التعرف على حدود الأنهار الجليدية في صور SAR المستقطبة الكاملة بناءً على التعلم العميق

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing 210000, China

  • Email:734408513@qq.com
  • Introduction:E-mail734408513@qq.com
FAN Jiyan,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing 210000, China

  • Email:kecq@nju.deu.cn
  • Introduction:E-mailkecq@nju.deu.cn
KE Changqing*,  
  • Affiliation:

    School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing 210000, China

YAO Guohui,  
  • Affiliation:

    School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing 210000, China

WANG Zifei

ملخص

يُعد التعرف على الأنهار الجليدية ذا أهمية كبيرة لمراقبة الموارد المائية والتغيرات المناخية في المناطق المحيطة. تحتوي صور SAR المستقطبة الكاملة على ميزات غنية مثل تشتت سطح الأرض، التشتت الزوجي، التشتت الحجمي، والخصائص الإحصائية، بينما يمكن للتعلم العميق استغلال معلومات الصور بشكل كامل، لذلك فإن استخدام صور SAR المستقطبة الكاملة مع التعلم العميق يمكن أن يوفر نتائج دقيقة في التعرف على الأنهار الجليدية. تستند هذه الدراسة إلى صور ALOS2-PALSAR المستقطبة الكاملة من الطرف الغربي لسلسلة جبال الهيمالايا، حيث تم التعرف على الأنهار الجليدية باستخدام شبكة استخراج الميزات VGG16 مع نموذج الشبكة العصبية التفافية الكاملة U-net المدمجة في VGG16-unet. تشمل الميزات المستخدمة عناصر قطر مصفوفة التماسك المستقطب، وفريمان-دوردن، H/A/α، باولي، فانزيل، ياماجوشي، وهذه 5 معلمات تحلل استقطاب بمجموع 19 ميزة. لاستغلال معلومات الصور بالكامل، تم تحليل وتركيب هذه الميزات ومقارنة دقة التعرف على الأنهار الجليدية بينها لاختيار أفضل ميزة. ونظرًا لاختلاف تضاريس الأنهار الجليدية وغير الأنهار الجليدية بشكل واضح، فقد تم دمج بيانات DEM، الانحدار، وزاوية السقوط المحلية كميزات مساعدة مع ميزات الاستقطاب. من خلال مقارنة دقة تصنيف ميزات الاستقطاب المختلفة، تبين أن ميزات باولي، فريمان-دوردن، فانزيل، ياماجوشي ذات الخصائص الفيزيائية تحقق دقة تصنيف عالية، وكانت دقة تصنيف ميزات باولي هي الأعلى حيث بلغت الدقة العامة (OA) 92.54% ومتوسط مقياس التداخل للمستخدم (mIoU) 78.78%. بعد إضافة بيانات التضاريس، ارتفعت الدقة العامة (OA) إلى 94.34% ومتوسط مقياس التداخل للمستخدم (mIoU) إلى 82.35%. ولزيادة دقة التعرف على الأنهار الجليدية أكثر، تم اقتراح طريقة دمج متقاطع لميزات SDV (انتشار السطح، التشتت الزوجي، التشتت الحجمي) التي تم اختيارها بناءً على الدقة العامة (OA) ومعدل الاستدعاء (Recall) للميزات أحادية النطاق، وأظهرت النتائج أن هذا الدمج وصل إلى دقة عامة (OA) بلغت 94.98% ومقياس تداخل للمستخدم (mIoU) بلغ 85.67%، أي أعلى بنسبة 0.64% و3.32% على التوالي مقارنة بدقة تصنيف ميزات باولي. تشير النتائج المذكورة إلى أن اختيار أفضل تركيبة من الميزات ودمجها مع التعلم العميق يلعب دورًا مهمًا في تحسين دقة التعرف على الأنهار الجليدية.

مفهوم

الاستشعار عن بعد; الأنهار الجليدية; ALOS2-PALSAR; تحليل الاستقطاب; تقسيم الصور; التعلم العميق; الهيمالايا

