نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکدة مهندسی، دانشگاه اراک
2 استادیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکدة مهندسی، دانشگاه اراک
چکیده
طی دهههای گذشته، طوفانهای گردوغبار از لحاظ مکانی و زمانی همواره در حال افزیش بودهاند. طوفانهای گردوغبار خاورمیانه سبب رسیدن آسیبهای بیشماری در حوزة سلامت اجتماعی، اقتصادی، زیستمحیطی و دیگر موارد به ساکنان مناطق جنوب و جنوبغرب ایران شده است. در این مقاله، بهمنظور بررسی طوفانهای گردوغبار، از دادههای سنجندة MODIS استفاده شد. از محاسن دادههای سنجندة MODIS، توان تفکیک طیفی و زمانی بالای آن است. در این پژوهش، از دو مجموعه دادة MODIS استفاده شد؛ بخش اول، دادههای توسعة مدل (رخداد 21-18 ژانویة 2018) و بخش دوم، دادههای تست و ارزیابی مدل. دادههای هواشناسی نیز، با توجه به بازة زمانی مورد مطالعه، جمعآوری شد. پس از پیشپردازش دادهها و آمادهکردن مشاهدات میدانی، ویژگی (ورودی شبکة عصبی مصنوعی) از دادههای سنجندة MODIS، بهروش پیشنهادی، تولید میشود. ازطریق شبکة عصبی مصنوعی، مدلی مناسب توسعه یافت که، بدینترتیب، میتوان گردوغبار استخراج و پارامتر دید افقی را، همزمان، برآورد کرد. خروجی مدل با خروجی شاخص NDDI مقایسة بصری شد. سپس، برای بررسی کارآیی روش پیشنهادی، مدل توسعهیافته با دادههای مربوط به زمان دیگر تست و خروجی مدل با خروجی شاخص NDDI مقایسة بصری شد. در نهایت، بهمنظور نشاندادن نقاط قوت و ضعف روش پیشنهادی، ارزیابی دقت ازطریق مقایسة نتایج روش پیشنهادی و پارامتر دید افقی در ایستگاههای سینوپتیک انجام شد. میزان خطای کلی، بهترتیب، 10%، 10%، 15% و 10% درمورد پردازش تصاویر هجدهم ژانویه، نوزدهم ژانویه، بیستم ژانویه و 21اُم ژانویة 2018 و 20% و 25% درمورد پردازش تصاویر 26اُم ژانویة 2019 و 28اُم اکتبر 2018 بهدست آمد. با اتصال به پایگاه دادة سازمان هواشناسی کشوری، روش پیشنهادی دارای قابلیت بهکارگیری در سیستم خودکار استخراج گردوغبار است.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Dust Detection Using MODIS Satellite Images Using An Artificial Neural Network
نویسندگان [English]
- Mehdi Amiri 1
- Saif ollah Soleimani 2
- Fakhteh Soltani Tafreshi 2
1 PHD Student Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran
2 Assistant Professor, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran
چکیده [English]
Dust storm increased in both spatial and temporal aspects during last decade. Middle East dust storms have caused countless social, economic and environmental damages for the residents of South and Southwest regions of Iran. MODIS satellite imagery has certain advantages, including available and useful spectral bands, with high spatial and radiation resolution and MODIS data are used in the present study. In this study, two MODIS datasets were used. Part one, model development data (January 18-21, 2018) and part two, model evaluation data. Metrological data are collected with respect to time interval studied. After preprocessing MODIS data and preparing field observations, features (artificial neural network input) were generated by proposed method from MODIS data. A model through artificial neural network analysis was developed. This model extracts dust storm and estmates visibility. Model outputs were compared visually with NDDI outputs.To evaluate the effectiveness of the proposed method, the developed model was tested with other time data. Model outputs were compared visually with NDDI outputs. Eventually, in order to reveal the strengths and weaknesses of the proposed method, an accuracy assessment has been carried out by comparing the models output with visibility parameter of synoptic stations. The observation root mean squared error are10%, 10%, 15% and 10% related to January 18th, January 19th, January 20th and 21th, and also, 20% and 25% related to January 26th, 2019 and October 28th, 2018, respectively.
کلیدواژهها [English]
- Dust enhancement
- remote sensing
- Feature generation
- Artificial Neural Network (ANN)
- MODIS