به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مطالب مجلات
ردیف ۱۰-۱ از ۱۶۱ عنوان مطلب
|
ترتیب بر اساس ارتباط
  • ترتیب بر اساس ارتباط
  • ترتیب بر اساس تاریخ
  • ارزیابی جامع دقت مدل رقومی ارتفاعی GDEM V2
    فاطمه علیدوست*، فرزانه دادرس جوان
    مدل های رقومی ارتفاعی، یکی از مهمترین داده های مکانی در کاربردهای مختلف از قبیل مطالعات هیدرولوژیکی، نقشه برداری توپوگرافی، تصحیح هندسی تصاویر، استخراج پارامترهای سطح زمین، مدیریت بلایای طبیعی و غیره هستند. مدل های رقومی ارتفاعی می توانند از طریق روش های مختلف و با دقت های ارتفاعی متفاوت به دست آیند. در روش های فتوگرامتری، این داده ها از زوج تصاویر ماهواره ای طی پردازش های زیادی حاصل می شوند. نسخه دوم مدل رقومی ارتفاعی جهانی به نام GDEM V2 مبتنی بر تصاویر ماهواره ای ASTER با قدرت تفکیک مکانی یک ثانیه کمانی است. تا کنون تحقیقات متعددی در کشورهای مختلف به منظور ارزیابی کیفی و تعیین پارامترهای دقت این مدل در مقایسه با سایر مدل های رقومی ارتفاعی مرجع و یا نقاط کنترل زمینی انجام پذیرفته است. در این مقاله، نتایج حاصل از ارزیابی دقت GDEM V2 با مدل رقومی ارتفاعی SRTM و یک مدل رقومی ارتفاعی محلی مربوط به منطقه ای در جنوب غربی ایران ارائه گردیده است. پارامترهای دقت برای ارزیابی اختلاف ارتفاع بین هر دو مدل رقومی ارتفاعی، بر اساس شاخص های متداول (میانگین خطا، جذر میانگین مربعات خطا، انحراف استاندارد) و شاخص های پایدار (میانه، انحراف مطلق نرمال شده ی میانه (NMAD)، چندک های نمونه) محاسبه می شوند. نتایج حاصل شده، وجود یک بایاس ارتفاعی منفی در حدود 4/5- متر و 2/8- متر را در مدل GDEM V2 به ترتیب نسبت به دو مدل SRTM و مدل محلی نشان می دهند. علاوه براین میانه خطای GDEM V2 نسبت به مدل محلی برابر 3/7- متر است که از میانه ی خطای این مدل نسبت به SRTM کمتر است (6- متر). جذر میانگین مربعات خطای اختلاف ارتفاعات در GDEM V2 نسبت به دو مدل SRTM و مدل محلی با هم برابر و حدود 8/3 متر است با این حال انحراف معیار خطای بین دو مدل GDEM V2 و مدل محلی کمی بیشتر از GDEM V2 و SRTM است. برای مقایسه ی بهتر دقت داده ها، از فاکتور NMAD استفاده می شود که مقدار آن برای مدل GDEM V2 نسبت به دو مدل محلی و SRTM به ترتیب 5/5 و 5/9 متر است. همچنین حدود 68% خطاهای مدل GDEM V2 در مقابل مدل محلی در بازه ی 0 تا 7/5 متر قرار دارد این در حالی است که این بازه برای اختلاف ارتفاع دو مدل GDEM V2 و SRTM برابر 0 تا 9 متر است.
    کلید واژگان: ASTER GDEM V2, مدل رقومی ارتفاعی, دقت مطلق ارتفاعی, ASTER, قدرت تفکیک
    Comprehensive Assessment of ASTER GDEM Ver2
    F. Alidoost*, F. D. Javan
    Digital elevation models (DEMs) are one of the most important data for various applications such as hydrological studies, topography mapping, image ortho rectification, 3D images generation, extraction terrain parameters, disaster management, and etc. A digital elevation model can be derived from numerous techniques with different elevation accuracies. In photogrammetric techniques, a DEM can be extracted from stereo satellite images through many processing steps. A satellite imagery based digital elevation model is called ASTER GDEM ver2 was released on 2011 at a spatial resolution of 1 arc-second. This model was evaluated by differencing with other reference DEMs in order to investigate the quality and accuracy parameters over different land cover types. In this paper, an accuracy assessment of ASTER GDEM ver2 dataset with SRTM and local elevation model over the bare area of a port in southwest of IRAN is presented. This study investigates DEM’s characteristics such as systematic error (bias), vertical accuracy and outliers for these three datasets. The accuracy measures for the assessment of the height differences between each DEMs can be calculated based on the usual (Mean error, Root Mean Square Error, Standard Deviation) and the robust (Median, Normalized Median Absolute Deviation, Sample Quantiles) descriptor. The results demonstrated that there is a large negative elevation bias of approximately -4.5 m and -2.8 m of ASTER GDEM ver2 against the SRTM and local DEM. The median of the differences between GDEM and local DEM is about -3.7 m which is a robust measure to prove the existence of systematic shift between the two data. The RMSE measured for elevation differences between GDEM and two other DEMs is same, but the standard deviation GDEM and local DEM differences are higher than the value of this parameter between GDEM and SRTM. The accuracy measures NMAD of GDEM against the local DEM and SRTM are 5.5 m and 5.9 m, respectively. On the other hand, about 68% of the GDEM and local DEMelevation differences are in [0, 7.5] m, while this values are in [0, 9] m for GDEM and SRTM elevation differences.
    Keywords: ASTER GDEM, Digital Elevation Models, Absolute Errors, NMAD, SRTM
  • اصغر عزیزیان، علیرضا شکوهی*
    مدلهای رقومی ارتفاعی (DEMs) به عنوان یکی از ورودی های مهم بیشتر مدلهای بارش- رواناب به شما می آیند. در حال حاضر منابع مختلفی همچون: DEMهای SRTM و ASTER وجود دارند که با توجه به سهولت دسترسی و رایگان بودن از جایگاهی ارزشمند در مدلسازی های هیدرولوژیکی و استخراج خصوصیات ژئومورفولوژیکی حوضه ها برخوردار می باشند. در تحقیق حاضر به بررسی اثر منابع مختلف تهیه DEM بر شاخص توپوگرافی و نیز نتایج حاصل از مدل نیمه توزیعی TOPMODEL پرداخته شده است. نتایج حاکی از آن است که اختلاف بین متوسط شاخص توپوگرافی بدست آمده از DEMهای SRTM و نقشه های 1:50000 زمینی همواره بیشتر از مقادیر متناظر بدست آمده از DEMهای ASTER و نقشه های 1:50000 زمینی می باشد. بررسی نتایج حاصل از خروجی TOPMODEL نیز نشان می دهد که متوسط دبی روزانه، متوسط کمبود اشباع حوضه و متوسط فاصله تا تراز سطح ایستابی حوضه در منابع مختلف اختلاف چندان معنی داری با یکدیگر ندارند. اما شاخص کارائی بدست آمده بر مبنای DEMهای SRTM همواره از نتایج بدست آمده از نقشه های زمینی و DEMهای ASTER کمتر می باشد. در دبی های روزانه، شاخص کارائی مدل بر اساس DEMهای ASTER تا محدوده ابعاد سلولی 500 متر با نتایج بدست آمده از نقشه های زمینی تطابق مناسبی داشته و این در حالیست که در جریان های ساعتی (سیلاب) نتایج حاصل از دو منبع فوق در تمامی ابعاد سلولی تقریبا یکسان ارزیابی می شود.
    کلید واژگان: مدلهای رقومی ارتفاعی, DEMهای SRTM و ASTER, مدل نیمه توزیعی TOPMODEL, شاخص توپوگرافی
    Alireza Shokoohi*
    Digital Elevation Models (DEMs) are one of the most important inputs in most rainfall -Runoff models and also in deriving watersheds geomorphological characteristics. One of the most important issues that should be taken into account when using DEMs in rainfall runoff modeling is the effects of DEM source on the results of the models. At present time, radar based DEMs are attracting a considerable attention in many earth related fields. Currently, there are several sources such as: Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data and the advanced space thermal emission radiometer (ASTER) that due to ease of access and free of charge, have an important role in hydrological modeling and the extraction of geomorphological parameters of catchments. This paper addressed the effects of different DEM sources: ASTER, SRTM, and 1:50000 topographic based DEM on the topographic index and performance of a semi- distributed model, called TOPMODEL. The obtained results indicated that by increasing DEM cell size, disregarding its source, the topographic index inceased. Also, it was illustrated that for all cell sizes other that 30 m there was no difference between the results of ASTER and SRTM DEM. Such a coincidence was observed for TOPO DEM for cell sizes larger than 100 m, as well. Results showed that the effect of data resolution on the average daily discharge, average saturation deficit of basin and the average distance to water table level is not meaningful. In daily discharge simulation, the performance of TOPMODEL when using the TOPO DEM ,based on the NASH- SUTCLIFFE efficiency index, was the highest and for the SRTM DEM was the lowest. In flood simulation, upto 200 m resolution, TOPMODEL efficiency was constant disregarding the DEM source, while its efficiency reduced for cell sizes greater than 200 m in all conditions. It was illustrated that by increasing the cell size, surface runoff contribution to total runoff, in contrast to subsurface flow, increased. Furthermore, For all of the sources, increasing the DEM cell size, incresesd the surface runoff contribution and decreased subsurface flow. The percent of surface flow simulated by the model when implementing the DEM of SRTM is the highest. According to achieved results, the percentage of simulated surface runoff from SRTM DEM was higher than the other two sources. It was observed that the number of cells of low slope in SRTM DEM is greater than the other sources, which was concluded as the main reason for this issue. Reducing the slope of a cell could reduce its potential to carry subsurface flow, which in turn could increase the cell potential to be saturated. It was concluded that DEM different sources effects on average saturation deficit and water table is negligible, and these ouputs of TOPMODEL is mainly affected by DEMs cell size. Finally, this important conclusion was drawn from the present research that the information content of ASTER DEM is nearly similar to TOPO DEM and higher than SRTM DEM; therefore, between satellite based DEMs, it is more convenient to use ASTER DEM for rainfall runoff modeling.
    Keywords: Digital Elevation Models, SRTM, ASTER DEMs, Semi, Distributed model (TOPMODEL), Topographic Index
  • مصطفی کابلی زاده*، کاظم رنگزن، شاهین محمدی، خلیل حبشی

