| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,539 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,995,925 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,153,749 |
استخراج خودکار خط مرکزی رودخانه و ارزیابی تغییرات آن با شاخصهای طیفی و یادگیری ماشین | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 12، اسفند 1404، صفحه 3255-3273 اصل مقاله (1.66 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.405594.670044 | ||
| نویسندگان | ||
| مریم مفتاح هلقی1؛ عبدالرضا ظهیری* 2؛ امیر احمد دهقانی3؛ خلیل قربانی3 | ||
| 1دانشجوی دکترای سازههای آبی، گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و متابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| 2دانشیار گروه مهندسی آب دانشکده آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
| 3استاد گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| چکیده | ||
| پایش تغییرات مورفولوژیکی رودخانهها (بهویژه رودخانههای با عرض کم)، همواره با چالشهایی مواجه بوده است. در این مطالعه پس از تهیه تصاویر ماهواره سنتینل-2 و پیشپردازش تصاویر، کارایی دو روش یادگیری ماشین شامل طبقهبندی نظارتشده ماشین بردار پشتیبان (SVM) و خوشهبندی نظارتنشده K-means برای استخراج خط مرکزی رودخانه اترک داخلی در استان گلستان مورد ارزیابی قرار گرفت. شاخصهای طیفی NDWI، MNDWI و AWEIsh به همراه باندهای طیفی برای آموزش مدلها استفاده شدند. دقت مدل SVM با معیارهای ضریب کاپا و IoU سنجیده شد. خط مرکزی رودخانه برای هر دو روش با کمک نرمافزار QGIS استخراج و دقت نتایج با معیارهای RMSE، درصد اختلاف طول و تطابق فضایی (با منطقه حائل ۱۰ متری) ارزیابی شد. در نهایت، از خط مرکزی استخراج شده توسط مدل برتر برای محاسبه پارامترهای هندسی و نرخ مهاجرت قوسها استفاده گردید. نتایج ارزیابی دقت، برتری روش SVM را بهوضوح نشان داد. برای این روش، دقت کلی، ضریب کاپا و IoU سالهای 2016 و 2021 بهترتیب 7/96 درصد، 9333/0، 9354/0، 95 درصد، 9/0 و 9045/0 محاسبه شد. همچنین خطای RMSE روش SVM (برای سالهای 2016 و 2021 بهترتیب 82/3 و 35/3 متر) به طور معناداری کمتر از روش K-means (بهترتیب 11/5 و 58/4 متر) بود. تحلیل تغییرات مورفولوژیکی نشاندهنده نرخ مهاجرت بسیار بالا و متفاوت رودخانه اترک در قوسهای مختلف بود، بهطوری که بیشترین نرخ مهاجرت قوسها معادل 7/39 متر در سال محاسبه شد. همچنین الگوی غالب این تغییرات، چرخش و گسترش میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سنجشازدور؛ ماشین بردار پشتیبان (SVM)؛ خوشهبندی K-means؛ تغییرات مورفولوژیکی؛ محور مرکزی رودخانه | ||
| مراجع | ||
|
An, S., & Rui, X. (2022). A high-precision water body extraction method based on improved lightweight U-Net. Remote Sensing, 14(17), 4127. Basnayaka, V., Samarasinghe, J. T., Gunathilake, M. B., Muttil, N., Hettiarachchi, D. C., Abeynayaka, A., & Rathnayake, U. (2022). Analysis of meandering river morphodynamics using satellite remote sensing data—an application in the lower Deduru Oya (River), Sri Lanka. Land, 11(7), 1091. Bi-Gham Sereshkeh, M., Kheirkhah Zarkesh, M., & Ghermezcheshmeh, B. (2020). Evaluating the accuracy of Sentinel-2 image classification methods using pixel-based and object-based approaches in flood-prone area zoning of Taleqan River. Iranian Journal of Watershed Management Science and Engineering, 14(49), 1-10. (In Persian) Clavijo-Rivera, A., Sanclemente, E., Altamirano-Moran, D., & Munoz-Ramirez, M. (2023). Temporal analysis of the planform morphology of the Quevedo River, Ecuador, using remote sensing. Journal of South American Earth Sciences, 128, 104467. Feyisa, G. L., Meilby, H., Fensholt, R., & Proud, S. R. (2014). Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 140, 23-35. Feyzolahpour, M. (2024). Detecting the changes in Miqan lagoon zone by using NDWI, MNDWI, AWEI and supervised SVM models in the period of 1373 to 1401. Journal of Arid Regions Geographic Studies, 14(54), 104-119. (In Persian) Foody, G. M., & Mathur, A. (2006). The use of small training sets containing mixed pixels for accurate hard image classification: Training on mixed spectral responses for classification by a SVM. Remote Sensing of Environment, 103(2), 179-189. Gašparović, M., & Singh, S. K. (2022). Urban surface water bodies mapping using the automatic K-means based approach and sentinel-2 imagery. Geocarto International, 38(1). Hamada, Y., Walston, L. J., & Hayse, J. W. (2022). Estimating Channel Width for the Middle Green River Using Remote Sensing (No. ANL/EVS-20/10). Argonne National Laboratory (ANL), Argonne, IL (United States). Hannv, Z., Qigang, J., & Jiang, X. (2013). Coastline extraction using support vector machine from remote sensing image. Journal of Multimedia, 8(2), 175-182. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer. Hickin, E. J., & Nanson, G. C. (1975). The character of channel migration on the Beatton River, Northeast British Columbia, Canada. Geological Society of America Bulletin, 86(4), 487-494. Jamaati, S., & Hasanlou, M. (2017). Extraction of coastlines using Sentinel-2 satellite images. National Geomatics Conference, Tehran, Iran. Jiang, H., Feng, M., Zhu, Y., Lu, N., Huang, J., & Xiao, T. (2014). An automated method for extracting rivers and lakes from Landsat imagery. Remote Sensing, 6(6), 5067-5089. Jiang, W., Ni, Y., Pang, Z., Li, X., Ju, H., He, G., Lv, J., Yang, K., Fu, J., & Qin, X. (2021). An effective water body extraction method with new water index for sentinel-2 imagery. Water, 13(12), 1647. Kang, C. S., Kanniah, K. D., & Najib, N. E. M. (2021, July). Google earth engine for landsat image processing and monitoring land use/land cover changes in the Johor river basin, Malaysia. In 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS (pp. 4236-4239). IEEE. Kaplan, G., & Avdan, U. (2017). Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery. European Journal of Remote Sensing, 50(1), 137-143. Langhorst, T., & Pavelsky, T. (2022). Global observations of riverbank erosion and accretion from Landsat imagery. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 128(2), e2022JF006774. Laonamsai, J., Julphunthong, P., Saprathet, T., Kimmany, B., Ganchanasuragit, T., Chomcheawchan, P., & Tomun, N. (2023). Utilizing NDWI, MNDWI, SAVI, WRI, and AWEI for estimating erosion and deposition in Ping River in Thailand. Hydrology, 10(3), 70. Li, L., Lu, X., & Chen, Z. (2007). River channel change during the last 50 years in the middle Yangtze River, the Jianli reach. Geomorphology, 85(3-4), 185-196. Maxwell, A. E., Warner, T. A., & Guillén, L. A. (2021). Accuracy assessment in convolutional neural network-based deep learning remote sensing studies—Part 1: Literature review. Remote Sensing, 13(13), 2450. McFeeters, S. K. (1996). The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. Meftah Halaghi, M. (2011). Use of different water quality indexes for purification of water, Case Study: Atrak river. Journal of Water and Soil Conservation, 18 (2), 211-220. (In Persian) Mir Alizadehfard, S. R., & Mansouri, S. (2019). Evaluation of indicators of remote sensing measurement in quantitative and qualitative studies of surface water with Landsat-8 satellite images (Case study: South of Khuzestan province). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(2), 63-84. (In Persian) Monegaglia, F., Zolezzi, G., Güneralp, I., Henshaw, A. J., & Tubino, M. (2018). Automated extraction of meandering river morphodynamics from multitemporal remotely sensed data. Environmental Modelling & Software, 105, 171-186. Munasinghe, D., Cohen, S., & Gadiraju, K. (2021). A review of satellite remote sensing techniques of river delta morphology change. Remote Sensing in Earth Systems Sciences, 4(1), 44-75. Nagel, G. W., Darby, S. E., & Leyland, J. (2023). The use of satellite remote sensing for exploring river meander migration. Earth-Science Reviews, 247, 104607. Nagel, G. W., de Moraes Novo, E. M. L., Martins, V. S., Campos-Silva, J. V., Barbosa, C. C. F., & Bonnet, M. P. (2022). Impacts of meander migration on the Amazon riverine communities using Landsat time series and cloud computing. Science of The Total Environment, 806, 150449. Nanson, G. C., & Hickin, E. J. (1983). Channel migration and incision on the Beatton River. Journal of Hydraulic Engineering, 109(3), 327-337. Nanson, G. C., & Hickin, E. J. (1986). A statistical analysis of bank erosion and channel migration in western Canada. Geological Society of America, 97(4), 497-504. Nath, R. K., & Deb, S. K. (2010). Water-body area extraction from high resolution satellite images – an introduction, review, and comparison. International Journal of Image Processing, 3(6), 353-372. Ouma, Y. O., & Tateishi, R. (2006). A water index for rapid mapping of shoreline changes of five East African Rift Valley lakes: an empirical analysis using Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing, 27(15), 3153-3181. Pokhariya, H. S., Singh, D. P., & Prakash, R. (2023). Evaluation of different machine learning algorithms for LULC classification in heterogeneous landscape by using remote sensing and GIS techniques. Engineering Research Express, 5(4), 045052. Richards, J.A. (1995). “Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction”.2nd, Springer, ISBN 0-387-5480-8. Journal of Applied Photographic Engineering. Vol. 8. PP. 46-50. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65. Schulthess, U., Rodrigues, F., Taymans, M., Bellemans, N., Bontemps, S., Ortiz-Monasterio, I., Gérard, B., & Defourny, P. (2023). Optimal sample size and composition for crop classification with Sen2-Agri’s random forest classifier. Remote Sensing, 15(3), 608. Sharafi, S., Shami, A., & Yamani, M. (2014). Morphological changes of river Atrak a period of 20 years. Geographical Planning of Space Quarterly Journal, 4(14), 129-150. (In Persian) Sotoudehpour, A., Madadi, A., & Asghari, S. (2024). Comparing water extraction indexes using landsat 8 and sentinel-2A images. Case study: Bushehr shoreline. Journal of Marine Science and Technology, 23(1), 59-83. (In Persian) Vapnik, V. (2013). The nature of statistical learning theory. Springer science & business media. Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025-3033. Zubaidah, T., Karnaningroem, N., & Slamet, A. (2018). K-means method for clustering water quality status on the rivers of Banjarmasin, Indonesia. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 13(6), 3692. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 77 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 105 |
||