آشکارسازی سه‌بُعدی تغییرات کاربری اراضی شهری مبتنی بر تحلیل شیء مبنای مدل‌های رقومی ارتفاعی

نویسندگان
دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی
چکیده
تغییرات در محیط زیست شهری، عمدتاً در ساخت، تخریب یا بازسازی ساختمانها، تحتتأثیر عواملی نظیر بلایای طبیعی و یا گسترش شهری بهوجود می‌آیند. شناسایی این تغییرات میتواند نقش بسزایی در بروزرسانی مدلهای سه‌بُعدی شهری و تصمیمگیری صحیح مدیران در مدیریت سوانح و بحران‌ها داشته باشد. از میان تمامی روشهای آشکارسازی تغییرات که به دو دستۀ دوبعدی و سه‌بُعدی تقسیم میشوند، روشهای آشکارسازی سه‌بُعدی تغییرات ساختمانها، بهدلیل مرتفع بودن عارضۀ ساختمان، مناسبتر هستند و نتایج حاصل از آنها به واقعیت نزدیکتر است. هدف از این مطالعه ارائۀ روشی مؤثر برای آشکارسازی سه‌بُعدی تغییر در ساختمان‌های مناطق شهری براساس مدل‌های رقومی ارتفاعی است. روش ارائهشده در این مقاله شامل سهمرحله اصلی است: 1) تولید مدل رقومی سطح، مدل رقومی زمین و مدل رقومی سطح نرمال در دو بازۀ زمانی، 2) انجام تجزیه‌وتحلیل شیء مبنا شامل قطعه‌بندی و طبقه‌بندی ساختاری مدل‌های رقومی ارتفاعی بهمنظور تولید نقشه‌های طبقه‌بندی چندزمانه، 3) تهیۀ نقشه‌های تغییر و تجزیهوتحلیل درصد تغییر بین کلاس‌های مختلف عوارض در مناطق شهری. توانایی الگوریتم پیشنهادی در یک منطقه شهری درحالتوسعه سریع در تهران، در فاصلۀ زمانی 9 ساله ارزیابی شد. نتایج بهدستآمده حاکی از کاهش سطح زمین و خاک لخت در حدود 37/1% است و همچنین، ساختمان‌های کمارتفاع (کمتر از 3 طبقه) نیز در حدود 6/7% کاهش یافته‌اند. علاوهبر این، کلاس ساختمان‌های مرتفع (بیش از سه طبقه) در حدود 4/16% افزایش یافته که علاوهبر نوسازی ساختمان‌های کمارتفاع، سازه‌های جدید را نیز شامل می‌شود.



واژه‌های کلیدی:شکارسازی تغییرات، ساختمان‌، مدل سه‌بُعدی شهری، تحلیل شیء ‌مبنا، قطعه‌بندی، ویژگی‌های ساختاری.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عبداللهی، علی اصغر، خبازی، مصطفی، درانی زاده، زهرا، "مدلسازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از شبکه‌ی عصبی پرسپترون (مطالعه موردی : شهر لاهیجان) " برنامه ریزی و آمایش فضا، دوره 24، شماره 1، ص. 79-49، 1399.
علیمحمدی، عباس، عیسوی، وحید، کرمی، جلال، "افزایش دقت در طبقه بندی کاربری و پوشش اراضی مبتنی بر شاخص های قابل استخراج از واریوگرام در تصاویر ماهواره ای" برنامه ریزی و آمایش فضا، دوره 15، شماره 3، ص. 18-1، 1390.
علیمحمدی، عباس، موسیوند، علی جعفر، شایان، سیاوش، "پیش بینی تغییرات کاربری و پوشش زمین با استفاده از تصاویر ماهواره ای و مدل زنجیره ای مارکوف" برنامه ریزی و آمایش فضا، دوره 14، شماره 3، ص. 131-117، 1389.
Abdollahi, A., Khabbazi, M. and Daranizadeh, Z. “Modeling Land Use Changes Using Perceptron Neural Network (Case Study: Lahijan City),” The Journal of Spatial Planning 24 (1), 49-79, 2020.
Akca, D., Freeman, M., Sargent, I. and Gruen, A. “Quality assessment of 3D building data”. The Photogrammetric Record 25 (132), 339-355, 2010.
Alimohammadi, A., Eisavi, V. and Karami, J. “Increasing accuracy in land use/ cover classification based on extracted indicators from variogram in satellite images,” The Journal of Spatial Planning 15 (3), 1-18, 2001.
Alimohammadi, A., Mousivand, A.J. and Shayan, S. “Predicting land use/ cover changes using satellite images and the Markov chain model,” The Journal of Spatial Planning 14 (3), 117-131, 2000.
Bouziani, M., Goïta, K. and He, D.-C. “Automatic change detection of buildings in urban environment from very high spatial resolution images using existing geodatabase and prior knowledge”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 65 (1), 143-153, 2010.
Brunner, D., Lemoine, G. and Bruzzone, L. “Earthquake damage assessment of buildings using VHR optical and SAR imagery”. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on 48 (5), 2403-2420, 2010.
Chaabouni-Chouayakh, H. and Reinartz, P. “Towards automatic 3D change detection inside urban areas by combining height and shape information”. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation 2011 (4), 205-217, 2011.
Chaabouni-Chouayakh, H., d'Angelo, P., Krauss, T. and Reinartz, P. “Automatic urban area monitoring using digital surface models and shape features”. In: Urban Remote Sensing Event (JURSE), 2011 Joint, pp. 85-88, 2011.
Chaabouni-Chouayakh, H., Krauss, T., d’Angelo, P. and Reinartz, P. “3D Change Detection Inside Urban Areas Using Different Digital Surface Models”. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 38 86-91, 2010.
Champion, N., Boldo, D., Pierrot-Deseilligny, M. and Stamon, G. “2D building change detection from high resolution satellite imagery: A two-step hierarchical method based on 3D invariant primitives”. Pattern Recognition Letters 31 (10), 1138-1147, 2010.
Daniel, S. and Doran, M. A. “geoSmartCity: geomatics contribution to the smart city”. In: Proceedings of the 14th Annual International Conference on Digital Government Research, pp. 65-71, 2013.
Dini, G., Jacobsen, K., Rottensteiner, F., Al Rajhi, M. and Heipke, C. “3D Building Change Detection Using High Resolution Stereo Images and a GIS Database”. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 1 299-304, 2012.
Eden, I. and Cooper, D. B. “Using 3D line segments for robust and efficient change detection from multiple noisy images”. In: 10th European Conference on Computer Vision, Marseille, France, 12-18, October, pp. 172-185, 2008.
Gong, P., Biging, G. S. and Standiford, R. “Technical Note: Use of Digital Surface Model for Hardwood Rangeland Monitoring”. Journal of Range Management 53 (6), 622-626, 2000.
Gruen, A. “Next generation smart cities-the role of geomatics”. BBC 26.17: 32.81 G 547 (25), 25, 2013.
Gruen, A. and Akca, D. “Least squares 3D surface and curve matching”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 59 (3), 151-174, 2005.
Guerin, C., Binet, R. and Pierrot-Deseilligny, M. “Automatic Detection of Elevation Changes by Differential DSM Analysis: Application to Urban Areas”. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 7 (10), 4020-4037, 2014.
Huang, X., Zhang, L., and Zhu, T. “Building change detection from multi temporal high-resolution remotely sensed images based on a morphological building index”. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of 7 (1), 105-115, 2014.
Martha, T. R., Kerle, N., Jetten, V., Westen, C. J. and Kumar, K. V. “Landslide volumetric analysis using Cartosat-1-derived DEMs”. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 7 (3), 582-586, 2010.
Matikainen, L., Hyyppä, J., Ahokas, E., Markelin, L. and Kaartinen, H. “Automatic detection of buildings and changes in buildings for updating of maps”. Remote Sensing 2 (5), 1217-1248, 2010.
Nebiker, S., Lack, N. and Deuber, M. “Building Change Detection from Historical Aerial Photographs Using Dense Image Matching and Object-Based Image Analysis”. Remote Sensing 6 (9), 8310-8336, 2014.
Pang, S., Hu, X., Wang, Z. and Lu, Y. “Object-Based Analysis of Airborne LiDAR Data for Building Change Detection”. Remote Sensing 6 (11), 10733-10749, 2014.
Qin, R. and Gruen, A. “3D change detection at street level using mobile laser scanning point clouds and terrestrial images”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 90 (2014), 23-35, 2014.
Qin, R., Tian, J. and Reinartz, P. “3D change detection – Approaches and applications”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (122). 41-56. 10.1016/j.isprsjprs.2016.09.013, 2016.
Rottensteiner, F., Trinder, J., Clode, S. and Kubik, K. “Building detection by fusion of airborne laser scanner data and multi-spectral images: Performance evaluation and sensitivity analysis”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 62 (2), 135-149, 2007.
Sasagawa, A., Baltsavias, E., Aksakal, S. K. and Wegner, J. D. “Investigation on automatic change detection using pixel-changes and DSM-changes with ALOS-PRISM triplet images”. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 1 (2), 213-217, 2013.
Sasagawa, A., Watanabe, K., Nakajima, S., Koido, K., Ohno, H. and Fujimura, H. “Automatic change detection based on pixel-change and DSM-change”. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 37 (Part B7), 1645-1650, 2008.
Schenk, T., Krupnik, A. and Postolov, Y. “Comparative study of surface matching algorithms”. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing 33 (B4), 518-524, 2000.
Singh, A. “Digital Change Detection Techniques Using Remotely-Sensed Data”. International Journal of Remote Sensing 10 (6), 989-1003, 1989.
Stal, C., Tack, F., De Maeyer, P., De Wulf, A. and Goossens, R. “Airborne photogrammetry and lidar for DSM extraction and 3D change detection over an urban area–a comparative study”. International Journal of Remote Sensing 34 (4), 1087-1110, 2013.
Tabib Mahmoudi, F., Samadzadegan, F., Reinartz, P. “Object oriented image analysis based on multi-agent recognition system”. Computers & Geosciences 54 (2013), 219–230, 2013.
Tian, J., Nielsen, A. A. and Reinartz, P. “Improving change detection in forest areas based on stereo panchromatic imagery using kernel MNF”. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52 (11), 7130 – 7139, 2014.
Vakalopoulou, M., Karantzalos, K., Komodakis, N. and Paragios, N. “Simultaneous registration and change detection in multitemporal, very high resolution remote sensing data”. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 61-69, 2015.
Vu, T., Matsuoka, M. and Yamazaki, F. “LIDAR-based change detection of buildings in dense urban areas”. In: Geoscience and Remote Sensing Symposium. IGARSS'04. IEEE International, pp. 3413-3416, 2004.
Waser, L., Baltsavias, E., Ecker, K., Eisenbeiss, H., Feldmeyer-Christe, E., Ginzler, C., Küchler, M. and Zhang, L. “Assessing changes of forest area and shrub encroachment in a mire ecosystem using digital surface models and CIR aerial images”. Remote Sensing of Environment 112 (5), 1956-1968, 2008.
Xiao, W., Vallet, B. and Paparoditis, N. “Change detection in 3D point clouds acquired by a mobile mapping system”. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 1 (2), 331-336, 2013.
Zavodny, A. G. “Change detection in LiDAR scans of urban environments”. Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, 2012.