علوم زمین خوارزمی

علوم زمین خوارزمی

آشکارسازی تغییرات عوارض زمینی در تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از تبدیل فوریه کسری گسسته

نویسندگان
دانشگاه خوارزمی
10.22034/KJES.2023.9.1.106261
چکیده
تغییرات عوارض سطح زمین ممکن است در اثر تحولات درونی یا بیرونی زمین رخ دهد. به هرحال، صرف نظر از منشاء تغییر، آشکارسازی و پایش این تغییرات کمک شایانی به برنامه‌ریزی محیطی در راستای توسعه پایدار و بهره‌برداری بهینه از منابع خواهد نمود. در این راستا، معرفی و اجرای روشهایی که در تشخیص شدت و روند تغییرات موفق باشند، مفید خواهد بود. به همین دلیل پردازش تصاویر ماهواره‌ای در علوم مختلف و با اهداف متفاوت، تبدیل به یکی از زمینههای اصلی پژوهش شده است. این پژوهش، با هدف مشخص کردن مناطق در حال تغییر با بهره‌گیری از روش تبدیل فوریه کسری گسسته و بررسی مرتبه بهینه تبدیل فوریه کسری گسسته بر صحت و کامل بودن آشکارسازی تغییرات در تصاویر ماهوارهای در فضای فرکانسی تصویر میپردازد. در این راستا با توجه به عدم توانایی نرم‌افزارهای موجود در آشکارسازی تغییرات با استفاده از تبدیل فوریه گسسته، با توسعه نرم افزار در محیط MATLAB، ابتدا اقدام به برآورد صحت کارکرد نرم افزار توسعه یافته بر روی تصاویر تفاضلی نمونه شد. سپس با بهره‌گیری از تصاویر ماهواره‌ای لندست و سنتینل2 متعلق به تاریخ‌های متفاوت و یافتن مقدار ضریب انعطاف‌پذیر a در تبدیل فوریه کسری، خروجی‌های متفاوت و متنوع بدست آمد. در اینجا نتایج با میزان همبستگی تصویر تفاضل و تصویر تغییر حاصل از روش تبدیل فوریه کسری بهینه مقایسه شدند. باندهای 2 ، 3 و 4 از سنجنده سنتینل 2 بر روی تغییرات ساختارهای زمین‌شناسی حساسیت خاصی نشان ندادند و بیشتر نواحی تغییر یافته پوشش گیاهی را نشان دادند. این در حالیست که باند 8 (باند مادون قرمز) از این سنجنده علاوه بر نواحی تغییریافته گیاهی، تغییرات در ساختارهای زمین‌شناسی را نیز بخوبی آشکار نمود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Barnsley, M.J., Moller-Jensen, L., Barr, S.L., 2001. Inferring urban land use by spatial and structural pattern recognition. Remote Sensing and Urban Analysis. Taylor and Francis 115-144.
Candan Ç., M. Alper Kutay., Haldun M. Ozaktas., 2000. The Discrete Fractional Fourier Transform”, IEEE Transactions on Signal Processing 48(5).
Dashti, S., Sabzeghabaei, Gh., Hedayatzadeh, F., Mohseni F., 2015. Application of Remote Sensing in Assessing and Management of Environment. International Conference in New Outcomes in Agricultural Sciences, Natural Resources and Environment.
Gong, M., Zaho J., Miao Q., Jiao L., 2016. Change detection in synthetic Aperture Radar Image Based on Deep Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks and learning Systems 27(1).
Hall, O., Hay, G. J., 2003. A multiscale object-specific approach to digital change detection. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 4, 311-327.
Hussain M., Chen D., Cheng A., Wei H., Stanley D., 2013. Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 80, 91-106.
Jensen, J.R., 1983. Urban/Suburban Land Use Analysis, Manual of Remote Sensing. American Society of Photogrammetry. Falls Church, Virginia 1571–1666.
Jensen, J.R., 2015. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective”, Pearson Series in Geographic Information Science.
Lin, Pao-Yen., 1999. The fractional Fourier transform and its applications. National Taiwan University, Taipei, Taiwan.
Lu D., Mausel P., Brondizio E., Moran. E., 2004. Change detection techniques. International journal of remote sensing 25. 2365-2401.
Malini, S., Moni, R.S., 2014. Impulse Image Noise Reduction Using Fuzzy-Cellular Automata Method. Journal of Engineering and Advanced Technology 4(1) 63-67.
Mendlovic D., Ozaktas Haldun M., 1993. Fractional Fourier transforms and their optical implementation. Journal of Optical Society of America 9(10).
Moghimi, A., 2014. Integrating Spectral and Textural Information to Detect Changes using Multi-Temporal Satellite Images and Using Direct and after Classification Comparison. M.E. Thesis, Department of Surveying, KN Tousi University of Technology.
Namias V., 1980. The Fractional Order Fourier Transform and Its Application to quantum mechanics. Journal of Institute of Mathematics and its Applications 25 241-265.
Organi M, 2006. Monitoring Urban Expansion Using Satellite Images Vis Spectral Mixing Model and After Classification Comparison. M.E. Thesis, Department of Civil Engineering. University of Tehran. In Persian.

Ozaktas H. M., Arikan O., Kutay M. A., Bozdagi G.., 1996. Digital Computation of the Fractional Fourier Transforms. IEEE Transactions on Signal Processing 44(9) 2141- 2150.
‌Sadeghi, V., 2011. Knowledge-Based System for Map Updating using Satellite Images. M.E. Thesis, Department of Surveying, KN Tousi University of Technology.
Singh, A., 1989. Digital Change Detection Techniques Using Remotely Sensed Data. International Journal of Remote Sensing 10 989-1003.
Singh, S., Singh K., 2013. Image Change Detection by Means of Discrete Fractional Fourier Transform. International Journal of Computer Applications 77(16)16-20.
Sinha P., 2010. Speech Processing in Embedded Systems. Springer New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-0-387-75581-6.
Yang, W., Haifeng Song, Lei Du, Songsong Dai, Yingying XuA., 2022. Change Detection Method for Remote Sensing Images Based on Coupled Dictionary and Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience 3404858. https://doi.org/10.1155/2022/3404858.