Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
BÀI BÁO BỊ RÚT LẠI: Ứng dụng đánh giá rủi ro môi trường sinh thái đất dựa trên hình ảnh SAR
Tóm tắt
Môi trường sinh thái của đất là một phần quan trọng của hệ sinh thái. Việc trích xuất thông tin môi trường sinh thái đất là rất quan trọng để thực hiện theo dõi sự thay đổi môi trường và phát triển bền vững. Trong quá khứ, con người đã sử dụng phương pháp đo đạc trên bề mặt và công nghệ cảm biến từ xa quang học để trích xuất thông tin về môi trường sinh thái đất. Theo dữ liệu được đo bằng phương pháp khảo sát bề mặt, độ chính xác tương đối thấp và khó để đáp ứng nhu cầu ứng dụng của con người. Tuy nhiên, do đặc điểm riêng, cảm biến từ xa quang học dễ bị ảnh hưởng bởi thời tiết và không thể trích xuất thông tin về môi trường sinh thái đất một cách kịp thời và chính xác. Sự phát triển của công nghệ SAR mang đến một phương pháp mới để trích xuất thông tin môi trường sinh thái đất. Công nghệ này không bị ảnh hưởng bởi mây, mưa và sương mù và có thể được sử dụng để theo dõi đánh giá rủi ro môi trường sinh thái đất cả ngày. Ngoài ra, hình ảnh SAR đầy đủ phân cực trực tiếp mở ra một phương pháp mới cho việc trích xuất thông tin sinh thái đất. Dựa trên Wishart H/α, thuật toán phân loại trích xuất thông tin che phủ môi trường sinh thái đất từ hình ảnh SAR đầy đủ phân cực. Thuật toán phân loại được áp dụng cho tất cả dữ liệu phân cực trong một khu vực nhất định, và thông tin che phủ được trích xuất dựa trên cơ chế tán xạ của môi trường sinh thái trên mặt đất. Sau khi so sánh độ chính xác trích xuất với hình ảnh quang học, nhận thấy rằng thông tin che phủ môi trường sinh thái đất được trích xuất bằng các phương pháp khác nhau dưới các giá trị hình ảnh đa chiều khác nhau. Sử dụng phân tích sai số để cải thiện thuật toán phân loại, nâng cao độ chính xác của việc trích xuất thông tin che phủ môi trường sinh thái đất, từ độ chính xác trước đây là 54.0% lên 81.7%, và từ 73.1% lên 88.0%. Dựa trên tác động của việc ứng dụng hình ảnh SAR trong đánh giá rủi ro môi trường sinh thái đất, một mô hình đánh giá khái niệm mới được thiết lập. Thông qua phương pháp này, mô hình đánh giá trước đây có thể được cải thiện.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Aedla R, Dwarakish GS, Venkat Reddy D (2015) Automatic shoreline detection and change detection analysis of Netravati-Gurpur River mouth using histogram equalization and adaptive thresholding techniques. Aqua Proce 4:563–570. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.073
Alizadeh Ketek Lahijani H, Tavakoli V, Amini AAH (2008) South Caspian river mouth configuration under human impact and sea level fluctuations. Environ Sci 5(2):65–86
Boak EH, Turner IL (2005) Shoreline definition and detection: a review. J Coast Res 21(4):688–703. https://doi.org/10.2112/03-0071.1
Chaichitehrani N, Li C, Xu K, Allahdadi MN, Hestir EL, Keim BD (2019) A numerical study of sediment dynamics over Sandy Point dredge pit, west flank of the Mississippi River, during a cold front event. Cont Shelf Res 183:38–50. https://doi.org/10.1016/j.csr.2019.06.009
Genz AS, Fletcher CH, Dunn RA, Frazer LN, Rooney JJ (2007) The predictive accuracy of shoreline change rate methods and alongshore beach variation on Maui, Hawaii. J Coast Res 231:87–105. https://doi.org/10.2112/05-0521.1
Gharibreza M, Nasrollahi A, Afshar A, Amini A, Eisaei H (2018) Evolutionary trend of the Gorgan Bay (southeastern Caspian Sea) during and post the last Caspian Sea level rise. Catena 166:339–348. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.04.016