    بررسی عدم قطعیت داده ها، توانایی ما را جهت مطالعه و درک درست از جهان واقعی افزایش می دهد از آنجاییکه مدل های رقومی ارتفاع با استفاده از سنجنده های مختلف و هندسه متفاوت به دست می ‎آیند، بنابراین انتخاب مناسب ترین مدل رقومی ارتفاع که بتواند با دقت بهتری شرایط سطح زمین را ارایه دهد یکی از نیازهای اصلی متخصصان این زمینه می باشد. تحقیق حاضر با هدف ارزیابی دقت ارتفاع عمودی مدل های رقومی ارتفاع ASTER و SRTM در مقایسه با داده های ارتفاعی نقشه های توپوگرافی تهیه شده توسط سازمان نقشه برداری کشور در 12 شهر از استان خوزستان انجام می شود. در این راستا به منظور ارزیابی دقت داده ها از شاخص های میانگین خطا (ME) و خطای جذر میانگین مربعات (RMSE) استفاده می شود. نتایج ارزیابی مقدار متوسط خطا برای شهرهای مورد بررسی با نقشه های توپوگرافی سازمان نقشه برداری برای داده های ASTER و SRTM به ترتیب مقدار 08/6 و34/2 متر را نشان داد. همچنین نتایج ارزیابی شاخص RMSE برای داده های ASTER و SRTM به ترتیب مقدار 94/6 و 46/3 برآورد شد. یافته های مطالعه حاضر نشان داد که در اغلب شهرهای استان خوزستان مدل رقومی ارتفاعی حاصل از SRTM دقت بالاتری نسبت به مدل رقومی ASTER دارد؛ زیرا داده های SRTM عدم قطعیت کمتری دارند.

