changes detection
در نشریات گروه فنی و مهندسی-
Remote sensing due to extensive coverage, high separation capacity and low cost of data acquisition from the ground as an efficient tool , has played an important role in the field of Earth science research and environmental monitoring. One of the most important applications of remote sensing are the ability to detect changes. Today's high-resolution satellite imagery makes it possible for these images to be used to produce urban maps or updating them to identify changes in urban environments. Precise and timely diagnosis changes, both locally and globally, are important for the management of the optimal use of resources. The purpose of this article is introducing all methods for detecting land use change using remote sensing data that has been presented so far. In this regard, these methods are examined and the advantages and disadvantages of each expression are expressed. Also, these methods are compared so that the user can, according to the application, select the appropriate method in this direction.
Keywords: Remote Sensing, Changes Detection, Land Use -
شناسایی تغییرات نقشه های شهری بزرگ مقیاس یکی از مسائل تحقیقاتی روز است. شناسایی تغییرات در این نوع نقشه ها با مشکلاتی روبرو است که عبارتند از: سایه ها، مناطق پنهان از دید، شباهت خصوصیات طیفی، ناهمگونی بافت و شکل ساختمان ها که در تحقیق حاضر این مشکلات حل شده است. در این تحقیق می خواهیم با تشکیل یک بردار ویژگی برای پیکسل های تصویر به جای اطلاعات طیفی هر پیکسل از تصویر و نیز استفاده از تصویر استریوی GeoEye1 به جای تک تصویر قائم آن، کارایی این داده ها را در شناسایی تغییرات بوجود آمده برای لایه ساختمان ها و به روزرسانی نقشه های 1:2000 بررسی کنیم. نوآوری های این تحقیق در انتخاب داده های استریو متناسب با نوع نقشه بزرگ مقیاس شهری 1:2000، بررسی جداگانه ویژگی های محتوایی تصویر به صورت سعی و خطا و حذف ویژگی های اضافی و وابسته، تشکیل بردار ویژگی با اجزای مستقل از هم و موثر و مدیریت خطاهای ناشی از وجود عوارض اضافی مثل پوشش گیاهی و همچنین خطاهای ناشی از اختلاف ارتفاعی و سایه است. برای شناسایی تغییرات، الگوریتمی بر مبنای تفاضل گیری بردار ویژگی پیکسل های تصویر، تدوین شده که تغییرات ساختمانی را در 3 منطقه مطالعاتی شناسایی کرده، پیکسل های اضافی را حذف نموده و تغییرات شناسایی شده توسط الگوریتم، نسبت به تغییرات ایجاد شده واقعی با استفاده از ماتریس خطا ارزیابی شده و نتایج آن در غالب دقت های کلی ، تولیدکننده و استفاده کننده ارائه شده است. مقادیر دقت های بدست آمده برای کلاس تغییرات در بهترین حالت برای منطقه دوم که منطقه ای با تراکم ساختمانی کم است، به ترتیب 93.11درصد،68.60درصد و 64.29درصد می باشد. اما در منطقه سوم که از نظر ساختمانی پرتراکم است دقت های بدست آمده برای کلاس تغییرات به ترتیب عبارت است از: 95.07درصد،4.81درصد و 5.22درصد. با توجه به نتایج بدست آمده برای شناسایی تغییرات با استفاده از زوج تصویر سنجنده GeoEye1 ، الگوریتم پیشنهادی در مناطق کم تراکم کارایی لازم را دارد و همچنین در مناطق پرتراکم می تواند مناطق بدون تغییر را با دقت بالا به اپراتور معرفی کند.کلید واژگان: تصاویر استریو ماهواره ای GeoEye1، به روز رسانی، شناسایی تغییرات، نقشه های بزرگ مقیاس شهری، ماتریس خطاNowadays satellite imagery uses for producing and updating the maps because of their capabilities. In recent years, IRS-P5 images was used for updating the maps with 1:25000 scale. Also VHR images like IKONOS2 and QuickBird2 can be used for updating cadaster maps based on manual transformation. At present With easier access to these images and also appearance of VHR imagery like GeoEye1 and WorrldView2 and extension of advanced algorithms create a good opportunity for making large scale maps and speed the updates.
It can be said that with using VHR images, updating maps is done better than making maps, so its in priority. But using satellite images and processing algorithms for making and updating large scale maps have some difficulties in preparing required layers in these kind of maps. Even GeoEye1 images that have 50cm spatial resolution, cant prepare all of required layers. The main purpose in this theses is updating 1:2000 scale maps using GeoEye1 stereo image. Indeed we want to study the performance of these data for updating the maps with creating feature vector for image pixels instead of gray values and also using GeoEye1 stereo image instead of single vertical image. Our first assumption is that if we use GeoEye1 stereo image for new image instead of single vertical image, not only we can get higher precision for updating large scale maps, but also we can manage different height error and making shadows. For this purpose we used GeoEye1 stereo image. Our second assumption is that in updating large scale maps, GD-making of gray scales is no longer effective because our subject is referred to geometry of phenomenon. For this purpose, first all of features are extracted from image, then participate in GD-making and finally the most effective features in 3 groups are chosen and arranged with try and error that make a feature vector with independent members. In the beginning of work, first horizontal and vertical accuracy that required for large scale maps are reviewed, then the largest scale map that can be prepared with satellite images are selected (in this case is 1:2000) and finally the performance of GeoEye1 stereo images between 2006 to 2010 that used for building change detection and update 1:2000 scale maps are reviewed. Updating strategy for 1:2000 scale map that used in this theses has 5 stages: choosing data and pre-processing them, change detection, post-process the change detected results, assessment the change detected results and finally applying the results in maps. For these 3 stages; change detection, post-process the change detected results and assessment the change detected results; we written an algorithm based on differentiation of image pixels feature vector that detected building changes in 3 study regions, Additional pixels are eliminated and these changes detected by algorithm are compared with actual changes using confusion matrix and the results are showed In the form of Overall accuracy, producer accuracy and user accuracy. Accuracy Values obtained for change class in best condition for second region that was an area with low building density is 3.11%, 68.60% and 64.29%. But in third region that was an area with high building density, the acquired accuracies for changes class are 95.07%, 4.81% and 5.22%. Based on these results for change detection using GeoEye2 stereo images, suggested algorithm has necessary performance in the areas with low building densities. Also it proofs that gray scale deferential or any other image feature alone doesnt perform well in change detection using VHR images. But using feature vector in GD-making is quite effective. And also we have been able to manage the error due to the height difference and shadows and introduce these parts to operator using stereo images.Keywords: GeoEye1 Satellite Stereo Images, Updating, Changes Detection, Urban Large Scale Maps, Confusion Matrix
- 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.