Ibrayev RA, Özsoy E, Schrum C, Sur Hİ (2010) Seasonal variability of the Caspian Sea three-dimensional circulation, sea level and air-sea interaction. Ocean Sci 6(1):311–329. https://doi.org/10.5194/os-6-311-2010
Isaie Moghaddam E, Hakimzadeh H, Allahdadi MN, Hamedi A, Nasrollahi A (2018) Wave-induced currents in the northern Gulf of Oman: a numerical study for Ramin Port along the Iranian coast. Am J Fluid Dyn 8(1):30–39. https://doi.org/10.5923/j.ajfd.20180801.04
Kakroodi AA, Kroonenberg SB, Hoogendoorn RM, Mohammd Khani H, Yamani M, Ghassemi MR, Lahijani HAK (2012) Rapid Holocene sea-level changes along the Iranian Caspian coast. Quat Int 263:93–103. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2011.12.021
Kermani S, Boutiba M, Guendouz M, Guettouche MS, Khelfani D (2016) Detection and analysis of shoreline changes using geospatial tools and automatic computation: case of jijelian sandy coast (East Algeria). Ocean Coast Manag 132:46–58. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2016.08.010
Kosarev AN, Tuzhilkin VS, Kostianoy AG (2012) Main features of the Caspian Sea hydrology. In: Nihoul JCJ, Zavialov PO, Micklin PP (eds) Dying and dead seas climatic versus anthropic causes. NATO science series: IV: earth and environmental sciences, vol 36. Springer, Dordrecht, pp 159–184. https://doi.org/10.1007/978-94-007-0967-6_7
Kourosh Niya A, Alesheikh AA, Soltanpor M, Kheirkhahzarkesh MM (2013) Shoreline change mapping using remote sensing and GIS. Int J Rem Sens Appl 3(3):102–107
Kuleli T, Guneroglu A, Karsli F, Dihkan M (2011) Automatic detection of shoreline change on coastal Ramsar wetlands of Turkey. Ocean Eng 38(10):1141–1149. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2011.05.006
Lahijani HAK, Rahimpour-Bonab H, Tavakoli V, Hosseindoost M (2009) Evidence for late Holocene highstands in central Guilan-east Mazanderan, south Caspian coast, Iran. Quat Int 197(1–2):55–71. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2007.10.005
Leroy SAG, Warny S, Lahijani H, Piovano EL, Fanetti D, Berger AR (2009) The role of geosciences in the mitigation of natural disasters: five case studies. Geophys Haza: 115–147. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3236-2_9
Rasuly A, Naghdifar R, Rasoli M (2010) Monitoring of Caspian Sea coastline changes using object-oriented techniques. Procedia Environ Sci 2:416–426. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2010.10.046
Svitoch AA, Yanina TA (2006) Holocene marine sediments on the Iranian coast of the Caspian Sea. Dokl Earth Sci 410(7):1166–1169. https://doi.org/10.1134/S1028334X06070373
Thieler ER, Himmelstoss EA, Zichichi JL, Ergul A (2009) The digital shoreline analysis system (DSAS) version 4.0 - an ArcGIS extension for calculating shoreline change. https://doi.org/10.3133/ofr20081278
Vinayaraj P, Johnson G, Udhaba Dora G, Sajiv Philip C, Sanil Kumar V, Gowthaman R (2011) Quantitative estimation of coastal changes along selected locations of Karnataka, India: a GIS and remote sensing approach. Int J Geosci 2(4):385–393. https://doi.org/10.4236/ijg.2011.24041
Zuzek PJ, Nairn RB, Thieme SJ (2003) Spatial and temporal considerations for calculating shoreline change rates in the Great Lakes Basin. J Coast Res 38:125–146 http://www.jstor.org/stable/25736603. Accessed 20 April 2021