تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,112,726 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,216,474 |
استخراج پهنههای آبی از دادههای سنجش از دور با مقایسه مدلهای یادگیری عمیق | ||
اکوهیدرولوژی | ||
مقاله 2، دوره 11، شماره 3، مهر 1403، صفحه 321-336 اصل مقاله (1.76 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2024.378101.1829 | ||
نویسندگان | ||
سینا خوشنویسان1؛ سعید قره چلو* 2؛ رضا مرتضوی3؛ فاطمه خاکزاد1 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
2استادیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
3استادیار، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه دامغان، دامغان، ایران | ||
چکیده | ||
در قرن حاضر افزایش غلظت گازهای گلخانهای سبب تغییراتی در آبوهوا و اقلیم زمین شده است. این تغییرات تأثیرات جبران ناپذیری بر اراضی کشاورزی، تولید غذا، و تأمین آب آشامیدنی داشته است. استفاده از فناوری سنجش از دور و پردازش تصاویر ماهوارهای، هوایی و پهپاد به منظور جمعآوری اطلاعات از سطح زمین، تغییرات زیست محیطی و تحلیل پهنههای آبی، آن را به ابزاری موثر برای برنامهریزی، پایش و مدیریت بهینه منابع آب تبدیل کرده است. استفاده از فناوری های نوین و میان رشتهای امکان شناسایی، پهنهبندی و ارزیابی دقیق منابع آب سطحی را برای متخصصین منابع آب فراهم کرده است. در این پژوهش با هدف شناسایی پهنههای آبی سطحی با استفاده از داده های سنجش از دور چهار مدل یادگیری عمیق شامل ENet، SegNet، SE U-Net و DeepLabV3+EfficientNet تحت 50 دوره آموزشی با تابع خطا باینری کراس-آنتروپی (Binary Cross-Entropy) آموزش داده شدهاند. نتایج نشان میدهد که مدلDeepLabV3+EfficientNet با مقدار 96٫09% در معیار Precision و 89٫13 % در معیار IoU، بهترین عملکرد را برای تشخیص استخرهای کشاورزی داشته است. همچنین مدل SegNet با مقدار 93٫81% در معیار Precision و DeepLabV3+EfficientNet با 85٫58% در معیار IoU، بهترین عملکرد رابه ترتیب برای تشخیص استخرهای شنا داشتهان، باتوجه به نتایج مدلDeepLabV3+EfficientNet پیشنهاد میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
پهنههای آبی؛ بخشبندی معنایی تصاویر؛ شبکههای عصبی کانولوشنی؛ سنجش از دور؛ یادگیری عمیق | ||
مراجع | ||
797-809.
462(7276): 1052-1055.
Climatic change. 2013; 120: 357-374.
climate change. 2013; 3(4): 322-329.
Agricultural Science Procedia. 2015; 4: 88-98.
Current Science. 2017; 471-477.
Water SA. 2012; 38(1): 133-144.
opportunities. Proceedings of the IEEE. 2016; 104(11): 2207-2219.
sensors: A review. Reviews of Geophysics. 2018; 56(2): 333-360.
applied earth observations and remote sensing. 2017; 10(11): 4909-4918.
Challenges, methods, benchmarks, and opportunities. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020; 13: 3735-3756.
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2020; 19:1-5.
Sustainability. 2021; 13(3): 1224.
body segmentation with deeplabv3+ algorithm. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2023; 48: 81-85.
algorithm. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2022; 46: 97-101.
accurate water semantic segmentation. Ieee Access. 2019; 7: 155787-155804.
separable residual segnet network. ISPRS international journal of geo-information. 2020; 9(4): 256.
image. Sustainability. 2023; 15(4): 3034.
Programming. 2021; 1-10.
segmentation. arXiv preprint arXiv:160602147. 2016.
Sensing Imagery Using AN Enhanced Encoder-Decoder Architecture. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2023; 10: 1015-1020.
Body Segmentation from SAR Image. International Conference on Image, Vision and Intelligent Systems 2023 Aug 16 (pp 100-107); 2024; Singapore: Springer Nature Singapore.
Water Bodies From Remote Sensing Data. International Conference on Information Technology (ICIT) 2023 Aug 9 (pp 411-415) IEEE; 2023: IEEE.
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2019; 17(4): 686-690.
remote sensing images. Remote Sensing. 2023; 15(6): 1536.
Segnet and DEEPLABV3+ on the Semantic Segmentation of Heritage Buildings. 12th International Symposium on Mobile Mapping Technology (MMT 2023), May 24-26, 2023, Padua, Italy 2023 May 25 (Vol 48, pp 379-386); 2023: TCopernicus GmbH | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 269 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 175 |