ایران ترجمه – مرجع مقالات ترجمه شده دانشگاهی ایران

تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های نوری ماهواره ای با قابلیت تفکیک پذیری بالا

تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های نوری ماهواره ای با قابلیت تفکیک پذیری بالا

تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های نوری ماهواره ای با قابلیت تفکیک پذیری بالا – ایران ترجمه – Irantarjomeh

مقالات ترجمه شده آماده گروه زمین شناسی – منابع طبیعی
مقالات ترجمه شده آماده کل گروه های دانشگاهی

مقالات رایگان

مطالعه ۲۰ الی ۱۰۰% رایگان مقالات ترجمه شده

۱- قابلیت مطالعه رایگان ۲۰ الی ۱۰۰ درصدی مقالات ۲- قابلیت سفارش فایل های این ترجمه با قیمتی مناسب مشتمل بر ۳ فایل: pdf انگیسی و فارسی مقاله همراه با msword فارسی -- تذکر: برای استفاده گسترده تر کاربران گرامی از مقالات آماده ترجمه شده، قیمت خرید این مقالات بسیار کمتر از قیمت سفارش ترجمه می باشد.  

چگونگی سفارش

الف – پرداخت وجه بحساب وب سایت ایران ترجمه (شماره حساب) ب- اطلاع جزئیات به ایمیل irantarjomeh@gmail.com شامل: مبلغ پرداختی – شماره فیش / ارجاع و تاریخ پرداخت – مقاله مورد نظر -- مقالات آماده سفارش داده شده عرفا در زمان اندک یا حداکثر ظرف مدت چند ساعت به ایمیل شما ارسال خواهند شد. در صورت نیاز فوری از طریق اس ام اس اطلاع دهید.

 

مقالات ترجمه شده زمین شناسی - ایران ترجمه - irantarjomeh

 

