شناسایی بهترین الگوریتم تشخیص گرد و غبار به کمک داده های مودیس
محل انتشار: فصلنامه مخاطرات محیط طبیعی، دوره: 7، شماره: 15
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 533
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JNEH-7-15_012
تاریخ نمایه سازی: 30 شهریور 1399
چکیده مقاله:
گرد و غبار یکی از رویدادهای جوی مناطق خشک و نیمه خشک جهان است که در سالهای اخیر افزایش قابل توجه ای داشته و آثار و پیامدهای نامطلوبی را در بخشهای مختلف بر جای گذاشته است. در این پژوهش از تصاویر سنجنده مودیس به منظور شناسایی و انتخاب بهترین الگوریتم تشخیص گرد و غبار استفاده شد. بدین منظور سه رویداد گرد و غبار جنوب غرب ایران در سال 2012 با استفاده از پنج الگوریتم مختلف شناسایی شامل BTD آکرمن، شاخص گرد و غبار، میلر، TIIDI و DUST RGB، بارزسازی شدند و روشها مورد مقایسه قرار گرفتند. بررسیهای به عمل آمده نشان داد که روشهای BTD آکرمن، شاخص گرد و غبار و میلر نیازمند تنظیم آستانه برای هر رویداد هستند؛ از این رو آستانه های مناسب برای هر رویداد با استفاده از روش هیستوگرام تعیین و ریزگردها شناسایی شدند. روش TIIDI نیز قابلیت تفکیک گرد و غبار از سایر پدیده ها را بر روی زمین داشت ولی نتوانست گرد و غبار روی آب را به خوبی بارزسازی کند. در روش DUST RGB به خوبی گرد و غبار از بقیه عوارض قابل تشخیص بود. همچنین نتایج طبقه بندی و ارزیابی صحت تصاویر نشان داد که در هر سه رویداد گرد و غبار، روش DUST RGB بالاترین صحت کلی را در میان سایر روشها دارا میباشد. بنابراین بر اساس نتایج به دست آمده از ماتریس خطا و ارزیابی صحت، روش مذکور به عنوان بهترین الگوریتم شناسایی گرد و غبار انتخاب گردید.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
زهرا خیراندیش
کارشناس ارشد محیط زیست ، دانشکده محیط زیست/سازمان حفاظت محیط زیست
جواد بداق جمالی
دانشیار، دانشکده محیط زیست/سازمان حفاظت محیط زیست
بهزاد رایگانی
استادیار، دانشکده محیط زیست/سازمان حفاظت محیط زیست
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :