![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,681,580 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,911,731 |
استخراج محدودههای سیلزده بر پایه ادغام تصاویر ماهوارهای سنتینل 2 و مادیس و مبتنی بر شبکه یادگیری عمیق | ||
محیط شناسی | ||
مقاله 4، دوره 47، شماره 2، شهریور 1400، صفحه 181-204 اصل مقاله (3.95 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jes.2021.325289.1008187 | ||
نویسندگان | ||
پریسا دودانگه1؛ حمید عبادی1، 2؛ عباس کیانی* 3 | ||
1گروه فتوگرامتری، دانشکده نقشهبرداری، دانشگاه خواجهنصیرالدین طوسی، تهران، ایران | ||
2عضو قطب علمی فناوری اطلاعات مکانی، دانشگاه صنعتی خواجهنصیرالدین طوسی، تهران، ایران | ||
3گروه نقشه برداری، دانشکده عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل | ||
چکیده | ||
رخداد سیلاب در مناطق نیمهشهری همواره با خسارات زیادی به زیرساختهای مختلف همراه است. لذا ارائه رویکردهایی با توانایی ارزیابی دقیق مناطق سیلزده در کمترین زمان ممکن از ضرورتهای مدیریت بحران میباشد. بدین منظور روشهای طبقهبندی تصاویر توسعه دادهشده که با چالشهایی در تفکیک کاربریها روبهرو میباشند. ازجمله چالشهای موجود در مطالعات سیل، عدم دسترسی به تصاویر ماهوارهای با وضوح زمانی بالا ضمن حفظ دقت مکانی میباشد. هدف این تحقیق، برآورد میزان آبگرفتگی کاربریهای مختلف در پی رخداد سیل در استان خوزستان در سال 1398 میباشد که بر اساس تلفیق تصاویر انجامگرفته است. بهمنظور تهیه نقشهی مناطق تحت تأثیر سیلاب نیز اقدام به طراحی شبکه عصبی کانولوشنی مبتنی بر پنچره تصویری شده که چالش موجود در استخراج ویژگیهای عمیق با توجه به ساختار نسبتاً ضعیف تصاویر مورداستفاده را برطرف مینماید. درنهایت نقشه سیلاب در کاربریهای مختلف بهصورت متوالی در دوران سیلاب برآورد شده است. نقشههای کاربری قبل از سیل توسط روش پیشنهادی دقت 73 و نقشههای کاربری پس از سیل به ترتیب زمانشان، دقتهای 75، 5/77 و 79 را کسب نمودند. نتایج حاکی از عملکرد مناسب رویکرد پیشنهادی در مواجه با چالش سرعت و دقت بوده که پیادهسازی آن بر روی تصاویر مختلف سیلاب بیانگر عمومیت داشتن فرآیند میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
یادگیری عمیق؛ شبکه عصبی کانولوشنی؛ تلفیق تصاویر؛ نقشه سیلاب؛ مدیریت بحران سیل | ||
مراجع | ||
Dao, P.D., Mong, N.T., & Chan, H.-P. (2019). Landsat-MODIS image fusion and object-based image analysis for observing flood inundation in a heterogeneous vegetated scene. GIScience & Remote Sensing, 56, 1148-1169
Du, Y. Zhang, Y. Ling, F. Wang, Q. Li, W. & Li, X. (2016). Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR band. Remote Sensing, 8, 354
Gebrehiwot, A. Hashemi-Beni, L. Thompson, G. Kordjamshidi, P. & Langan, T.E. (2019). Deep convolutional neural network for flood extent mapping using unmanned aerial vehicles data. Sensors, 19, 1486
Hashemi-Beni, L. & Gebrehiwot, A.A. (2021). Flood extent mapping: an integrated method using deep learning and region growing using UAV optical data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, 2127-2135
Isikdogan, F. Bovik, A.C. & Passalacqua, P. (2017). Surface water mapping by deep learning. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10, 4909-4918
Jain, P. Schoen-Phelan, B. & Ross, R. (2020). Automatic flood detection in SentineI-2 images using deep convolutional neural networks. In, Proceedings of the 35th Annual ACM Symposium on Applied Computing (pp. 617-623)
Jiménez-Jiménez, S.I. Ojeda-Bustamante, W. Ontiveros-Capurata, R.E. & Marcial-Pablo, M.d.J. (2020). Rapid urban flood damage assessment using high resolution remote sensing data and an object-based approach. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11, 906-927
Merz, B. Kreibich, H. Schwarze, R. & Thieken, A. (2010). Review article" Assessment of economic flood damage". Natural Hazards and Earth System Sciences, 10, 1697-1724
Mohammadizadeh, P. Hamzeh, S. Kiavarz, M. & Darvishi Blorani, A. (2018). Derivation daily and high spatial resolution Land Surface Temperature using Fusion of Landsat and Modis Satellite Imagery. Journal of Geospatial Information Technology, 6, 77-99
Mousavi, S.M. Ebadi, H. & Kiani, A. (2019). Provide an Optimal Deep-network Method for Spectral-spatial Classifying of High Resolution Images. Journal of Geomatics Science and Technology, 9, 151-170
Sharma, A. Liu, X. Yang, X. & Shi, D. (2017). A patch-based convolutional neural network for remote sensing image classification. Neural Networks, 95, 19-28
Singh, A. (1989). Review article digital change detection techniques using remotely-sensed data. International Journal of Remote Sensing, 10, 989-1003
Song, H. Kim, Y. & Kim, Y. (2019). A patch-based light convolutional neural network for land-cover mapping using Landsat-8 images. Remote Sensing, 11, 114
Tamimi, E. Ebadi, H. & Kiani, A. (2017). Evaluation of different metaheuristic optimization algorithms in feature selection and parameter determination in SVM classification. Arabian Journal of Geosciences, 10, 478
Wang, B. Jia, K. Wei, X. Xia, M. Yao, Y. Zhang, X. Liu, D. & Tao, G. (2020). Generating spatiotemporally consistent fractional vegetation cover at different scales using spatiotemporal fusion and multiresolution tree methods. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 167, 214-229
Zaffaroni, M. & Rossi, C. (2020). Water Segmentation with Deep Learning Models for Flood Detection and Monitoring. In, Proceedings of the 17th ISCRAM Conference, Blacksburg, VA, USA (pp. 24-27)
Zhang, F. Zhu, X. & Liu, D. (2014). Blending MODIS and Landsat images for urban flood mapping. International Journal of Remote Sensing, 35, 3237-3253
Zhou, X. Wang, P. Tansey, K. Zhang, S. Li, H. & Tian, H. (2020). Reconstruction of time series leaf area index for improving wheat yield estimates at field scales by fusion of Sentinel-2,3 and MODIS imagery. Computers and Electronics in Agriculture, 177, 105692 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 651 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 742 |