|
|
آشکارسازی تغییرات عوارض زمینی در تصاویر ماهوارهای با استفاده از تبدیل فوریه کسری گسسته
|
|
|
|
|
نویسنده
|
صفا راضیه ,ضیائیان فیروزآبادی پرویز ,توکلی صبور محمد
|
منبع
|
علوم زمين خوارزمي - 1402 - دوره : 9 - شماره : 1 - صفحه:116 -149
|
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.
|
کلیدواژه
|
سنجش از دور، آشکارسازی تغییرات، تبدیل فوریه کسری گسسته، سنجنده سنتیل 2، ساختارهای زمینشناسی
|
آدرس
|
دانشگاه خوارزمی, دانشکده علوم جغرافیایی, گروه سنجش از دور, ایران, دانشگاه خوارزمی, دانشکده علوم جغرافیایی, گروه سنجش از دور, ایران, دانشگاه خوارزمی, دانشکده علوم جغرافیایی, گروه سنجش از دور, ایران
|
پست الکترونیکی
|
tavako_m@yahoo.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
satellite based band features change detection using discrete fractional fourier transform
|
|
|
Authors
|
safa raziyeh ,zeaieanfirouzabadi parviz ,tavakoli sabor mohammad
|
Abstract
|
changes in earth surface features may occur due to internal or external changes. however, regardless of the origin of the change, detection and monitoring of these changes will contribute to environmental planning for sustainable development and optimal utilization of resources. in this sense, introducing and implementing methods that are successful in recognizing the magnitude and trend of change will be useful. for this reason, the processing of satellite images in different sciences and with different purposes has become one of the main areas of research. this study aims to identify the changing areas frequency domain using discrete fractional fourier transform method and the optimal order of discrete fractional fourier transform to determine the accuracy and completeness of change detection in satellite images. in this regard, due to the inability of existing software packages on detecting changes using discrete fourier transform, a software has been developed in matlab environment. first, the accuracy of the output generated through developed software was evaluated on differential sample images. then, using landsat and sentinel2 satellite images from different dates and finding the value of coefficient “a” in the fourier fraction transform, different outputs were obtained. here, the results of the change image obtained from the optimal fractional fourier transform method were compared with the difference image. the bands 2, 3 and 4 of sentinel 2 did not indicate any sensitivity to changes in geological structures. however, they showed most of the changes in vegetated areas. however, band 8 (infrared band) of this sensor not only detected changes on vegetated areas, but also revealed changes in geological structures.
|
Keywords
|
remote sensing ,change detection ,discrete fractional fourier transform ,sentinel 2 sensor ,structural geology
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|