فهرست مطالب

فصلنامه سنجش از دور و GIS ایران
سال هفتم شماره 4 (پیاپی 28، زمستان 1394)

  • تاریخ انتشار: 1394/12/14
  • تعداد عناوین: 7
|
  • علی اکبر متکان، بابک میرباقری، عباس بیگی، مصطفی قیاسوند صفحات 1-12
    محققان همواره به دنبال توسعه روش های بهتر در طراحی، اجرا و بهره برداری از شبکه های توزیع آب در قالب سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) بوده اند. اما GIS را، به دلیل نداشتن توابع تحلیلی هیدرولیکی، نمی شود به تنهایی به منزله سیستم پشتیبان تصمیم گیری مکانی (SDSS) در بحث مدیریت این گونه شبکه ها درنظر گرفت. این پژوهش درصدد است ازطریق تلفیق توابع تحلیلی هیدرولیکی پیشرفته با قابلیت های تحلیل مکانی نرم افزار GIS، سیستم پشتیبان تصمیم گیری مکانی را در قالب نرم افزاری مستقل توسعه دهد تا شبکه توزیع آب شهرستان فریدون شهر را مدیریت کند. در این راستا پس از مرحله شناخت و نیازسنجی، جهت توسعه مولفه های SDSS ازطریق توسعه مولفه های مدیریت پایگاه داده، مدیریت مدل ها و واسط های کاربری به منزله عناصر اصلی SDSS، اقدام شد. در مولفه مدیریت پایگاه داده با پیاده سازی مدل های مفهومی، منطقی و فیزیکی، پایگاه داده مکانی منطقه مورد نظر توسعه داده شد. در مولفه واسط های گرافیکی، برای ارتباط موثر کاربران با سیستم، از واسط های گرافیکی کاربرپسند و با درک آسان استفاده شد. سپس در مولفه مدیریت مدل ها، مدل های هیدرولیکی کاربردی در شبکه های توزیع آب همچون مدل های تحلیل سرعت در لوله ها و فشار بر گره ها توسعه داده شد.درنهایت، مدل های ارزیابی سناریوها برای حل مسائل نیمه ساختاریافته شبکه های توزیع آب شهری طراحی شد. با پیاده سازی سیستم یادشده بر مبنای رویکردی علمی، برای نخستین بار در کشور، مدیران و تحلیلگران این شبکه ها می توانند این نرم افزار را همچون سیستم پشتیبان تصمیم گیری مکانی جامعی در تحلیل شبکه های توزیع آب شهری به کار گیرند.
    کلیدواژگان: شبکه توزیع آب شهری، سیستم پشتیبان تصمیم گیری مکانی (SDSS)
  • حسینعلی بهرامی، سهام میرزایی، علی درویشی بلورانی صفحات 13-26
    فراوانی و شدت وقوع پدیده طوفان های گرد و غبار طی چند سال اخیر در منطقه غرب آسیا و به ویژه در کشور ایران، افزایش پیدا کرده است. تاکنون آثار زیانبار این پدیده در مراحل گوناگون زندگی گیاهی، جانوری و انسانی بررسی شده است. در این پژوهش، تاثیر این پدیده در بازتابندگی طیفی گیاه گندم که مهم ترین گونه کشاورزی کشور به شمار می رود، بررسی و باندهای بهینه برای هریک از شاخص های باریک باند در مطالعه تاثیر این پدیده در گندم تعیین شده است. دو رقم از گندم (Triticum aestivum L.) در محیط گلخانه و در شرایط کنترل شده پرورش داده شد و با استفاده از دستگاه تونل باد در طول روزهای متفاوت، بدون گرد و غبار، دو، چهار و شش روز، و دو دوره رشد متفاوت، سه برگی شدن و خوشه دهی، درمعرض گرد و غبار قرار گرفتند. اندازه گیری طیفی با استفاده از دستگاه طیف سنج Fieldspec-3-ASD با محدوده طیفی کامل انجام شد. چهار شاخص باریک باند طیفی جدید شامل NDVI، RVI، SAVI و PVI برای کل نمونه ها و همچنین، برای نمونه های مراحل سه برگی شده و خوشه دهی به طور جداگانه محاسبه و همبستگی بین این شاخص ها و تعداد روزهای گرد و غباری بررسی شد. دقت نتایج تخمین تعداد روزهای گرد و غباری با استفاده از R2 و RMSE و روش اعتبار متقابل سنجیده شد. فقط باندهای بهینه انتخاب شده در شاخص SAVI2 محاسبه شده برای داده های مرحله خوشه دهی در محدوده طیفی SWIR قرار داشت. نتایج نشان دادند که در کل سه حالت، شاخص PVI ارتباط قوی تری (70/0 =RMSE،80/0=R2) به نسبت دیگر شاخص ها، با تعداد روزهای گرد و غباری نشان می دهد. همچنین، شاخص ها قابلیت بهتری در تخمین تعداد روزهای گرد و غباری در داده های مرحله سه برگی شدن (77/0 67/0 و 80/0 63/0)، درقیاس با داده های مرحله خوشه دهی (91/0 73/0 و 71/0 62/0) نشان دادند. بنابراین، تعداد روزهای گرد و غباری با استفاده از روش شاخص های باریک باند در مراحل ابتدای رشد گیاه با دقت بالاتری تخمین زده می شود.
    کلیدواژگان: گرد و غبار، گندم، شاخص های گیاهی باریک باند، بازتابندگی طیفی
  • احسان تمسکی، اسدالله خورانی، علی درویشی بلورانی صفحات 27-44
    پدیده طوفان های گرد و غبار از مهم ترین مخاطرات زیست محیطی جهان امروز است که هرساله خسارت های جبران ناپذیری را بر بخش های گوناگون، ازجمله محیط زیست و سلامت انسان ها وارد می کند. هدف از این مطالعه پایش و پیش بینی وقوع طوفان های گرد و غبار در جنوب و جنوب شرق ایران با استفاده از داده های سنجش از دور در تلفیق با اطلاعات ایستگاهی است. به این منظور، از 92 تصویر ماهواره ای سنجنده مودیس و نیز داده های سازمان هواشناسی ایران در 18 ایستگاه همدیدی جنوب و جنوب شرق کشور طی سال های 2001 تا 2009 استفاده شد. در این مطالعه، روزهای گرد و غباری با دو منشا نزدیک و خارج از ایستگاه های همدیدی استخراج شد. پس از پایش سالیانه و ماهیانه طوفان ها، با استفاده از عناصر اقلیمی و شاخص NDVI برای پیش بینی طوفان های گرد و غبار، با استفاده از مدل رگرسیون مکانی چندمتغیره اقدام شد. نتایج نشان می دهد که در اوایل هر سال میلادی وقوع طوفان ها افزایش و پس از ماه های ژوئن و ژوئیه سیر نزولی پیدا می کند. همچنین، گرد و غبار با منشا نزدیک ایستگاه باعث ایجاد بیشترین روزهای گرد و غباری در منطقه است، به طوری که بیش از 78 درصد از روزهای گرد و غباری بر اثر وقوع این نوع گرد و غبار ایجاد شده است. آزمون اعتبارسنجی روابط رگرسیونی نشان داد که این روابط فراوانی طوفان های گرد و غبار را در ماه های گرم و پرغبار با دقت بالاتری پیش بینی می کنند. با توجه به اینکه عمده گرد و غبار این منطقه با منشا نزدیک ایستگاه هاست، می شود با اقدامات بیابان زدایی و مقابله با فرسایش بادی حجم قابل توجهی از این طوفان ها را کاهش داد.