شماره
۱۲
کد مقاله
GEO12
مترجم
گروه مترجمین ایران ترجمه – irantarjomeh
نام فارسی
تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های نوری ماهواره ای با قابلیت تفکیک پذیری بالا
نام انگلیسی
Automatic detection of avalanches in highresolution optical satellite data
تعداد صفحه به فارسی
۵۰
تعداد صفحه به انگلیسی
۳۸
کلمات کلیدی به فارسی
نقشه برداری بهمن, بافت, Quickbird
کلمات کلیدی به انگلیسی
Avalanche mapping, texture, Quickbird
مرجع به فارسی
مرکز محاسبات نروژ
انتشارات نورسک ریجنسنترال
مرجع به انگلیسی
Norwegian Computer Center
قیمت به تومان
۱۸۰۰۰
سال
۲۰۱۰
کشور
نروژ
تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های نوری ماهواره ای با قابلیت تفکیک پذیری بالا
مرکز محاسبات نروژ
انتشارات نورسک ریجنسنترال
نروژ
۲۰۱۰
چکیده
در این مقاله ما نسبت به بررسی قابلیت تشخیص و نقشه برداری موفق تصاویر نوری ماهواره ای با قدرت تفکیک پذیری بالا از بهمن اقدام می نماییم. بخش کلیدی الگوریتم تشخیص، مرحله تفکیک بافت می باشد، که قابلیت تشخیص بهمن از آبجکت ها یا موضوعات و مواد دیگر، نظیر برف هموار و ناهموار، درختان و صخره ها، را دارا می باشد. در این مبحث دو دیدگاه مورد بررسی قرار می گیرند: یک روش برمبنای ماتریس های هم رخدادی سطح- خاکستری (GLCM)، و یک روش بر مبنای فیلترهای جهت دار. جهت ارتقای متعاقب عملکرد، فرایندی را پیشنهاد می نماییم که در بردارنده آبجکت ها / موضوعات بهمنی نقشه برداری شده در قالب استخراج ویژگی و مراحل طبقه بندی می باشد.
این الگوریتم ها بر روی یک تصویر Quickbird در ناحیه کوهستانی نروژ، که خود در بردارنده چندین بهمن می باشند، ایجاد و توسعه یافته اند. الگوریتم های تفکیک قابلیت تشخیص بخش هایی از کل بهمن را نیز خواهند داشت. روش فیلتر جهت دار همچنین بر روی یک تصویر Quickbird دیگر مورد ارزیابی و اعتبار سنجی قرار گرفت، که در بردارنده یک منظره متفاوت در نروژ می باشد. روش GLCM دارای نرخ بالاتری در زمینه تشخیص خطا در مقایسه با روش فیلتر جهت دار می باشد، اما در عین حال قابلیت نقشه برداری بهتری برای برجستگی های و نواحی کلی بهمن را نیز خواهد داشت. یک توصیف خلاصه در زمینه استخراج ویژگی ها معرف آن است که چنین محتوایی همراه با شکل موضوعات تشخیصی می تواند اطلاعات مهمی را جهت ارتقای متعاقب عملکرد، از طریق کاهش تشخیص های خطا، و همچنین پالایش نمای کلی و برجستگی های پیرامونی، فراهم آورد. از این مطالعه موردی، ما به این نتیجه می رسیم که نقشه برداری بهمن با استفاده از تصاویر نوری دارای رزولوشن بالا امکان پذیر خواهد بود.
کلمات کلیدی: نقشه برداری بهمن، بافت، Quickbird
۱- مقدمه
هدف اصلی پروژه avalRS  فراهم آوردن اطلاعات بهمن بر مبنای داده های حسگری از راه دور برای مقامات سازمان راه نروژ می باشد. این اطلاعات پس از بروز رخدادهای اصلی مربوط به بهمن جمع آوری گردیده اند. این سرویس می بایست نواحی خاص مطالعاتی را تحت پوشش قرار دهد که برحسب موارد اتفاق افتاده در مناطق گوناگون (منوط به بروز رخدادهای اصلی در مناطق مختلف در طی فاز پروژه) در محدوده کوهستان های جنوبی، غربی و مرکزی نروژ مد نظر می باشند.
