Научные статьи \ Прикладные науки. Медицина. Технология \ Инженерное дело. Техника в целом \ Общее машиностроение. Ядерная технология. Электротехника. Технология машиностроения \ Электротехника

Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования земли в условиях шумов

Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования земли в условиях шумов

Автор: Афанасьев Антон Аркадьевич, Замятин Александр Владимирович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 3 т.41, 2017 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрены наиболее используемые на практике методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования Земли. На их основе предложены подходы к формированию гибридных методов. Приведены результаты экспериментальных исследований методов в условиях шумов различного типа и интенсивности. По результатам экспериментов определены гибридные методы, позволяющие получать результаты лучшего качества по сравнению с известными методами при автоматизированном решении задачи идентификации изменений.

Идентификация изменений ландшафта, динамика ландшафта, гибридные методы идентификации, обработка цифровых изображений, анализ изображений, дистанционное зондирование земли и сенсоры, обнаружение

Короткий адрес: https://sciup.org/140228626

IDR: 140228626   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-3-431-440

Hybrid methods for automatic landscape change detection in noisy data environment

We consider most widely used practical methods for land cover change detection based on remote data sensing. Based on these methods, approaches to constructing hybrid methods are proposed. Results of the experimental study of the proposed methods in the presence of noise of various types and intensities are discussed. Based on the results of the experiments, hybrid methods that allow one to achieve a better quality in automatic change detection when compared to the known methods are determined.

Список литературы Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования земли в условиях шумов