    کلیدواژگان: طوفان های گرد و غبار، عناصر اقلیمی، شاخص تفاضلی پوشش گیاهی نرمال شده، پایش، پیش بینی
  • محمدرضا مباشری، عرفان امرایی صفحات 45-60
    نوفه آشکارسازها در تصاویر ماهواره ای معمولا به صورت نوارهای افقی یا عمودی دیده می شوند. جهت نوارشدگی ها به تکنیک تصویربرداری سنجنده (پوش بروم یا ویسک بروم) بستگی دارد. در تصاویر سنجنده TM نیز برخی نوارشدگی ها دیده می شود که منشا آنها آشکارسازهاست. از دلایل پیدایش نوفه نواری در تصاویر اخذشده به وسیله سنجنده TM می شود به تطابق نداشتن آشکارسازها، واسنجی نامناسب آشکارسازها و یا فرسایش آنها در طول زمان اشاره کرد. با توجه به اینکه سنجنده TM از تکنیک تصویربرداری ویسک بروم استفاده می کند، این نوارشدگی ها در تصاویر به صورت افقی دیده می شوند. نوفه نواری در تصاویر اخذشده در باند 4 از سطوح تاریک مانند دریا که در سطح یک پیش پردازش شده اند، رخ نمون بیشتری دارد. این نوع نوفه موجب بروز خطا در برخی اعمال مانند تصحیحات جوی با استفاده از پیکسل های تاریک و دشوار شدن استخراج اطلاعات از تصاویر می شود. در این پژوهش، برای اصلاح نوفه نواری سنجنده TM، پس از شناسایی آشکارسازهای نوفه ای، روش های میانه (MM)، تطبیق ممان های مکانی اصلاح شده (MSMM) و پالایش تصویر در حوزه فرکانس و مکان (IFFD & IFSD) پیشنهاد شده است. برای بررسی نتایج حاصل، از برخی کمیت های آماری همچون میانگین و انحراف معیار و نیز، نمودار فراوانی و طیف فوریه تصاویر پیش و پس از اصلاح استفاده شده است. انحراف معیار در تصویر اولیه برابر با 56/1 است که پس از اصلاح تصویر، مقدارهای این کمیت برای روش های MM، MSMM، IFFD و IFSD به ترتیب برابر با 36/1، 42/1، 31/1و 26/1 است. کاهش به وجودآمده در انحراف معیار پس از حذف نوف، نواری، بهبود تصاویر را نشان می دهد. برای مقایسه این روش ها با یکدیگر و با کارهای دیگران، از MSE، RMSE و PSNR و همچنین، داده های شبیه سازی شده برای نوفه نواری متناوب استفاده شده است. مقدارهای به دست آمده PSNR برای روش های MM، MSMM، IFSD و IFFD به ترتیب برابر با 66/54، 14/51، 47/48و 65/45 دسی بل است. در این میان، بیشترین میزان PSNR و به تبع آن، کمترین میزان MSE مربوط به روش MM و MSMM بود که نشان از دقت بیشتر این روش ها درمقایسه با پالایه های حوزه فرکانس و مکان دارد.
    کلیدواژگان: نوفه متناوب، واسنجی نسبی، پالایش تصویر، سنجش از دور
  • امین صداقت، حمید عبادی صفحات 61-84
    توصیفگرها توزیع درجات خاکستری تصویر را در ناحیه اطراف عوارض توصیف می کنند و در تعیین مطابقت آنها، در کاربردهای گوناگونی همچون مرتبط سازی تصویر و تولید مدل سه بعدی در فتوگرامتری و سنجش از دور، نقش اساسی دارند. روش های گوناگونی برای ایجاد توصیفگر ارائه شده که ویژگی ها و کاربردهای متفاوتی دارند. شناخت ویژگی های الگوریتم ها و چگونگی عملکرد آنها در شرایط گوناگون نیازی اساسی برای استفاده مناسب از آنها در موارد گوناگون است. در این تحقیق عملکرد ده توصیفگر مطرح شامل SI، SC، SIFT، PIIFD، SURF، DAISY، LSS، LBP، LIOP و BRISK در انواع مختلف از تصاویر ماهواره ای اپتیکی با تنوع گسترده ای از اعوجاجات شامل اختلاف مقیاس، دوران، روشنایی و تغییر منظر مورد ارزیابی قرار می گیرد. هشتاد جفت تصویر ماهواره ای در سه دسته گوناگون شامل شبیه سازی شده، چندزمانه و چندسنسوری انتخاب می شود و نتایج با استفاده از چهار معیار اساسی Recall، Precision، دقت هندسی و کارآیی مقایسه می شود. الگوریتمی که در همه حالت ها و برای همه تصاویر بهتر از دیگر الگوریتم ها باشد، وجود ندارد اما به طور میانگین، توصیفگر های DAISY و SIFT بهترین عملکرد، و الگوریتم های SI و SC نیز بدترین نتایج را در تصاویر ماهواره ای دارند.
    کلیدواژگان: تناظریابی، مرتبط سازی تصویر، عوارض موضعی، توصیفگر
  • منیژه رجب پور رحمتی، علی اصغر درویش صفت، نیکلاس بغدادی صفحات 85-98
    اندازه گیری موجودی سرپای جنگل یکی از متغیرهای کمی مهم است که نقش بسیاری در برنامه ریزی و مدیریت جنگل دارد. در این تحقیق، تلاش شد تا این ویژگی در بخشی از جنگل های کوهستانی شمال ایران (نوشهر)، با استفاده از داده های لیدار فضایی برآورد شود. بدین منظور، طی پیش پردازش های اولیه روی داده های ICESat/GLAS از دو ماموریت متفاوت (L3K و L3I)، ضمن حذف داده های نامطلوب، سنجه های گوناگونی همچون گستره شکل موج (Wext)، گستره لبه پیشتاز (Hlead)، گستره لبه پشتی (Htrail) و سنجه های ارتفاع در چارک های انرژی (25H، 50H، 75H و 100H) از شکل موج ها (waveform) استخراج شد. همچنین، با استفاده از روش تحلیل مولفه های اصلی (PCA) روی شدت سیگنال های شکل موج، ضمن حذف نویزها و فشرده سازی اطلاعات، مولفه های جدیدی تولید و به کار گرفته شد. با توجه به کوهستانی و شیب دار بودن منطقه و تاثیر آن در ویژگی های شکل موج، از مدل رقومی ارتفاع برای استخراج شاخص زمینی (TI) که بیانگر اطلاعات مربوط به توپوگرافی زمین است، استفاده شد. به منظور توسعه مدل های رگرسیونی و اعتبارسنجی آنها، حجم سرپا در 60 قطعه نمونه زمینی به قطر هفتاد متر اندازه گیری شد. سپس مدل های رگرسیون چندگانه و شبکه عصبی مصنوعی براساس دو دسته متغیر شامل سنجه های استخراج شده از شکل موج و مولفه های حاصل از PCA برای برآورد حجم سرپا توسعه داده شدند و به روش اعتبارسنجی متقابل پنج گردشی ارزیابی شدند. به طورکلی، هر دو روش رگرسیون چندگانه و شبکه عصبی مصنوعی نتایج تقریبا مشابهی داشتند. در این میان، روش شبکه عصبی مصنوعی براساس مولفه های حاصل از PCA قادر بود موجودی سرپای جنگل را با m3/ha9/119=RMSE و 73/0= برآورد کند (6/26=RMSE%). یکی از نکات مثبت این مدل درمقایسه با دیگر مدل ها، وابسته نبودن متغیرهای ورودی به کاررفته (1PC، 2PC، 3PC و Wext)، به شناسایی صحیح قله زمین است که در مناطق شیب دار مشکل و با خطا همراه است. نیاز نداشتن به داده کمکی (مدل رقومی ارتفاع) و برآورد صحیح تر حجم جنگل در قطعه نمونه های تنک با موجودی سرپای کم از دیگر نکات مثبت این مدل است.
    کلیدواژگان: حجم سرپای جنگل، لیدار فضایی، ICESat GLAS، رگرسیون چندگانه، شبکه عصبی مصنوعی
  • الهام طاهریان، میلاد خواستار بروجنی، حسین صمدی صفحات 99-116
    شناخت رفتار و خصوصیات رسوب گذاری رودخانه های منتهی به مخازن سدهای بزرگ باعث سهولت تصمیم گیری های راهبردی درمورد احداث سازه های مهندسی در طول رودخانه برای مدیریت رسوب ورودی به مخزن سد خواهد شد. فناوری سنجش از دور با داده های چندزمانه و چندطیفی تا حد زیادی سهولت کشف تغییرات ریخت شناسی رودخانه ها را در طول زمان به همراه داشته است. با وجود این، ماهیت خاص رودخانه های کم عرض و کم عمق باعث افزایش پیچیدگی مطالعات بررسی ریخت شناسی چنین رودخانه هایی، با استفاده از داده های موجود شده است. در این مطالعه قابلیت خودکار شش شاخص پرکاربرد آب شامل: شاخص تفاضل بهنجار آب، شاخص تفاضل بهنجار آب اصلاح شده، شاخص استخراج خودکار آب با سایه، شاخص استخراج خودکار آب بدون سایه، شاخص آب پیشرفته و شاخص آب 2015 مستخرج از دو سنجنده ETM+ و OLI ماهواره لندست در تفکیک رودخانه های کم عرض و کم عمق بررسی شد. آستانه بهینه هر یک از این شاخص ها با استفاده از نمودار ROC تعیین شد. فرایند اعتبارسنجی نیز با استفاده از تصاویر گوگل ارث مربوط به آگوست سال 2013 انجام پذیرفت. صحت نتایج با آمار های متفاوت شامل خطای ترکیبی، صحت تولیدکننده، صحت کاربر، خطای omission و خطای commission بررسی شد. نتایج نشان می دهد اگرچه صحت شاخص های مستخرج از سنجنده ETM+ به نسبت بیش از سنجنده دیگر است، به طور کلی بیشترین صحت تفکیک عارضه مورد نظر مربوط به شاخص تفاضل بهنجار آب اصلاح شده و شاخص استخراج خودکار آب با سایه است و شاخص استخراج خودکار آب بدون سایه نیز کمترین صحت را در تفکیک عارضه رودخانه داشته است.
    کلیدواژگان: ETM+، OLI، منحنی ROC، ریخت شناسی رودخانه
|
  • Matkan, Ali Akbar, Mirbagheri, Babak, Beigi, Abbas, Ghiyasvand, Mostafa Pages 1-12
    Researchers have always been looking for better ways to develop the design, operation and implementationofwater distribution networks in GIS.Despite,extensivegeographical potentials of GIS,however, it cannot be independently considered as a spatial decision support system (SDSS) for management of this kind of networks. This research aimed to develop a spatial decision support systemin the form of standalone application for management of the water distribution network of FereidoonShahr City. This study attempts to combine advanced analytical hydraulic functions with the spatial analysis potentials of GIS software.In this regard, the identification and assessment stage was intended to develop the components of SDSS including Database Management component, Model Management component and Dialog Management component. By implementing conceptual, logical and physicalmodels in Database Management component, our geodatabase was developed. By using user friendly interfaces in order to communicate easily with users the Dialog Management component was developed. After that,in the Model Management component, some hydraulic models of water distribution networks such as velocity analysis model of pipes, and pressure on junctions were developed using ArcObjects components. Ultimately, alternative evaluating models were designed in order to solve semi-structured issues of urban water distribution networks. With the implementation of the above system for the first time in Iran which is based on a scientific approach, network administrators and analysts can use this software as a comprehensive SDSS in the analysis of urban water distribution networks.
    Keywords: Water Distribution Network, Spatial Decision Support System (SDSS)
  • Bahrami, H.A., Mirzaeis., Darvishi Boloorani, A Pages 13-26
    In recent years, dust storm has become a common phenomenon in West Asia and especially Iran. This phenomenon is affecting almost all aspects of life including fauna and flora as well as human life. This research aimed to investigate the effects of dust storms on the wheat canopy, that are the most important agricultural species, reflectance and best band for selected narrow band indices to discriminating wheat canopies which are under dust stress in different growing stages. Two wheat (Triticum aestivum L.) varieties, Aflak and Pishtaz, were grown in pots under controlled conditions. The treated samples were exposed to simulated dust storm, in the wind tunnel, at two growth stages including Tillering and Heading stages. In each stage the treatments were exposed in 2, 4 and 6 days. Field spectroscopy measurements were carried out at canopy level using a full range spectro-radiometer Fieldspec-3-ASD. New narrow-band vegetation indices from NDVI, RVI, PVI and SAVI2 indices were computed from the all measured canopy spectra, Tillering and Heading stageseparately. To assess the performance of the indices, the RMSE, R2 and cross-validation method were used. For most indices, the selected optimum narrow bands are very close to one another and located in visible and NIR spectral domains. The result showed that the PVI index performed the best for considering the dust effect on wheat crops. The result also show that the selected indices have better performance in the Tillering stage ( 0.77; 0.63 0.80)for estimating the dusty days, compared with Heading stage ( 0.91; 0.62 0.71). Therefore, determining the dusty days by narrow band indices could be done precisely in the early stage of wheat growing.
    Keywords: Dust storm, Wheat, Narrow-band vegetation indices, Spectral reflectance
  • Tamassoki, Ehsan, Khoorani, Asadollah, Dervishi Bolorany, Ali Pages 27-44
    Wind erosion and dust storms are of major environmental hazards all around the world. Because of The extent of arid and semiarid regions in South and South- East of Iran and the successive incidence of this phenomenon in this region, it is important to study these phenomena. The aim of this study is monitoring and predicting dust storms in south and south-east of Iran. For this purpose 92 Images of MODIS sensor as well as weather data of 18 stations are used. Dusty days (originating in outside and around the station) were extracted. After monthly and annually monitoring of storms, in order to predicting the frequency of dust storms based on spatial regression, climatic factors and NDVI are used. The results show that the number of storm are high in the beginning year and is decreasing in Jun and July. More than 78 percent of dust storms are of near station type. Spatial regression equations could predict amount of storms. Based on the origin of dust storms in this study combating desertification and wind erosion program could reduce frequency of this storms.
    Keywords: Dust storms, Climatic factors, NDVI, monitoring, Prediction
  • Mobasheri, M.R., Amraie, E Pages 45-60
    Detectors noises in satellite images are seen as either vertical or horizontal stripes. The directions of these stripes depend on the imaging technique (Pushbroom or Wiskbroom). The main reasons in appearance of stripe noises in TM images are; lack of matching between detectors, unsuitable calibration and detector degradation in time. Due to the Wiskbroom technique in TM sensor, the stripes appear horizontally. Among these, the stripe noises in band4 are more profound in images acquired from dark surfaces such as sea surface. This kind of noise may produce sever errors in atmospheric correction based on dark surfaces. In this work, to correct the stripe noise, Mean Method (MM), Modified Spatial Momentum Matching (MSMM), and image filtering in frequency and spatial domain (IFFD & IFSD) are introduced. To evaluate the results, some statistical parameters such as averaging, standard deviation, histograms and Fourier spectrums before and after corrections are deployed. Reduction in standard deviation after denoising demonstrates enhancement in the image. To compare these methods with other known methods, parameters such as MSE, RMSE and PSNR along with simulated images for periodical striped noise are used. Among these, the maximum PSNR and naturally the minimum MSE belongs to MM and MSMM methods and consequently these methods perform better accuracies compared to IFFD and IFSD.
    Keywords: Periodical Stripe Noise, Relative Calibration, Image Filtering, Remote Sensing
  • Sedaghata., Ebadi, H Pages 61-84
    A descriptor is computed on a local region around a feature point and is used to characterize and compare the features. Various descriptors have been proposed in the literature which have different properties and performance in different image data. Evaluation of the local feature descriptor is important to identify the strengths and weaknesses of each algorithm in different applications. In this paper a performance evaluation of the state of the art in local descriptors is performed on a set of satellite images under varying imaging conditions. Ten descriptors are included, which are spin image (SI), shape context (SC), SIFT, PIIFD, SURF, DAISY, LSS, LBP, LIOP and BRISK. 80 satellite image pairs in three groups including simulated images, multi-temporal, and multi sensor images are used as data set and descriptors are evaluated using four evaluation criteria including Recall, Precision, positional accuracy and speed. The evaluation results indicate that there does not exist one descriptor which outperforms the other descriptor for all scene types and all types of transformations, but in average DAISY and SIFT show the best performance.
    Keywords: Image Matching, Image registration, Descriptor, Local Feature, Satellite Image
  • Rajabpour Rahmatim., Darvishsefat, A.A., Baghdadi, N Pages 85-98
    Forest volume as an important factor in forest management was aimed to be measured in mountainous forests in the North of Iran using spaceborne LiDar. Two missions of GLAS (L3K and L3I) were preprocessed to remove inappropriate waveforms. Several waveform metrics including waveform extent (Wext), lead edge extent (Hlead), trail edge extent (Htrail) and quartile heights (H25, H50, H75 and H100) were extracted. Principal component analysis (PCA) was also applied to reduce noises from waveform signals and produce new components (PCs). In order to decrease the effect of terrain slope on waveforms, terrain index (TI) describing topographic information was extracted from a digital elevation model (DEM). Forest stand volume was measured on 60 circle plots with diameter of 70 m for developing volume models and their validation. Multiple regression and artificial neural network models were built based on two sets of variables including waveform metrics and PCs. Generally, both multiple regression and neural network methods produced approximately the same result. A neural network combining three first PCs of PCA and Wext estimated forest volume with an RMSE and of 119.9 m and 0.73, respectively (RMSE%=26.6). Interesting points regards to this model is employing PCs and Wext as input variables which are not affected by terrain slope, achieving slightly better accuracy without adding any ancillary data (DEM), and showing better performance in short sparse stands in comparison with other developed models.
    Keywords: Forest stand volume, Spaceborne LiDar, ICESat GLAS, Multiple regression, Artificial neural network
  • Taheriane., Khastar-Borujenim., Samadi, H Pages 99-116
    Strategic decisions about the construction of engineering structures along the river which are essential for the management of sediment entering the reservoir will be facilitated by understanding the behavior and characteristics of the sedimentation of rivers leading to large dam reservoirs. Multi-temporal and spectral remote sensing technology has been applicable for detecting of the rivers morphological changes. However, the specific nature of the narrow and shallow rivers is responsible for increasing the complexity of morphology with available data. This study was undertaken in order to detect narrow and shallow rivers by assessing the ability of six famous water indices, including: Normalised Difference Water Index, Modified Normalised Difference Water Index, Automated Water Extraction Index no shadow, Automated Water Extraction Index shadow, Enhanced Water Index and Water Index 2015 which were derived from two Landsat ETM and OLI sensors. The optimal threshold for each of these indices was determined using ROC curves and validation process was carried out using Google Earth images captured in August 2013. The accuracy of results was evaluated by using different statistics including combined error, producer’s accuracy, user accuracy and omission and commission errors. Consequently, the results of this study have shown that the ETM sensor was generally more accurate than OLI sensor. All in all the Modified Normalised Difference Water Index and the Automated Water Extraction Index shadow was the most accurate indices. Also Automated Water Extraction Index no shadow index had the lowest accuracy for the river’s detecting process.
    Keywords: ETM+, OLI, ROC curves, River Morphology