Automatic indices based classification method for map updating using VHR satellite images
Other Title(s)
طريقة تصنيف أتوماتيكية قائمة على المؤشرات لتحديث الخريطة من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة
Joint Authors
Fawzi, Muhammad
Mustafa, Yasir G.
Khudari, Faraj
Source
Journal of Engineering Sciences
Issue
Vol. 48, Issue 5 (30 Sep. 2020), pp.845-868, 24 p.
Publisher
Assiut University Faculty of Engineering
Publication Date
2020-09-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
24
Main Subjects
Topics
Abstract AR
يعد استخراج المعالم الحضرية لسطح الأرض باستخدام صور الأقمار الصناعية عالية الدقة من أهم مصادر المعلومات لتحديث الخرائط تصنيف المعالم الحضارية من صور الأقمار الصناعية يواجه العديد من التحديات في البيئة المصرية.
يكمن التحدي الرئيسي في التشابه الطيفي بين انعكاسات فئات الغطاء الأرضي المختلفة، بالإضافة إلى التنوع الكبير في أحجام وأشكال والمواد المكونة لكل فئة.
يهدف هذا البحث إلى تقديم طريقة جديدة للتصنيف الأتوماتيكي لصور الأقمار الصناعية عالية الدقة باستخدام مجموعة من المؤشرات المختلفة تستخدم الطريقة المقترحة مجموعة من المؤشرات الطيفية مع تحديد الحدود الفاصلة المناسبة لكل منها بترتيب متتالي لتصنيف المعالم الأرضية في البيئة المصرية.
تم استخدام صورة من القمر الصناعي (WorldView-2) المكونة من ثماني نطاقات طيفية في هذه الدراسة.
وتم مقارنة نتائج الطريقة المقترحة مع خمسة طرق معتمدة للتصنيف لتقييمها واختبار ثبات أدائها والمتاحة في برنامج (ERDAS 2015).
أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة حققت نجاحا في التصنيف تخطي نتائج طرق Minimum distance, Spectral angle mapper, and Mahalanobis Spectral distance كما اقتربت النتائج بشكل ملحوظ من نتائج طرق correlation mapper and Maximum likelihood method.
كما أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة ومحتوى معلومات صور القمر الصناعي (WorldView-2) يمكن استخدامها في تحديث الخرائط في البيئة المصرية.
Abstract EN
Urban land cover classification using very high resolution (VHR) satellite images is a very important source of information for map updating.
Egyptian environment has more challenges in feature extraction.
the main problem lies in the spectral similarity between different land cover classes.
also, great diversity in sizes, shapes, and materials of each class.
the main aim of this work is to represent a new automatic indices-based classification method for map updating using VHR satellite images.
the method uses a set of spectral indices with their thresholds in consecutive order, chosen based on worldview-2 (WV-2) bands, to classify land cover in the Egyptian environment.
for this study, WV-2 satellite images with eight spectral bands were used.
the proposed method is compared with five traditional classification methods; minimum distance, spectral angle mapper, Mahalanobis distance, spectral correlation mapper, and maximum likelihood method, which included in Erdas 2015 software, for validation purpose and checking its stability.
the results show that the extracted features with the proposed method can contribute significantly to update Egyptian medium scale maps.
the average overall accuracy achieved with the proposed approach (75.31%) is higher than those obtained using minimum distance (54.0%), spectral angle mapper (69.50%), and Mahalanobis distance (73.63%).
also, it is near to those obtained by the spectral correlation mapper (76.50%), and maximum likelihood method (78.25%).
American Psychological Association (APA)
Fawzi, Muhammad& Mustafa, Yasir G.& Khudari, Faraj. 2020. Automatic indices based classification method for map updating using VHR satellite images. Journal of Engineering Sciences،Vol. 48, no. 5, pp.845-868.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000321
Modern Language Association (MLA)
Fawzi, Muhammad…[et al.]. Automatic indices based classification method for map updating using VHR satellite images. Journal of Engineering Sciences Vol. 48, no. 5 (Sep. 2020), pp.845-868.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000321
American Medical Association (AMA)
Fawzi, Muhammad& Mustafa, Yasir G.& Khudari, Faraj. Automatic indices based classification method for map updating using VHR satellite images. Journal of Engineering Sciences. 2020. Vol. 48, no. 5, pp.845-868.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1000321
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references: p. 566-567
Record ID
BIM-1000321