    کلید واژگان: عدم قطعیت, خطا, ژئوئید, DEM, EGM96
    Mostafa Kabolizadeh *, Kazem Rangzan, Shahin Mohammadi, Khalil Habashi

    Assessment of data uncertainty increases our ability to study and accurate understanding of about real world, because awareness from uncertainty of resources and remove error for improving the obtained results is one of the most important items in the remote sensing science. Since the digital elevation model (DEM) extracted from different sensors and geometry, Therefore selection of the most suitable DEM that provide better ground conditions is the one of the main needs for experts in this field. The aim of this study to vertical accuracy assessment of the ASTER and SRTM digital elevation model compared to the elevation data from topographic maps that prepared by the Iran National Cartographic Center in the 12 city from Khuzestan province. In order to evaluation the accuracy of the data, the Mean Error (ME) index and Root Mean Square Error (RMSE) index are used. The result of evaluation ME index for the cities with topographic map for ASTER and SRTM data showed the value 6.08 and 2.34 meter, respectively. Also, the result of RMSE index for ASTER and SRTM data showed the value 6.94 and 3.46 meter, respectively. Therefore more, the result showed that in most cities of Khuzestan province the DEM derived from SRTM has a higher accuracy than the ASTER digital model; Since the SRTM data have a low uncertainty, Therefore in studies related to the extraction drainage network, drainage density, physiography of the watershed area, runoff or geology, it is suggested that SRTM elevation model be used.

    Keywords: Uncertainty, Error, Geoid, DEM, EGM96
  • مجتبی یمانی، محمدرضا قاسمی، سیدکاظم علوی پناه، ابوالقاسم گورابی
    در این بررسی با بهره گیری از SRTM مورفوتکتونیک ناحیه دهشیر تفسیر و تبیین شده است. جهت دستیابی به این امر، تجزیه و تحلیل شبکه زهکشی رقومی، ژئومورفومتری رقومی، پردازش تصویر رادار، استخراج خطواره ها و تجزیه و تحلیل آنها، تجزیه و تحلیل فضایی و آماری داده ها صورت پذیرفته است. مدل برجسته سایه دار، نیمرخ ها، مدل سه بعدی، همچنین مدل ها و اشکال توپوگرافی، از جمله مدل های رقومی خاصی می باشند که با بکارگیری الگوریتم های خاص از SRTM استخراج و مورد استفاده قرار گرفته اند. داده های ساختمانی از منابع دیگر مانند؛ نقشه های زمین شناسی و توپوگرافی، تصاویر ماهواره ای و مشاهدات میدانی همراه با تکنیک GIS مکمل روش ها و تکنیک های فوق بوده اند. نتایج این بررسی نشان می دهند که؛ روش های تجزیه و تحلیل عوارض بصورت رقومی بر روی SRTM که روش پیشنهادی و کاربردی در این مطالعه می باشند، توانسته اند، با استخراج اشکال و مدل های توپوگرافی، شیب و الگوی جهات دامنه (نمودار گلبرگی آنها، ارتفاع و طبقات ارتفاعی (نحوه پراکنش آنها)، الگوی شبکه زهکشی و تجزیه و تحلیل ارتباط بین آنها و همچنین انجام محاسبات آماری یک متغیره، چند متغیره، سطح واریوگرام و سمی واریوگرام ساختار مورفوتکتونیکی پیرامون گسل دهشیر را شناسایی و شواهد مورفوتکتونیک موجود در لندفرم های آن را از دیدگاه تکتونیکی تفسیر نماید. براساس شواهد نوزمین ساخت استخراج شده از SRTM ناحیه پیرامون گسل دهشیر، از قبیل؛ پرتگاه و اثر گسل، شبکه زهکشی منحرف و جابجاشده، الگوی مئاندری شبکه آب، سطوح فرسایشی ارتفاع یافته و فرسایش قهقرایی شبکه زهکشی، بدلیل موقعیت استقرار آنها (در لندفرم های کواترنری)همگی از جمله شواهد نوزمین ساخت گسل دهشیرند که دلالت بر فعالیت این گسل در طی کواترنری می باشند.
    کلید واژگان: مورفوتکتونیک, گسل دهشیر, SRTM
    M. Yamani, M.R. Ghasemmi, S.K. Alavi Panah, A. Goorabi
    Introduction Remote sensing provides fast and economical information to study morphotectonic and structural geology. Morphological and geomorphological analyses of topographic features have useful in structural and tectonic investigations. Some features and models of topography, for example; peaks, strike- ridge geomorphology, passes, plans, channels, pits, three-dimensional views with imagery drape, cross-sections profile geometry, slope and aspect calculations, shaded relief, curvature maps, rose diagrams of lineations (faults, ridges,…) and structural trend can be extracted from SRTM through systematic digital tectonic geomorphology and digital terrain analysis. These procedures can be fundamental tools in tectonic analyses base on using remotely sensing data. Altogether, bases of this research are structural geology, geomorphology and digital terrain analysis that all extracted from SRTM. There are close communication between fault type and landforms, therefore, we investigated topographic fractures along Dehshir fault and calculated models of topography around it for morphotectonic study. Materials and methods We used SRTM to extracted topography features around Dehshir fault. We utilized satellite data include; Landsat, Aster data and geology maps with conjunction fieldwork observations. Digital topography investigation methods for systematic study of tectonic geomorphology features by DEMs along Dehshir fault are constructed respectively; (1) Geometric investigation of features linked to lineations. (2) Feature detection and parameter extraction from DEMs for tectonic geomorphology. In this section, we analyzed; elevation data, numerical differential geometry, digital drainage network and digital geomorphometry. Then, digital image processing of terrain data and spatial analysis of lineaments are done. This paper describes the morphotectonic of Dehshir area using SRTM. Therefore, to access to the goal of study, analysis of digital drainage network analysis; digital geomorphometry; digital image processing; lineament extraction and analysis; spatial and statistical analysis and digital elevation model-specific digital methods, such as shaded relief models, digital cross-sections, 3D surface modeling and topographic features are extracted from SRTM. Structural information from other sources, such as geological and topography maps, remotely sensed images and field observations were analyzed with geographic information system techniques. Results and discussion SRTM analysis of the study area showed a distribution of elevation. Cross-sections across perpendicular of Dehshir fault in NE–SW direction also illustrated fault scarps. Shaded relief images have obviously shown lineaments (e.g.; drainages, channels, fault trace, ridges …). Contour map extracted from SRTM elongated along Dehshir fault and showed fault scarps. Rose diagram of lineaments illustrated morphotectonic pattern NW-SE lanforms of the study area. In classified aspect maps are predominantly NE and SW hillside. Lineaments in the shaded relief, aspect, slope and curvature models showed much information for explanation of morphotectonic. The results provide an acceptable regional morphotectonic view of the study area. The geomorphology of the study area is dominated by a pattern of sub-parallel mountain ranges and intermountain plains (lowlands, mainly grabens). The study area landforms are strongly influenced by active faults movements (particularly strike-slip faults). The piedmont areas are covered with low slope surfaces (predominantly Holocene alluvium), originating from the mountain channels and spread for kilometers towards the lowlands. The bottom of the medial plains, known as "Kavir" (Persian term for playa), is covered with playa-type mud flats, evaporate (salt) lakes (e.g. Abarkooh, Marvast) and, only locally, by mobile sand dunes (e.g. along Dehshir fault at east of Abarkooh playa). Conclusion The results show that digital terrain analysis methods applied on SRTM in the proposed way in this study could extract morphotectonic features from SRTM along Dehshir fault and they contributed to the tectonic interpretation of the study area. According to the evidences extracted from SRTM along Dehshir fault, for example; fault traces, deflected and beheaded drainages, pattern of network drainages, erosion surfaces of uplifted and back erosion of drainages because of the location (situated in quaternary landforms), they are neotectonic evidences for activity of Dehshir fault during quaternary.
  • رضا آقاطاهر، مهدی صمدی، ایلیا لعلی نیت، ایمان نجفی
    مدل های رقومی ارتفاعی پژوهشگران را قادر می سازند تا تحقیقات جغرافیایی در مقیاس جهانی و منطقه ای از قبیل تغییرات جهانی، مخاطرات محیطی، پایش محیط و... را انجام دهند. بنابراین مدل های رقومی ارتفاعی نقشی کلیدی در تحقیقات علمی ایفا می کنند. SRTM و ASTER GDEM دو مجموعه از داده های ارتفاعی هستند که بصورت پوشش جهانی(تقریبا 80 درصد سطح کره زمین) در دسترس می باشند. بنابراین لازم است قبل از استفاده از آنها، صحت ارتفاعی هر کدام مورد ارزیابی قرار گرفته و داده مناسب با توجه به هدف تحقیق انتخاب گردد. مدل رقومی ارتفاعی حاصل از تصاویر ASTER دارای قدرت تفکیک مکانی 30 متری می باشد. بنابراین به نظر می رسد داده های ارتفاعی دقیق تری از SRTM که دارای قدرت تفکیک مکانی 90 متر می باشد، ارائه دهد. مطالعات مختلفی جهت مقایسه صحت ارتفاعی هر کدام از این دو مدل رقومی ارتفاعی در کشورهای مختلف انجام گرفته است که نتایج آن بیانگر مزایا و محدودیت های هر کدام نسبت به دیگری می باشد. در این تحقیق صحت ارتفاعی این دو مدل در سه منطقه از ایران شامل آذربایجان شرقی، سیستان و بلوچستان و بوشهر که دارای ویژگی های توپوگرافی متفاوت می باشند، با استفاده از نقاط کنترل ارتفاعی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می دهد که RMSE بعنوان شاخص خطا برای مناطق مورد مطالعه در آذربایجان شرقی، سیستان و بلوچستان و بوشهر در مدل SRTM به ترتیب 6/1، 7/4 و 2/9 و در ASTER GDEM به ترتیب 8/7، 8/3 و 7/2 متر می باشد. بنابراین صحت ارتفاعی SRTM در هر سه منطقه از ASTER GDEM بالاتر می باشد. در این تحقیق رابطه بین خطای ارتفاعی و خصوصیات زمین از جمله شیب و جهت شیب نیز مورد بررسی قرار گرفته و نتایج آن ارائه گردیده است. یافته های نهایی تحقیق حاکی از صحت ارتفاعی بالای SRTM در مقایسه با ASTER GDEM در ایران می باشد. بنابراین جهت کاربردهای متعدد، SRTM گزینه مناسب تری می باشد.
    کلید واژگان: SRTM, ASTER GDEM, صحت ارتفاعی, ایران
    Reza Aghataher, Mahdi Samadi, Ilia Laliniat, Iman Najafi
    Digital Elevation Model (DEM) enables researchers to perform geographical researches in global and regional scales including global changes, natural disasters, environmental monitoring etc. Therefore, DEM data plays a key role in scientific researches. SRTM and ASTER GDEM are two elevation datasets that cover nearly the entire land surface of the earth and are globally available (for almost 80% of the earth). Thus, it is necessary to evaluate the vertical accuracy of such data prior their use and to select the appropriate data in term of the research target. ASTER based digital elevation model has spatial resolution of 30 meters, which seems to provide more precise elevation data than SRTM with 90 meters spatial resolution. Several studies have been performed for evaluating the accuracy of each of these two datasets in various countries of the world. The results of such studies indicate their advantages and limitations over each other. In this study, the vertical accuracy of these two DEMs are evaluated by ground control point in three zones of Iran with different topographic characteristics, which are Eastern Azerbaijan, Sistan and Baluchestan and Bushehr. Results show RMSE of SRTM for study area in Eastern Azerbaijan, Sistan and Baluchestan and Bushehr is 6.1, 7.4 and 2.9 meters and in ASTER GDEM is 8.7, 8.3 and 7.2 meters, respectively. So the STRM data has high vertical accuracy than ASTER GDEM in all three zones. The relation between vertical errors and land characteristics such as slope and aspect are studied and their results are presented in this study. Final results of the study indicates higher vertical accuracy of SRTM in comparison with ASTER GDEM in Iran and it is concluded that SRTM is a more appropriate choice for various applications.
    Keywords: SRTM, ASTER GDEM, Vertical Accuracy, Iran
  • Ehsani A.H., Quiel F.
    This paper presents a robust approach using artificial neural networks in the form of a Self Organizing Map (SOM) as a semi-automatic method for analysis and identification of morphometric features in two completely different environments, the Man and Biosphere Reserve “Eastern Carpathians” (Central Europe) in a complex mountainous humid area and Yardangs in Lut Desert, Iran, a hyper arid region characterized by homogeneous repetition of wind-eroded landforms. The NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) has provided Digital Elevation Models (DEM) for over 80% of the land surface. Version 3.0 SRTM data provided by the CGIAR-CSI GeoPortal are the result of substantial editing effort on the SRTM DEM produced by NASA. Easy availability of SRTM 3 arc second data promoted great advances in morphometric studies and numerical description of terrain surface features as shown by many literature references. The goal of this study was to develop a new semi-automatic DEM-based method for geo-morphometric feature recognition and to explore the potential and limitation of SRTM 90 meter data in such studies. The 3 arc seconds data were re-projected to a 90 m UTM grid. Bivariate quadratic surfaces with moving window size of 5×5 were fitted to this DEM. The first derivative, slope steepness and the second derivatives minimum curvature, maximum curvature and cross-sectional curvature were calculated as geo-morphometric parameters and were used as input to the SOMs. Different learning parameter setting, e.g. initial radius, final radius, number of iterations, and the effect of the random initial weights on average quantization error were investigated. A SOM with a low average quantization error was used for further analysis. Feature space analysis, morphometric signatures, three-dimensional inspection and auxiliary data facilitated the assignment of semantic meaning to the output classes in terms of geo-morphometric features. Results are provided in a geographic information system as thematic maps of landform entities based on form and slope. Geo-morphometric features are scale-dependent and the resolution of the DEM limits the information, which can be derived. The results demonstrate that a SOM is an efficient scalable tool for analyzing geo-morphometric features as meaningful landforms under diverse environmental conditions. This method provides additional information for geomorphologic and landscape analysis even in inaccessible regions and uses the full potential of morphometric characteristics.
    Keywords: Neural Network, Yardang, Self Organizing Map, Lut Desert, Morphometric Feature, DEM
  • سکینه کوهی*، اصغر عزیزیان