  • Khandelwal, P. Unsupervised change detection of multispectral images using wavelet fusion and kohonen clustering network/P. Khandelwal, K.K. Singh, B.K. Singh, A. Mehrotra//International Journal of Engineering and Technology. -2013. -Vol. 5(2). -P. 1401-1406.
  • Lu, D. Change detection techniques/D. Lu, P. Mausel//International Journal of Remote Sensing. -2004. -Vol. 25(12). -P. 2365-2401. - DOI: 10.1080/0143116031000139863
  • Hussain, M. Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches/M. Hussain, D. Chen, A. Cheng, H. Wei, D. Stanley//ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. -2013. -Vol. 80. -P. 91-106. - DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2013.03.006
  • Lu, D. Current situation and needs of change detection techniques/D. Lu, G. Li, E. Moran//International Journal of Image and Data Fusion. -2014. -Vol. 5(1). -P. 13-38. - DOI: 10.1080/19479832.2013.868372
  • Collins, J.B. An assessment of several linear change detection techniques for mapping forest mortality using multitemporal Landsat TM data/J.B. Collins, C.E. Woodcock//Remote Sensing of Environment. -1996. -Vol. 56(1). -P. 66-77. - DOI: 10.1016/0034-4257(95)00233-2
  • Федосеев, В.А. Исследование методов выявления антропогенных изменений на земной поверхности по последовательности космических снимков высокого разрешения/В.А. Федосеев, Н.В. Чупшев//Компьютерная оптика. -2012. -Т. 36, № 2. -С. 279-288.
  • Ridd, M.K. A comparison of four algorithms for change detection in an urban environment/M.K. Ridd, J. Liu//Remote Sensing of Environment. -1998. -Vol. 63(2). -P. 95-100. - DOI: 10.1016/S0034-4257(97)00112-0
  • Singh, A. Digital change detection techniques using remotely sensed data/A. Singh//International Journal of Remote Sensing. -1989. -Vol. 10(6). -P. 989-1003. - DOI: 10.1080/01431168908903939
  • Васильев, К.К. Статистический анализ последовательностей многомерных изображений/К.К. Васильев, В.Р. Крашенников, А.Г. Ташлинский//Наукоёмкие технологии. -2013. -№ 5. -С. 5-11.
  • Jianya, G. A review of multitemporal remote sensing data change detection algorithms/G. Jianya, S. Haigang, M. Guorui, Z. Qiming//The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. -2008. -Vol. 37(B7). -P. 757-762.
  • Dhakal, A.S. Detection of areas associated with flood and erosion caused by a heavy rainfall using multitemporal Landsat TM data/A.S. Dhakal, T. Amada, M. Aniya, R.R. Sharma//Photogrammetric engineering and remote sensing. -2002. -Vol. 68(3). -P. 233-240.
  • Yuan, D. NALC land cover change detection pilot study Washington D.C. area experiments/D. Yuan, C. Elvidge//Remote Sensing of Environment. -1998. -Vol. 66(2). -P. 166-178. - DOI: 10.1016/S0034-4257(98)00068-6
  • Muchoney, D.M. Change detection for monitoring forest defoliation/D.M. Muchoney, B.N. Haack//Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. -1994. -Vol. 60(10). -P. 1243-1251.
  • Macleod, R.D. A quantitative comparison of change detection algorithms for monitoring eelgrass from remotely sensed data/R.D. Macleod, R.G. Сongalton//Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. -1998. -Vol. 64(3). -P. 207-216.
  • Mas, J.-F. Monitoring land-cover changes: a comparison of change detection techniques/J.-F. Mas//International Journal of Remote Sensing. -1999. -Vol. 20(1). -P. 139-152. - DOI: 10.1080/014311699213659
  • Gong, P. Change detection using principal component analysis and fuzzy set theory/P. Gong//Canadian Journal of Remote Sensing. -1993. -Vol. 19(1). -P. 22-29. - DOI: 10.1080/07038992.1993.10855147
  • Du, P. Fusion of difference images for change detection over urban areas/S. Liu, P. Gamba, K. Tan, J. Xia//IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. -2012. -Vol. 5(4). -P. 1076-1086. - DOI: 10.1109/JSTARS.2012.2200879
  • Almutairi, A. Change detection accuracy and image properties: a study using simulated data/A. Almutairi, T.A. Warner//Remote Sensing. -2010. -Vol. 2(6). -P. 1508-1529. - DOI: 10.3390/rs2061508
  • Афанасьев, А.А. Оценка применимости подходов к идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования Земли/А.А. Афанасьев, А.В. Замятин//Информационные технологии. -2014. -№ 4. -С. 38-42.
  • Coppin, P.R. Processing of multitemporal Landsat TM imagery to optimize extraction of forest cover change features/P.R. Coppin, M.E. Bauer//IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. -1994. -Vol. 32(4). -P. 918-927. - DOI: 10.1109/36.298020
  • Kauth, R.J. The tasselled cap -a graphic description of the spectral-temporal development of agricultural crops as seen by LANDSAT/R.J. Kauth, G.S. Thomas//LARS Symposia. -1976. -P. 41-51.
  • Niemeyer, I. Change detection: The potential for nuclear safeguards/I. Niemeyer, S. Nussbaum. -In Book: Verifying Treaty Compliance/Ed. by R. Avenhaus, N. Kyriakopoulos, M. Richard, G. Stein. -Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. -P. 335-348.
  • McDermid, G.J. Object-based approaches to change analysis and thematic map update: challenges and limitations/G.J. McDermid, J. Linke, A.D. Pape, D.N. Laskin, AJ. McLane, S.E. Franklin//Canadian Journal of Remote Sensing. -2008. -Vol. 34(5). -P. 462-466. - DOI: 10.5589/m08-061
  • Al-Khudhairy, D.H.A. Structural damage assessments from Ikonos data using change detection, object-oriented segmentation, and classification techniques/D.H.A. Al-Khudhairy, I. Caravaggi, S. Giada//Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -2005. -Vol. 71(7) -P. 825-837. - DOI: 10.14358/PERS.71.7.825
  • Гиенко, А.Я. Геоинформационное картографирование и мониторинг изменения окружающей среды/А.Я. Гиенко, Г.А. Гиенко, М.О. Говоров//Интерэкспо Гео-Сибирь. -2012. -№ 1. -C. 150-157.
  • Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений/Р.А. Шовенгердт. -М.: Техносфера, 2010. -560 c. -ISBN: 978-5-94836-244-1.
  • Radke, R.J. Image change detection algorithms: A systematic survey/R.J. Radke//IEEE Transactions on Image Processing. -2005. -Vol. 14(3). -P. 294-307. - DOI: 10.1109/TIP.2004.838698
  • Dianat, R. On automatic threshold selection in regression method for change detection in remote sensing images/R. Dianat, S. Kasaei//Proceedings of the 4th International Symposium on Telecommunications. -2008. -P. 1-6.
  • Horne, E. New approach to dynamic thresholding/E. Horne, M.K. Yanni//EUSIPCO-94: European Conference on Signal Processing, Edinburg. -1994. -Vol. 1. -P. 34-44.
  • Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms/N. Otsu//IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. -1979. -Vol. 9(1). -P. 62-63. - DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076
  • Kittler, J. Minimum error thresholding/J. Kittler, J. Illingworth//Pattern Recognition. -1986. -Vol. 19(1). -P. 41-47. - DOI: 10.1016/0031-3203(86)90030-0
  • Richards, J.A. Remote sensing digital image analysis: An introduction/J.A. Richards, J. Xiuping. -Berlin: Springer, 1999. -340 p. -ISBN: 978-3642300615.
  • İlsever, M. Two-dimensional change detection methods/M. İlsever, C. Ünsalan. -London: Springer, 2012. -ISBN: 978-1-4471-4254-6.
  • Pacifici, F. Change detection algorithms: State of the art. . -2007. -URL: http://www.disp.uniroma2.it/earth_observation/pdf/CD-Algorithms.pdf (дата обращения 11.03.2016).
  • Sohl, T. Change analysis in the United Arab Emirates: an investigation of techniques/T. Sohl, L. Terry//Photogrammetric engineering and remote sensing. -1999. -Vol. 65(4). -P. 475-484.
  • Lambin, E.F. Change-vector analysis in multitemporal space: A tool to detect and categorize land-cover change processes using high temporal-resolution satellite data/E.F. Lambin, A.H. Strahlers//Remote Sensing of Environment. -1994. -Vol. 48(2). -P. 231-244. - DOI: 10.1016/0034-4257(94)90144-9
  • Shlens, J.A Tutorial on principal component analysis . -2009. -URL: http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/ddm/texts/Normal/pca.pdf (дата обращения 10.03.2016).
  • Benlin, X. Study on independent component analysis’ application in classification and change detection of multispectral images/X. Benlin, L. Fangfang, M. Xingliang, J. Huazhong//The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. -2008. -Vol. 37, Part B. -P. 871-875.
  • Marchesi, S. ICA and kernel ICA for change detection in multispectral remote sensing images/S. Marchesi, L. Bruzzone//Geoscience and Remote Sensing Symposium. -2009. -Vol. 2. -P. 980-983. - DOI: 10.1109/IGARSS.2009.5418265
  • Hyvärinen, A. Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis/A. Hyvärinen//IEEE Transactions on Neural Networks. -1999. -Vol. 10(3). -P. 626-634. - DOI: 10.1109/72.761722
  • Hyvärinen, A. Independent component analysis: algorithms and applications/A. Hyvärinen, E. Oja//Neural networks. -2000. -Vol. 13(4). -P. 411-430. - DOI: 10.1016/S0893-6080(00)00026-5
Еще
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp