Abstract:
آشکارسازی موفق هدف، به خصوص در صورت وجود تشابه طیفی بین هدف و ناحیهی پسزمینهی هدف، همواره از مسائل قابل توجه در مطالعات سنجش از دور است. از طرفی تهیهی نقشهی پهنههای فرسایش بادی هم به دلیل رفتار طیفی مشابه با دیگر پدیدهها و هم نحوهی پراکنش مکانی این واحدها در سطح زمین، امری دشوار است؛ ازاینرو مطالعهی حاضر تلاش میکند با استفاده از روشهای آشکارسازی، به استخراج مطلوب این پهنهها از تصاویر ماهوارهای بپردازد. تصاویر ابر طیفی میتوانند قابلیت خوبی در این امر داشته باشند، ولی دسترسی آسان و بهموقع در زمانهای منطبق با مطالعات میدانی سخت خواهد بود. لذا در این پژوهش از آخرین نسل تصاویر ماهوارهای لندست ۸ (OLI) با توجه به دسترسی آسان مربوط به فوریه ۲۰۱۵، در مطالعهی منطقهی شمال غرب استان خوزستان استفاده شد. برای این منظور از روشهای فیلتر تطبیق یافته (MF)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، روش برآورد کننده سازگار یافته تطبیقی (ACE) و روش نقشهبردار زاویهای طیفی (SAM) استفاده شد. برای ارزیابی دقت نقشهی تهیه شده، از نمونههای حاصل از برداشتهای زمینی استفاده گردید. نتایج نشان داد روش MF با دقت کلی ۸۱ درصد و ضریب کاپای 0/71، در شناسایی مناطق هدف بیشترین دقت را نسبت به سه روش دیگر دارد. پس از روش MF، روش ACE با دقت کلی ۷۳ درصد عملکرد مناسبی را نشان داد. روشهای SVM و SAM به ترتیب با دقت کلی ۶۰ و ۴۸ درصد، نسبت به سایر روشها عملکرد ضعیفتری را نشان دادند. نمودار ROC نیز این نتایج را تایید میکند. به نظر میرسد روش MF در زمینهی تمایز پدیدههای با رفتار طیفی نزدیک به هم، کارایی بالاتری دارد و نسبت به روشهایی چون SVM، کمتر تحتتاثیر تداخلات کاذب ناشی از ابر دادهها قرار میگیرد و میتواند برای تهیهی تفکیک پدیدههایی چون پهنههای فرسایش بادی مناسب باشد.
Successful target detection, especially if there is a similarity between the target and the background area, always is a noticeable issue in remote sensing studies. Because of the spectral behavior similarity to the other phenomena and spatial distribution of these units, the mapping of wind erosion units is difficult. Thus, this study attempts to detect the favorable areas by using matched filter (MF) methods and satellite imagery. In this regard, the latest generation of Landsat satellite imagery (Landsat 8 OLI) in February 2015 was used to study the North West of Khuzestan province. To evaluate this method, the other techniques in this field, such as Support Vector Machine (SVM), Adaptive Coherence Estimator (ACE) and Spectral Angle Mapper (SAM) are adapted to the methods. In order to assess the accuracy of the results, the ground samples were used. The study indicated that this method (MF) with 81 percent was more accurate than other methods in identifying of the target areas. Also ACE showed a good performance after the MF method. SVM and SAM showed lower performance and ROC curve also confirms these results. It seems that MF method has a higher performance than other methods such as SVM to distinguish phenomena with similar spectral behavior and less affected by interference from the data cloud and can be used successfully to provide separation maps of phenomena such as wind erosion units