    مدل های رقومی ارتفاعی (DEMs) از روش های متداول برای نمایش تغییرات توپوگرافی سطح زمین هستند، که با توجه به هزینه بالای تهیه نقشه های توپوگرافی زمینی، از کاربرد بسیار زیادی در زمینه های مختلف برخوردار می باشند. پژوهش حاضر با هدف بررسی کارایی منابع ارتفاعی با توان تفکیک مکانی مختلف در  کاربری های گوناگون دو استان قزوین و مازندران به انجام رسیده است. در این تحقیق برای ارزیابی منابع ارتفاعی 30 متریASTER، SRTM و 90 متری SRTM از داده های GPS دو فرکانسه (داده مبنا) استفاده شد و بر اساس شاخص های آماری همچون STD،RMSE، MD و MAD دقت ارتفاعی این منابع در سطح هر دو استان و در کاربری های مختلف بررسی گردید. نتایج به دست آمده حاکی از آن است که DEM 30متری SRTM از قابلیت به مراتب مناسب تری در تخمین رقوم ارتفاعی برخوردار می باشد. به طوری که شاخص RMSE این منبع در هردو بازه استان قزوین و مازندران به ترتیب برابر با 3.8 و 5.8 متر می باشد. همچنین ارزیابی دقت ارتفاعی منابع مختلف در کاربری های گوناگون حاکی از عملکرد قابل قبول منبع 30 متری SRTM در اکثر کاربری ها و پوشش ها به غیر از نواحی کوهستانی و جنگلی می باشد. علت اصلی این عملکرد پایین به ویژه در اراضی با پوشش جنگلی، عدم نفوذ امواج راداری در سطوح دارای پوشش و همچنین تراکم کم داده های برداشت شده توسط سنجنده SRTM می باشد. منبع ارتفاعی 90 متریSRTM نیز علی رغم دارا بودن توان تفکیک پایین از عملکرد به مراتب بهتری نسبت به منبع 30 متری ASTER برخوردار می باشند. در یک جمع بندی کلی می توان چنین عنوان نمود که منبع ارتفاعیSRTM-30m می تواند در حوضه های فاقد آمار زمینی مناسب و یا با کمبود آمار بسیار راه گشا باشد. البته لازم به ذکر است که با توجه به تاثیر قابل توجه نوع پوشش گیاهی بر دقت ارتفاعی این منابع، توصیه می شود تا به منظور حصول نتایج قابل اطمینان تر، در ابتدا با توجه به نوع پوشش گیاهی موجود در محدوده مطالعاتی به انتخاب منبع ارتفاعی مناسب اقدام شده و سپس با استفاده از داده های زمینی (نقاط کنترل زمینی)، مقادیر ارتفاعی اصلاح شود.

    کلید واژگان: مدل های رقومی ارتفاعی (DEMs), سنجش از دور, ارتفاع, پوشش سطح زمین
    Sakine Koohi *, Asghar Azizian
    Introduction

    Due to the high costs of land surveying, remotely sensed digital elevation models (DEMs) are a common method used to demonstrate topographic variations of the land surface. Generally, these DEM datasets are freely accessible to engineers and researchers covering most parts of the world in different spatial resolutions. DEMs can be classified into two categories of high (small pixel size) and low (large pixel size) resolution DEMs. Several studies have addressed the vertical accuracy of different digital elevation datasets especially in countries lacking access to high quality ground-based data. Despite the widespread application of these products, vertical accuracy of these datasets in different land uses has not been addressed in Iran and most engineering studies use 1:1000 and 1:2000 topographic maps which are very expensive and time-consuming to obtain. The present study seeks to assess vertical accuracy of different resolution DEM datasets used to estimate elevation in various land uses in two Iranian provinces of Qazvin (urban, agricultural lands, garden, and forest, mountainous areas, plains, and rivers) and Mazandaran (urban, agricultural, forest/mountain, plains, and rivers). 

    Materials & Methods

    ASTER and SRTM DEMs with a resolution of 30-meter and SRTM DEM with a resolution of 90 m resolution were collected in the present study to investigate their vertical accuracy in various land uses of Qazvin and Mazandaran provinces. Several topographic maps and GPS based datasets of the study areas were also investigated for a better assessment of these DEM datasets. Finally, common statistical measures such as standard deviation (SD), mean absolute difference (MAD) and root mean square error (RMSE) were used to compare remotely sensed DEMs with ground-based observations. 

    Results & Discussion

    Findings indicated that 30m SRTM DEMs showed a better agreement with ground-based observations in both study areas. RMSE of this dataset in Qazvin and Mazandaran provinces equaled 3.8m and 5.8 m, respectively. Results also indicated that in 30m SRTM DEM, 87% of points in Qazvin and 79.7% of points in Mazandaran provinces showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD), while in the case of 30m ASTER DEM 79% of points in Qazvin and 53% of points in Mazandaran showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD). For 90m STRM DEM, around 29% of points in Qazvin and 74% of points in Mazandaran showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD). Although 90m SRTM DEM did not work efficiently in Qazvin province, its result in Mazandaran province was almost as efficient as 30m SRTM dataset. Assessing the vertical accuracy of different elevation datasets in different land uses indicated that 30m SRTM showed an acceptable result in most land uses except for mountainous areas and forests. This was mainly due to forest canopies blocking the radio waves penetrating such areas and low density of points generated by STRM sensors. Moreover, 30m ASTER did not show an acceptable result in most land uses except for plains in Qazvin along with urban and agricultural land uses in Mazandaran. Despite having a lower resolution, 90m SRTM worked better than 30m ASTER. However, 90m SRTM showed considerable errors in mountainous, urban and forest land uses, and therefore it shall not be used in such areas. 

    Conclusion

    Results indicated that 30m STRM DEM is a valuable resource which makes elevation estimation for areas lacking ground-based information possible. Moreover, the type of land cover has a significant effect on the vertical accuracy of elevation datasets and thus, increased vegetation results in decreased accuracy of DEM datasets. Therefore depending on the land cover type in the study area, ground control points can be used along with remotely sensed DEMs to decrease errors.

    Keywords: Digital Elevation Models (DEMs), Remote Sensing, Elevation, Land use
  • A.H. Ehsania, A. Malekiana
    During an 11 days mission in February 2000 the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) collected data over 80% of the Earth''s land surface, for all areas between 60 degrees N and 56 degrees S latitude. Since SRTM data became available, many studies utilized them for application in topography and morphometric landscape analysis. Exploiting SRTM data for recognition and extraction of topographic features is a challenging task and could provide useful information for landscape studies at different scales. In this study the 3 arc second SRTM digital elevation model was projected on a UTM grid with 90 meter spacing for a mountainous terrain at the Polish - Ukrainian border. Terrain parameters (morphometric parameters) such as slope, maximum curvature, minimum curvature and cross-sectional curvature are derived by fitting a bivariate quadratic surface with a window size of 5×5 corresponding to 450 meters on the ground. These morphometric parameters are strongly related to topographic features and geomorphological processes. Such data allow us to enumerate topographic features in a way meaningful for landscape analysis. Kohonen Self Organizing Map (SOM) as an unsupervised neural network algorithm is used for classification of these morphometric parameters into 10 classes representing landforms elements such as ridge, channel, crest line, planar and valley bottom. These classes were analyzed and interpreted based on spectral signature, feature space, and 3D presentations of the area. Texture contents were enhanced by separating the 10 classes into individual maps and applying occurrence filters with 9×9 window to each map. This procedure resulted in 10 new inputs to the SOM. Again SOM was trained and a map with four dominant landforms, mountains with steep slopes, plane areas with gentle slopes, dissected ridges and lower valleys with moderate to very steep slopes and main valleys with gentle to moderate slopes was produced. Both landform maps were evaluated by superimposing contour lines. Results showed that Self Organizing Map is a very promising and efficient tool for land form identification. There is a very good agreement between identified landforms and contour lines. This new procedure is encouraging and offers new possibilities in the study of both type of terrain features, general landforms and landform elements.
  • بهنام تشیع*