References

  1. 1.
    Badrinarayanan V, Kendall A and Cipolla R. 2017. SegNet: a deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(12): 2481-2495
  2. 2.
    Brun F, Berthier E, Wagnon P, Kääb A and Treichler D. 2017. A spatially resolved estimate of high mountain Asia glacier mass balances from 2000 to 2016. Nature Geoscience, 10(9): 668-673
  3. 3.
    Callegari M, Carturan L, Marin C, Notarnicola C, Rastner P, Seppi R and Zucca F. 2016. A Pol-SAR analysis for alpine glacier classification and snowline altitude retrieval. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(7): 3106-3121
  4. 4.
    Cloude S R. 1985. Target decomposition theorems in radar scattering. Electronics Letters, 21(1): 22-24
  5. 5.
    Cloude S R and Pottier E. 1996. A review of target decomposition theorems in radar polarimetry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(2): 498-518
  6. 6.
    Freeman A and Durden S L. 1998. A three-component scattering model for polarimetric SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(3): 963-973
  7. 7.
    Harris C, Arenson L U, Christiansen H H, Etzelmüller B, Frauenfelder R, Gruber S, Haeberli W, Hauck C, Hölzle M, Humlum O, Isaksen K, Kääb A, Kern-Lütschg M A, Lehning M, Matsuoka N, Murton J B, Nözli J, Phillips M, Ross N, Seppälä M, Springman S M and Vonder Mühll D. 2009. Permafrost and climate in Europe: monitoring and modelling thermal, geomorphological and geotechnical responses. Earth-Science Reviews, 92(3/4): 117-171
  8. 8.
    Huang L, Li Z, Tian B S, Zhou J M and Chen Q. 2014. Recognition of supraglacial debris in the Tianshan mountains on polarimetric SAR images. Remote Sensing of Environment, 145: 47-54
  9. 9.
    Immerzeel W W, van Beek L P H and Bierkens M F P. 2010. Climate change will affect the Asian water towers. Science, 328(5984): 1382-1385
  10. 10.
    Lee J S, Wen J H, Ainsworth T L, Chen K S and Chen A J. 2009. Improved sigma filter for speckle filtering of SAR imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(1): 202-213
  11. 11.
    Nie Y, Zhang Y L, Liu L S and Zhang J P. 2010. Monitoring glacier change based on remote sensing in the Mt. Qomolangma national nature preserve, 1976-2006. Acta Geographica Sinica, 65(1): 13-28
  12. 12.
    Parrella G, Hajnsek I and Papathanassiou K P. 2016. Polarimetric decomposition of L-band PolSAR backscattering over the austfonna ice cap. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(3): 1267-1281
  13. 13.
    Paul F, Bolch T, Briggs K, Kääb A, McMillan M, McNabb R, Nagler T, Nuth C, Rastner P, Strozzi T and Wuite J. 2017. Error sources and guidelines for quality assessment of glacier area, elevation change, and velocity products derived from satellite data in the Glaciers_cci project. Remote Sensing of Environment, 203: 256-275
  14. 14.
    Paul F, Bolch T, Kääb A, Nagler T, Nuth C, Scharrer K, Shepherd A, Strozzi T, Ticconi F, Bhambri R, Berthier E, Bevan S, Gourmelen N, Heid T, Jeong S, Kunz M, Lauknes T R, Luckman A, Boncori J P M, Moholdt G, Muir A, Neelmeijer J, Rankl M, Van Looy J and Van Niel T. 2015. The glaciers climate change initiative: methods for creating glacier area, elevation change and velocity products. Remote Sensing of Environment, 162: 408-426
  15. 15.
    Ronneberger O, Fischer P and Brox T. 2015. U-net: convolutional networks for biomedical image segmentation//18th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Munich: Springer: 234-241
  16. 16.
    Scherler D, Bookhagen B and Strecker M R. 2011. Spatially variable response of Himalayan glaciers to climate change affected by debris cover. Nature Geoscience, 4(3): 156-159
  17. 17.
    Sharma J J, Hajnsek I, Papathanassiou K P and Moreira A. 2011. Polarimetric decomposition over glacier ice using long-wavelength airborne polSAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(1): 519-535
  18. 18.
    Shi J C and Dozier J. 1993. Measurements of snow-and glacier-covered areas with single-polarization SAR. Annals of Glaciology, 17: 72-76
  19. 19.
    Simonyan K and Zisserman A. 2015. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv:1409.1556
  20. 20.
    Singh G, Venkataraman G, Yamaguchi Y and Park S E. 2014. Capability assessment of fully polarimetric ALOS-PALSAR data for discriminating wet snow from other scattering types in mountainous regions. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(2): 1177-1196
  21. 21.
    Takeuchi S and Oguro Y. 2003. A comparative study of coherence patterns in C-band and L-band interferometric SAR from tropical rain forest areas. Advances in Space Research, 32(11): 2305-2310
  22. 22.
    Thakur P K, Aggarwal S P, Arun G, Sood S, Kumar A S, Mani S and Dobhal D P. 2017. Estimation of snow cover area, snow physical properties and glacier classification in parts of western Himalayas using C-band SAR data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 45(3): 525-539
  23. 23.
    Usami N, Muhuri A, Bhattacharya A and Hirose A. 2016. PolSAR wet snow mapping with incidence angle information. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13(12): 2029-2033
  24. 24.
    van Zyl J J, Arii M and Kim Y. 2011. Model-based decomposition of polarimetric SAR covariance matrices constrained for nonnegative eigenvalues. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(9): 3452-3459
  25. 25.
    Vijay S and Braun M. 2018. Early 21st century spatially detailed elevation changes of Jammu and Kashmir glaciers (Karakoram-Himalaya). Global and Planetary Change, 165: 137-146
  26. 26.
    Yamaguchi Y, Moriyama T, Ishido M and Yamada H. 2005. Four-component scattering model for polarimetric SAR image decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(8): 1699-1706
  27. 27.
    Yao G H, Ke C Q, Zhou X B, Lee H, Shen X Y and Cai Y. 2020. Identification of alpine glaciers in the central Himalayas using fully polarimetric L-band SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(1): 691-703
  28. 28.
    Zhao Q H, Guo S B, Li X L and Li Y. 2018. Polarimetric SAR sea ice classification based on target decompositional features. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 47(12): 1609-1620

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website