جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه object-oriented approach در نشریات گروه علوم انسانی
object-oriented approach
در نشریات گروه جغرافیا
تکرار جستجوی کلیدواژه object-oriented approach در مقالات مجلات علمی
-
تشخیص و طبقه بندی زمین لغزش ها یک نیاز حیاتی در تجزیه و تحلیل خطر قبل و بعد از وقوع فاجعه است. و دردرجه اول از طریق نقشه برداری زمینی یا تفسیر سنتی تصاویر انجام می گردد. در این مقاله به شناسایی و طبقه بندی انواع زمینلغزش با رویکرد روش شیءگرا، پرداخته شده است. داده های مورد استفاده در این پژوهش شامل تصاویر رنگی کاذب مستخرج از داده های ماهواره Resourcesat-1 با قدرت تفکیک مکانی 5.8 متر و مدل ارتفاع رقومی با قدرت تفکیک 10 متری حاصل از تصاویر 2.5 متری ماهواره Cartosat-1استفاده گردیده است. این روش برای قسمت شمال غرب حوضه آبریز به کار گرفته شد و پس از آن بدون اصلاحات بیشتر در قسمت های شرقی حوضه مورد استفاده واقع شداز این بین 70 درصد زمین لغزش ها برای اجرای مدل و 30 درصد دیگر برای اعتبارسنجی به کار رفته است. با توجه به نتایج بدست آمده 02/34 درصد از اراضی محدوده مورد مطالعه به عنوان منطقه ای با پتانسیل خیلی زیاد و زیاد برای وقوع زمین لغزش در نظر گرفته شده اند. همچنین، درصد قابل توجهی از زمین لغزش ها در طبقه با حساسیت زیاد و خیلی زیاد(05/57) قرار دارند. در مجموع سه نوع لغزش با استفاده از این روش با دقت شناسایی71.11٪ و دقت کلاس بندی91.4٪ تشخیص داده شده است. لذا می توان گفت دقت مدل های بکار رفته در پهنه بندی حساسیت وقوع زمین لغزش قابل قبول و خوب است.کلید واژگان: زمین لغزش، روش شیءگرا، شناسایی، قطعه بندی، ماهواره IRSDiagnosis and classification of landslides is a critical need in the risk analysis before and after the disaster. And primarily through land surveying or traditional interpretation of images was done. In this paper to identify and classify types of object-oriented approach landslide has been paid. The data used in this study consisted of false color images obtained from satellite data Resourcesat-1 with spatial resolution of 5.8 meters and digital elevation models with 2.5-meter resolution satellite image of 10 meters of Cartosat-1 was used. This method was used for the North West basin and then used without further reforms in the eastern part of the basin. A total of three sliding using this method accurately identified 71.11% and 91.4% classification accuracy has been detected. In this way, the landslide early detection of high accuracy and speed, hence has great potential to assist in risk analysis, disaster management and decision making process after the earthquake or heavy rainfall, can be used related entities, including crisis management headquarters, natural resources and watershed institutions.Keywords: Landslide, object-oriented approach, identification, segmentation, IRS satellite
-
اهدافپایش تغییرات کاربری ها و درک پویایی آن در یک حوضه آبخیز، از جایگاه خاصی در مدیریت پایدار آن حوضه برخوردار است. هدف تحقیق حاضر، استفاده از سنجش از دور و GIS جهت تهیه نقشه تغییرات و شناسایی انتقالات کاربری اراضی و پوشش زمین با به کارگیری ماتریس انتقال و تصاویر ماهواره لندست در حوضه آبخیز دریاچه ارومیه می باشد.روشجهت انجام تحقیق، از تصاویر ماهواره لندست در دوره زمانی 2015 1988 استفاده گردید. بدین منظور پس از انجام پیش پردازش های موردنظر، جهت انجام طبقه بندی از روش های ماشین بردار پشتیبان و روشیءگرا استفاده و سپس اعتبارسنجی گردیدند. همچنین جهت برآورد میزان انتقالات و دیگر ویژگی های حوضه آبخیز دریاچه ارومیه، ابتدا ماتریس انتقالی استخراج شده و سپس طبقه بندی شئ گرا بین دوره های زمانی 20151988 ارائه شد. سپس با استفاده از فرمول های موردنظر، میزان پایداری، افزایش، کاهش، تغییرات کل، تغییرات خالص و مبادله همزمان کاربری های اراضی و پوشش زمین مشخص گردید.
یافته ها/نتایجپس از ارزیابی صحت، صحت کلی برای نقشه های حاصل از ماشین بردار پشتیبان و روش شئ گرا به ترتیب برابر با 94 و 92 درصد و مقدار کاپای آنها به ترتیب 92 و 89 برآورد شد که نشان دهنده برتری روش شئ گرا در مقایسه با روش ماشین بردار پشتیبان است. در کل، هر دو روش طبقه بندی توانستند صحت قابل قبولی برای نقشه های کاربری اراضی و پوشش زمین ارائه دهند. نتایج حاصل از انتقالات نشان داد به طور میانگین، 59 درصد از چهره زمین در حوضه آبخیز دریاچه ارومیه در فاصله زمانی 2015 1988 پایداری پوشش داشته است، که بیشترین میزان این تداوم براساس مقدار این کاربری در فاصله زمانی 20151988 مربوطه به مناطق مسکونی می-باشد. حدود 14 درصد از سطح حوزه آبخیز دریاچه ارومیه به صورت تبادل همزمان بوده است. همچنین سطوح آبی حوضه آبخیز دریاچه ارومیه در دوره زمانی فوق، بیشترین ازدست دادگی و کمترین تبادل همزمان را تجربه کرده است.نتیجه گیریحوضه آبخیز دریاچه ارومیه در این فاصله زمانی (20151988) تغییرات و انتقالات شدیدی را تجربه کرده است، تاجایی که تنها 59 درصد از چهره زمین، ثابت مانده و قسمت های دیگر، انواعی از انتقال ها را تجربه کرده اند. همچنین سطوح آبی و سپس مراتع، بیشترین آسیب-پذیری را تجربه کرده اند که نشان از افزایش اراضی فاقد پوشش و اراضی زراعی (کشاورزی) می-باشد. این تجزیه وتحلیل ما را به سنجش و تجسم میزان انتقالات عمده LULC درجهت برنامه ریزی آینده حوضه آبخیز دریاچه ارومیه توصیه می کند.کلید واژگان: روش شئ گرا، ماتریس انتقال، آسیب پذیری و پایداری، حوضه آبخیز دریاچه ارومیهJournal Of Geography and Regional Development Reseach Journal, Volume:15 Issue: 1, 2017, PP 171 -192IntroductionMonitoring land use changes and understanding its dynamics in a watershed is a special issue in the sustainable management of watershed basins. In recent decades, rapid changes in land use and land cover in Urmia Lake basin is accompanied by important consequences such as the destruction of natural resources, environmental pollution, and rapid growth of cities. Understanding the ratio of changes as well as the systematic and random transitions of Land Use and Land Cover (LULC) over time can be used to determine the extent of degradation, manage these changes in a proper direction, predict future changes, and act properly. Detecting and modeling land use changes by using remotely sent data and GIS technology can provide a solid understanding of changes in land use and therefor can offer suitable management practices. The aim of the present study is the use of remote sensing and GIS for mapping land use and land cover changes and identification of their transitions using a transfer matrix and Landsat images in Urmia Lake basin. Therefor, the performance of pixel-based and object-oriented methods of land use and land cover classification specified in Urmia Lake basin is going to be compared. Also the spatial and temporal dynamics of LULC is going to be analysed for this basin. Another objective of this research is to identify the ratio of vulnerabilities of each land use relative to other land uses.
Theoretical FrameworkLand-cover transitions can be classified into random and systematic changes. Random transitions are those influenced by coincidental or unique processes of change; for instance, the rapid and abrupt changes of land transformations in an ecosystem depending on resilience and feedback mechanisms. On the other hand, Systematic transitions are those due to regular or common processes of change. (Tucker et al., 1991; Lambin et al., 2003).
MethodologyIn this study, Landsat TM and ETM images were used for the period of 1988 to 2015. First, some image pre-processing techniques were done including reducing the brightness of water, strips of pixels in images, and removing the cloud spots. The area of Urmia Lake basin is 5786 Km2 and contains eight Landsat image frames. So, for each period, 8 images were obtained and mosaicked based on band to band method and the coordinate of the region. After running the required pre-processing on the images, training samples were obtained and the images were classified based on vector machine and object-based classification methods. Then, the results of the classification were validated. Based on field observations and vegetation map of Urmia lake basin, the training samples were obtained from 6 land uses including the residential area, forests, agricultural fields, rangelands, water resources, and bare lands. Bias, Gama, Kernel functions, and pyramid levels and Penalty Pyramid Parameters were obtained from a cyclic kernel function for Support Vector Machine. Also, effective parameters of object-oriented approach were obtained including the window width, weighted mean factor, weighted variance factor with error, and similarity tolerance.
In order to evaluate the results, Kappa coefficient and overall accuracy were used. For estimating the rate of transmission and other characteristics of the watershed of Urmia Lake, the transition matrix of object-oriented classification method was extracted for 1988-2015. After that, by using appropriate formula, the rate of gain, loss, persistence, net change, and swap (simultaneous exchange) was calculated for each land use/land cover. The swap represented changes in the location between land covers, whereas the net change was associated with a measurable irreversible change in the surface of one land cover to another; having these two components of change allowed the actual spatial dynamics of LULC change to be determined in the study area. In this manner, it was possible to determine the total change in LULC between 1988 and 2015 and highlight the land cover types that exhibited the greatest variation.
Results & DiscussionThe overall accuracy of Support Vector Machine (SVM) and object-oriented approach were 94 and 92 respectively. Also, Kappa coefficient was 92 and 89 respectively, showing that although both methods show acceptable results, the object-oriented approach is stronger. The results of the transactions showed that coverage has been persisted in the 59 percent of the land in the catchment area of Lake Urmia during the period of 1988 to 2015, most of which was related to the residential areas. About 14 percent of the basin has experienced swap. Water resources has experienced the most loss and the less swap.
For residential areas, agricultural fields, and water resources classes, the ratio of gain to persistence is more than 1 indicating that the amount of gains are due to the persistence of these classes. The ratio of net changes to persistence was negative for the classes of forest, rangelands, and water resources. The net reduction of water resources was almost contrary to the persistence of this landscape. Also, the net reduction of agricultural fields was almost the same but half the net gain.
Conclusions & SuggestionsUrmia Lake basin has experienced rapid changes and transitions during 1988-2015; that is, only 59 percent of the land uses have been stable while the other areas have experienced a kind of transition. Due to the reduction of water resources and rangelands, bare lands and agricultural fields have been increased. The results should be noticed for an integrated watershed management of the basin.Keywords: Object-oriented approach, Transfer matrix, Vulnerability, persistence, Urmia lake basin
نکته
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.