هدف AvalRS نشان دادن این موضوع است که  احتمال و امکان ارائه چنین خدماتی وجود داشته و همچنین این خدمات فراهم آورنده نوعی پشتیبانی برای اتخاذ تصمیمات مقتضی و فراهم آوردن دستورالعمل های الزامی، در طی بروز بهمن در جاده ها، و همچنین ارائه کمک جهت تعیین اعتبار مباحث پیش بینی بهمن می باشد. بررسی در نواحی مشکل زا، مخصوصا طول بخش جاده ای که تحت تاثیر بهمن قرار گرفته است و حجم برف بر روی جاده به عنوان پارامترهای الزامی برای مقامات مسئول جهت صدور دستور بستن جاده مد نظر می باشد.
پروژه avalRS به عنوان یک پروژه مشترک بین موسسه ژئوتکنیک نروژ (مقاطعه کار اصلی)، مرکز محاسباتی نروژ (پیمان کار فرعی) و سازمان جاده های عمومی نروژ (کاربر نهایی) تلقی می شود. تامین مالی این پروژه به وسیله ESA DUE  (Data User Element) (قرارداد شماره ) بوده است.
هر ساله، بهمن ناشی از برف خشک و مرطوب نواحی پرجمعیت و بخش هایی از شبکه حمل و نقل نروژ در مناطق کوهستانی این کشور را تحت تاثیر قرار می دهد که خود منجر به ضررهای جانی و صدمه به ساختمان ها و زیرساختارها می گردد. به هنگامی که یک بهمن به جاده برخورد می کند هدف مقامات مسئول بازگشایی آن جاده به مجرد امکان می باشد. جهت انجام این کار آنها می بایست در ابتدا اقدام به بررسی مشکل مخصوصا طول بخش جاده تحت تاثیر بهمن و حجم برف قرار گرفته بر روی جاده نمایند. به طور سنتی، برای سنجش چنین موردی استفاده از هلیکوپتر بر فراز بخش جاده ای تحت تاثیر قرار گرفته بعنوان یک امر مرسوم در نظر بوده است. این روش دارای دو نقص اصلی ذیل می باشد:
۱) قابلیت شناسایی پروازی می بایست فراهم باشد، بدان  معنی  که  شرایط  آب  و  هوایی  می بایست اجازه یک دید مناسب را بدهد و همچنین سرعت وزش باد نیز می بایست نسبتا اندک باشد. پس از یک طوفان برف غالبا ممکن است زمانی تلف شود، معمولا چندین روز، تا آنکه شرایط مناسب جهت انجام این امور فراهم شود، ۲) پرواز با استفاده از هلیکوپتر ممکن است فراهم آورنده اطلاعات خوبی در امتداد یک مسیر پروازی (خطی) باشد اما در بردارنده یک پوشش فضایی مناسب از کل منطقه نخواهد بود.
حسگری از راه دور به وسیله ماهواره می تواند سبب کاهش و مرتفع سازی این نقص ها شود و قابلیت ایفای نقش به عنوان یک منبع اضافه اطلاعاتی برای وزرات راه (NPRA) و به صورت فوری پس از بسته شدن جاده را خواهد داشت.
در این مبحث، تنها تحقیق Bühler و همکاران (۲۰۰۹) در بردارنده رویه تشخیص اتوماتیک بهمن با استفاده از داده های حسگری از راه دور می باشد. Bühler و همکاران (۲۰۰۹) روشی را برای تشخیص اتوماتیک و نقشه برداری رسوبات بهمنی در کوه های آلپ سوئیس با استفاده از تصویربرداری هوایی نوری ارائه نمودند. براین مبنا یک زنجیره فرایند مشتمل بر اطلاعات بافتی، جهتی و فضایی ارائه شد، و با وجود برخی از محدودیتها، قابلیت تشخیص و نقشه برداری دقیق در این زمینه فراهم گردید.
علاوه براین ما نیز همچنین همانند Bühler و همکاران (۲۰۰۹)، از عنصر بافت به عنوان یک ویژگی تشخیصی و نقشه برداری بهمن استفاده می نماییم، اما دیدگاه ما برای تصویر برداری با رزولوشن / یا قدرت تفکیک پذیری بالا به وسیله ماهواره طراحی شده است. بافت غالبا به صورت مولفه های تقسیم شده درآمده و برمبنای آن موضوعات مختلف به تصاویر کوچکتری تقسیم می شوند (Fogel و Sagi، ۱۹۸۹، Jain و همکاران، ۱۹۹۷، Haralick و همکاران، ۱۹۷۳، Varma و Zisserman، ۲۰۰۴). جهت تشخیص و نقشه برداری بهمن، ما دو روش تفکیک متفاوت بافت را نشان می دهیم. یکی از این روش ها برمبنای سیستم های سنجشی هم رخدادی سطح خاکستری می باشد (Haralick و همکاران، ۱۹۷۳) و مورد دیگر برمبنای فیلتر جهت دار است (Varma و Zisserman، ۲۰۰۴). علی الخصوص، با توجه به فیلتر جهت دار، ما این موضوع را مشخص می سازیم که بافت های بهمن در مسیری با توجه به ویژگی زمین جهت می یابند. حتی در صورتی که فرایند تفکیک بافت جهت تشخیص بخش های بالقوه بهمن مناسب در نظر گرفته شوند، بررسی های متعاقب به منظور کاهش تعداد تشخیص های اشتباه و پالایش نقشه برداری از بهمن الزامی خواهند بود. براین مبنا ما فرایند استخراج شکل و ویژگی های مفهومی و زمینه ای موضوعات تشخیص داده شده را پیشنهاد می نماییم که این موارد علاوه بر ویژگی های بافت در نظر بوده و قابلیت اعمال یک رده بندی موضوع محور آبجکت ها یا موارد تشخیصی را خواهند داشت. چنین دیدگاهی در پروژه های دیگر به طور موفق پیاده سازی شده است، NR در یک محتوای شناسایی الگو در داده های ماهواره ای، شامل تشخیص لکه های نفتی با استفاده از تصاویر رادار (Solberg و همکاران، ۲۰۰۷)، تشخیص باقیمانده های میراث فرهنگی با استفاده از تصاویر نوری (Trier و همکاران، ۲۰۰۹) و تشخیص ماشین های نقلیه با استفاده از تصاویر نوری (Larsen و همکاران، ۲۰۰۹) مورد استفاده قرار گرفته است.
۲- دیدگاه کلی
در پروژه های دیگر با انواع مشابهی از چالش ها، همانند تشخیص موضوعات به صورت اتوماتیک از تصاویر ماهواره ای، ما نتایج خوبی را با استفاده از یک دیدگاه حاوی فرایند تفکیک تصویر به دو آبجکت / موضوع، همراه با استخراج ویژگی و دسته بندی آن، حاصل آوردیم (شکل ۱-۲). مثال های مربوطه شامل تشخیص نشتی نفت در تصاویر SAR (Solberg و همکاران، ۲۰۰۷)، و تشخیص مناطق میراث فرهنگی (Trier و همکاران، ۲۰۰۹) یا ادوات نقلیه (Larsen و همکاران، ۲۰۰۹) با استفاده از تصاویر نوری دارای رزولوشن بالا می باشند. ما با استفاده از یک دیدگاه مشابه فرایند تشخیص و نقشه برداری بهمن به صورت اتوماتیک را ارائه می نماییم. هر مرحله فرایند می بایست به گونه ای منطبق و تعدیل گردد تا در تطابق با ضروریات شناسایی شیء / موضوع خاص، که در اینجا بهمن است، باشد.
۳- مجموعه داده  های تجربی
در ابتدا دو تصویر SPOT از ناحیه Tyin در مرکز نروژ گردآوری و مرتب شد. این تصاویر در دوازدهم و پانزدهم فوریه ۲۰۰۸، در حدوده دو هفته پس از چندین بهمن بزرگ در یک بازه زمانی بین بیست و چهارم الی بیست و ششم ژانویه، گردآوری شد. رزولوشن یا قدرت تفکیک پذیری پیکسل تصاویر m۲۰ می باشد. این تصاویر از نظر اعوجاج با استفاده از مدل ارتفاع دیجیتال (DEM) با رزولوشن m۲۵، همراه با نقاط کنترل انتخابی زمینی به صورت دستی، تصحیح شدند. هیچ ایستگاه مربوط به سنجش وضعیت آب و هوایی در منطقه وجود نداشت، اما نزدیک ترین ایستگاه ها معرف بارش برف در اولین هفته فوریه بوده اند. قابلیت تشخیص دیداری بهمن در تصاویر SPOT وجود نداشت، که به احتمال زیاد به واسطه بزرگی بیش از حد رزولوشن بوده است، با این حال شرایط آب و هوایی بین این رخداد و تصویر برداری نیز در این زمینه نقش داشته اند. جزئیات متعاقب در این باره در مستندات مربوط به این پروژه گزارش شده است رجوع شود به Frauenfelder و همکاران، ۲۰۱۰).
