10.5194/nhess-20-2379-2020 Han, S. S., Li, H. T., & Gu, H. Y. (2008). The study on image fusion for high spatial resolution remote sensing images. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. XXXVII. Part B, 7, 1159-1164. Hölbling, D., Betts, H., Spiekermann, R., & Phillips, C. (2016). Identifying spatio-temporal landslide hotspots on North Island, New Zealand, by analyzing historical and recent aerial photography. Geosciences, 6(4), 48. https://doi.org/10.3390/geosciences6040048. Keyport, R. N., Oommen, T., Martha, T. R., Sajinkumar, K. S., & Gierke, J. S. (2018). A comparative analysis of pixel-and object-based detection of landslides from very high-resolution images. International journal of applied earth observation and geoinformation, 64, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.08.015 Kim, Y., Lee, C., Han, D., Kim, Y., & Kim, Y. (2011). Improved additive-wavelet image fusion. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 8(2), 263-267. DOI: 10.1109/LGRS.2010.2067192 Knevels, R., Petschko, H., Leopold, P., & Brenning, A. (2019). Geographic object-based image analysis for automated landslide detection using open source GIS software. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(12), 551. https://doi.org/10.3390/ijgi8120551 Laben, C.A., & Brower, B.V. (2000). Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening. US Patent 6 (11), 875. Li, S., Kang, X., Fang, L., Hu, J. & Yin, H. (2017). Pixel-level image fusion: A survey of the state of the art. Information Fusion, 33, 100-112. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2016.05.004 Liu, X., Frey, J., Denter, M., Zielewska-Büttner, K., Still, N., & Koch, B. (2021). Mapping standing dead trees in temperate montane forests using a pixel-and object-based image fusion method and stereo WorldView-3 imagery. Ecological Indicators, 133, 108438. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108438 Liu, Y., Wang, L., Cheng, J., Li, C., & Chen, X. (2020). Multi-focus image fusion: A survey of the state of the art. Information Fusion, 64, 71-91. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.06.013. Martha, T.R., Kerle, N., Jetten, V., van Westen, C.J., & Kumar, K.V. (2010). Characterising spectral, spatial and morphometric properties of landslides for semi-automatic detection using object-oriented methods. Geomorphology 116, 24–36. Nikolakopoulos, K. G., Kavoura, K., Sabatakakis, N., & Vaiopoulos, A. D. (2014). Fusion of declassified airphotos and Landsat MSS data for old landslides detection. In Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications, 9245, 58-69. SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2068128 Nitze, I., Schulthess, U., & Asche, H. (2012). Comparison of machine learning algorithms random forest, artificial neural network and support vector machine to maximum likelihood for supervised crop type classification. Proceedings of the 4th GEOBIA, Rio de Janeiro, Brazil, 79, 3540. Sharma, K. V., Kumar, V., Singh, K., & Mehta, D. J. (2023). LANDSAT 8 LST Pan sharpening using novel principal component based downscaling model. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 30, 100963. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.100963. Santurri, L., Carlà, R., Fiorucci, F., Aiazzi, B., Baronti, S., Mondini, A., & Cardinali, M. (2010). Assessment of very high resolution satellite data fusion techniques for landslide recognition. na. Singh, A.K. (2010). Bioengineering techniques of slope stabilization and landslide mitigation. Disaster Prevention and Management: An International Journal, 19(3), 384-397. https://doi.org/10.1108/09653561011052547 Stumpf, A., & Kerle, N. (2011). Object-oriented mapping of landslides using random forests. Remote Sens. Environ. 115, 2564–2577. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.013 Tavakkoli Piralilou, S., Shahabi, H., Jarihani, B., Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Gholamnia, K., Meena, S.R., & Aryal, J. (2019). Landslide detection using multi-scale image segmentation and different machine learning models in the higher Himalayas. Remote Sens. 11, 2575. https://doi.org/10.3390/rs11212575 Van der Linden, S., Rabe, A., Okujeni, A. & Hostert, P. (2009). Image SVM Classification, Application Manual: Image SVM Version, 2. Wei, X., Gardoni, P., Zhang, L., Tan, L., Liu, D., Du, C., & Li, H. (2024). Improving pixel-based regional landslide susceptibility mapping. Geoscience Frontiers, 15(4), 101782. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2024.101782 Zhao, W., Du, S., & Emery, W. J. (2017). Object-based convolutional neural network for high-resolution imagery classification. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(7), 3386-3396. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2680324 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 481 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 422 |
||