ما یک تصویر QuickBird را از ناحیه Hellesylt مورد تحلیل قرار داده و علاوه براین تصاویر دریافتی از ناحیه مرکزی نروژ که در ۱۶ آوریل ۲۰۰۵ (شکل ۱-۳) دریافت شده بود، و تصویر QuickBird از ناحیه  Dalsfjorden، که در سوم آوریل ۲۰۰۵ حاصل شده بود (شکل ۲-۳) را مورد بررسی و آنالیز قرار دادیم. چندین بهمن در این تصاویر مشهود می باشند که دارای رزولوشن ۶/۰ m بر روی یک نوار پان کروماتیک (همه رنگ پذیر) و ۴/۲ m در نوارهای چند طیفی (رنگ های آبی، سبز، قرمز و نزدیک مادون قرمز) می باشند. روش های تشخیص بهمن با توجه به تصویر Hellesylt توسعه یافته و کلیه داده های آموزشی مورد نیاز نیز از این تصویر استخراج شد. تصویر Dalsfjorden به عنوان یک تصویر اعتبار سنجی/ نمایشی برگزیده شد، بدین سان که کلیه پردازش تصاویر Dalsfjorden با استفاده از روش ها و داده های آموزشی استخراج یافته از تصویر Hellesylt حاصل و اعمال شده اند.
۴- تفکیک ساختارهای بهمن
دو استراتژی تفکیک مختلف مورد آزمایش قرار گرفته اند: استراتژی تفکیک بافت محور و استراتژی تفکیک بر مبنای فیلترهای جهت دار. این دو استراتژی در بخش های ۱-۴ و ۲-۴ به ترتیب به مورد بحث قرار خواهند گرفت.
۱-۴٫ تفکیک بافت محور
بافت یکی از ویژگی های مهمی به شمار می آید که قابلیت تمایز بصری نواحی تحت تاثیر بهمن در مقایسه با نواحی بدون تاثیر را در تصاویر مربوطه میسر می سازد. اولین تلاش ما جهت برآوردهای بافتی در زمینه تفکیک می باشد. این دیدگاه حاصل آمده از Bühler و همکاران (۲۰۰۹) است، که اقدام به ارائه روشی برای تشخیص اتوماتیک و نقشه برداری رسوبات بهمن در منطقه کوهستانی آلپ سوئیس با استفاده از تصویر برداری هوایی بصری نموده اند. ما قبل از تشریح تحقیق خود به طور خلاصه دیدگاه Bühler  را به بحث می گذاریم.
۲-۴٫ تفکیک بهمن با استفاده از فیلترهای جهت دار
استخراج خواص بافتی از طریق به هم پیچیدگی تصویر با یک فیلتر مشخص غالبا در فرایند جداسازی و دسته بندی بافت اعمال می شود (به طور مثال به مبحث Varma و Zisserman، ۲۰۰۴، Fogel و Sagi، ۱۹۸۹، Bovik و همکاران، ۱۹۹۰،  Jain و همکاران، ۱۹۹۷ رجوع شود). به طور متعارف، یک سری از تصاویر به هم پیچیده به وسیله کاربرد بانکی از فیلترها ایجاد می شوند، که هرکدام دارای ویژگی های خاص خود هستند (همانند مقیاس، جهت، فرکانس و غیره). سپس هر تصویر فیلتر شده به یک تصویر چند بعدی ترکیب گردیده و متعاقبا جهت طبقه بندی تصویر به بخش های دارای الگوهای بافت مشابه مورد تحلیل قرار می گیرد.
۵- استخراج و طبقه بندی ویژگی های شیب
ما هم اکنون برخی از ایده های مرتبط با استخراج ویژگی های شیب و چگونگی انجام دسته بندی آبجکت مبنا را مورد بررسی قرار می دهیم تا آنکه از بکارگیری آبجکت های مارک دار شده با قابلیت اعتماد پایین جلوگیری شود. این ویژگی ها و روش هایی که ما ارائه می نماییم به صورت ابتدایی بوده و صرفا هم اکنون در آغاز این مسیر می باشیم. با این حال برخی از نتایج آزمون بسیار امید بخش هستند.
۱-۵٫ استخراج ویژگی های شیب
برای هر ناحیه بالقوه بهمن از ماژول تفکیک سازی، چندین شکل و ویژگی های شیب محتوا مبنا را می توان استخراج نمود. ما بررسی موارد ذیل را پیشنهاد می نماییم:
۲-۵٫ دسته بندی
با استفاده از ویژگی های پیشنهادی در بخش ۱-۵ نواحی بالقوه بهمن می بایست با استفاده از یک کلاسیفایر مناسب دسته بندی شوند. روش های بسیاری را می توان جهت ایجاد کلاسیفایر به کار گرفت، با این حال، چیزی که برای غالب کلاسیفایرها شایع است آن است که آنها نیازمند مقداری بردارهای ویژگی شیب در فاز فراگیری هستند.
 
۳-۵٫ ارزیابی کرانه ها، پیوستگی و برچسب زنی بهمن
پس از مرحله رده بندی، پیوسته سازی نواحی تشخیص داده شده بهمن ضروری می باشد. در اینجا قواعد محتوا مبنا غالبا به کار گرفته می شوند. به طور مثال، نواحی در داخل یک مسیر و نزدیک به یک فاصله را می توان به بهمن یکسانی تخصیص داد. به علاوه، یک ارزیابی مجدد کرانه های بهمن از طریق رشد نواحی تشخیصی، تحت برخی از قواعد محتوا مبنا، قابل اعمال خواهد بود.
۶- نتایج آزمایشی
۱-۶٫ تفکیک برمبنای بافت
نتیجه آستانه سازی آنتروپی برای کل تصویر Hellesylt در شکل ۲-۶ نشان داده شده است. برخی از تصاویر نزدیک بهمن ها و نتیجه آستانه سازی آنتروپی منطبق در شکل ۱-۶، ۳-۶ و ۴-۶ نشان داده شده اند. توجه شود که بخش هایی از برخی از بهمن ها تفکیک نشده اند چرا که ما از ماسک جنگل جهت کاهش تعداد تشخیص های اشتباه بهمن استفاده می نماییم.
۲-۶٫ تفکیک برمبنای فیلترهای جهت دار
نتایج بکارگیری یک باند فیلتر بر روی نواحی مختلف را می توان ارتقای ویژگی های مختلف تصویر بر مبنای نوع فیلتر کاربردی دانست (شکل ۵-۶). نوعا، بهمن از طریق بکارگیری فیلترهای جهت دار شیب ارتقا می یابد، در حالیکه درختان پراکنده دیده نمی شوند (شکل ۵-۶، تصاویر میانی). با کاربرد فیلترهای جهت دار عمودی، ما واکنش متضاد را حاصل می آوریم (شکل ۵-۶، تصاویر پایینی).
۱-۲-۶٫ تحلیل اعتبار سنجی تصویر
نتایج بکارگیری روش فیلتر جهت دار بر روی تصویر Dalsfjorden، که دیکشنری تکستون از تصویر Hellesylt موارد مطلوبی را در این باب فراگرفته، مناسب گزارش شده است (شکل ۱۱-۶- شکل ۱۴-۶). با توجه به تصویر Hellesylt، نواحی استخراج شده این الگوریتم منطبق با بهمن بوده و اقدام به مجزا سازی جنگل پراکنده و برف ناهموار از بهمن می نماید. به علاوه برای تصویر Dalsfjorden، این الگوریتم قابلیت حصول کامل شکل بهمن ها را نخواهد داشت.
۷- مباحث و نتیجه گیری
شاید بزرگترین چالش اعمال فرایند تفکیک بصورت موفقیت آمیز باشد، یعنی مشخص نمودن نواحی تصویر که منطبق با مناطق بالقوه بهمن هستند. با این وجود، هردوی دیدگاه های GLCM و فیلتر جهت دار قابلیت استخراج نواحی بالقوه بهمن را خواهند داشت. نتایج فرایند تفکیک معرف آن است که دیدگاه GLCM از نظر رویه های استخراجی دارای ویژگی های استخراجی کرانه ای بهتری در مقایسه با دیدگاه فیلتر جهت دار می باشد، اما مشکلی در زمینه جدا نمودن درختان کم پشت / پراکنده از نواحی بهمنی وجود دارد. توانمندی دیدگاه فیلتر جهت دار در آن است که این دیدگاه قابلیت جدا نمودن درختان کم پشت از نواحی بهمنی را به خوبی دارا می باشد. البته نقص اصلی آن اشتباه گرفتن نواحی سایه دار با صخره است. براین مبنا تحقیقات بیشتری جهت مشخص نمودن مناسب نواحی سایه دار الزامی می باشد.
در این تحقیق ما به طور مختصر استخراج ویژگی بخش های نگاشت شده بهمن را ارائه نمودیم. از طریق مقایسه ویژگی های مرتبط با شکل با ویژگی های بافت محور، نظیر تعداد آبجکت های مجاور، ویژگی زمین و غیره، ما عقیده داریم که فرآیند تشخیص نقشه بهمن ها را می توان به طور موفقیت آمیزی انجام داد. 
لطفا به جای کپی مقالات با خرید آنها به قیمتی بسیار متناسب مشخص شده ما را در ارانه هر چه بیشتر مقالات و مضامین ترجمه شده علمی و بهبود محتویات سایت ایران ترجمه یاری دهید.
تماس با ما

اکنون آفلاین هستیم، اما امکان ارسال ایمیل وجود دارد.

به سیستم پشتیبانی سایت ایران ترجمه خوش آمدید.