    مدل های رقومی ارتفاعی جهانی (GDEMs) یکی از مهم ترین منابع داده های ارتفاعی هستند. در طی سال های اخیر، GDEMs به دلیل پوشش جهانی و قابلیت دسترسی رایگان به صورت فزاینده ای مورد توجه محققین مختلف قرار گرفته اند. از پرکاربردترین این مدل ها می توان به AW3D، ASTER و SRTM اشاره نمود. هر یک از این مدل ها توسط فناوری های مختلف تولید می شوند و نقاط قوت و ضعف متفاوتی دارند. این امر موجب شده که مدل های مذکور با یکدیگر تطابق کامل نداشته باشند و دقت هر یک از آن ها تابع توپوگرافی محلی سطح زمین باشد. هدف اصلی این مطالعه، ادغام مدل های رقومی ارتفاعی جهانی جهت تولید مدلی با دقت ارتفاعی بالاتر نسبت به هر یک از مدل های اولیه می باشد. در همین راستا، در این مطالعه یک روش دو مرحله ای برای ادغام مدل های رقومی ارتفاعی پیشنهاد شده است. در مرحله اول، با استفاده از مدل رگرسیون وزن دار جغرافیایی (GWR) مناطقی از سطح زمین که دارای ویژگی های مشابه هستند، در کلاس های یکسانی طبقه بندی خواهند شد. در مرحله دوم، به منظور ادغام GDEMs، وزن بهینه هر یک از کلاس های تعریف شده برای هر یک از مدل های AW3D، ASTER و SRTM با استفاده از الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO) برآورد می شود. به منظور ارزیابی دقیق روش پیشنهادی، از این روش برای تولید مدل نهایی حاصل شده از ادغام (FusedDEM) در دو منطقه بومهن و تازه آباد استفاده شده است. در منطقه مطالعاتی اول (بومهن)، مقدار جذر میانگین مربع خطاها (RMSE) روی نقاط ارزیابی برای مدل های رقومی ارتفاعی AW3D، ASTER و SRTM در حالت پنج کلاسه به ترتیب 58/4 ، 69/8 و 70/4 متر و برای مدل نهایی حاصل شده از ادغام، برابر با 97/3 متر می باشد. به همین ترتیب در منطقه مطالعاتی دوم (تازه آباد)، مقدار RMSE روی نقاط ارزیابی برای هر یک از مدل های AW3D، ASTER و SRTM به ترتیب 33/3، 31/7 و 17/3 متر و برای مدل نهایی حاصل شده از ادغام، برابر با 74/2 متر می باشد.  نتایج حاصل نشان می دهندکه روش پیشنهادی قادر است با بهره گیری از نقاط قوت هر یک از این مدل های ورودی در فرآیند ادغام، مدلی با دقت بالاتر نسبت به هر یک از مدل های اولیه تولید نماید.

    کلید واژگان: مدل های رقومی ارتفاعی, الگوریتم بهینه سازی توده ذرات, مدل رگرسیون وزن دار جغرافیایی, ادغام داده های ارتفاعی
    B. Tashayo*

    Global Digital Elevation Models (GDEMs) are one of the most important sources of elevation data. In recent years, GDEMs have become increasingly popular with researchers due to their global coverage and free accessibility. The most commonly used GDEMs are AW3D, ASTER, and SRTM. Each of these models is produced by different technologies and have different strengths and weaknesses. This issue indicates that these data are not necessarily consistent with another, and their accuracy is dependent on the local topography of the earth. The main objective of this research is to fuse global digital elevation models to produce a model with higher vertical accuracy. In this regard, in this study, a two-step approach is proposed for fusing GDEMs. In the first step, a Geographically Weighted Regression (GWR) model is used to determine areas of the Earthchr(chr('39')39chr('39'))s surface that have similar properties. In other words, using the GWR model, regions of the study areas with similar behaviors are classified into the same classes. At this step, each of these study areas is classified into three, five, and seven classes. Among these modes, for both study areas, the best results are for five Class mode. In the second step, to fuse GDEMs, the optimum weight of each class defined for each of AW3D, ASTER, and SRTM models are estimated using the particle swarm optimization (PSO) algorithm. In order to evaluate the accuracy of the proposed method, it has been used to produce the fused DEM for two study areas of BumeHen and TazehAbad. In the first case study (BumeHen), the amount of Root Mean Square Error (RMSE) on test points in five class mode for AW3D, ASTER and SRTM are 4.58, 8.69 and  4.70 meters respectively, while it’s 3.97 meters for fused DEM. In the second case study (TazehAbad), the amount of RMSE on test points in five class mode for AW3D, ASTER, and SRTM are 3.33, 7.31, and 3.17 meter respectively and it’s 2.74 meters for fused DEM. The results show that the proposed method is capable of producing a higher accuracy model than any of the initial models by utilizing the potential of each of these input models in the fusion process.

    Keywords: Digital Elevation Models (DEMs), Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm, Geographically Weighted Regression (GWR), Fusion of Elevation Data
  • چوقی بایرام کمکی*، حسن احمدی، مریم ممبنی، سجاد احمد یوسفی، ناصر مصطفوی
    تعیین میزان رسوب دهی و مرزبندی حوزه های آبخیز جزء اولین مراحل کاری در تحقیقات محیطی بخصوص در برآورد فرسایش آبی است. تعیین دقیق مرز در بررسی خصوصیات هیدرولوژی و مرفولوژی حوزه آبخیز مهم است. هدف این تحقیق ارائه یک الگوی خودکار ترسیم دقیق مرز حوزه و محاسبه میزان نسبت تحویل رسوب است. روش سنتی تعیین مرز حوزه و متعاقبا محاسبه نسبت تحویل رسوب به صورت دستی انجام می گیرد که با استفاده از یک نقشه توپوگرافی، مرز حوزه آبخیز تعیین می گردد و طول آبراهه اصلی محاسبه می شود. ولی امروزه با پیشرفت روش های تحلیل مکانی رقومی در نرم افزارهای سامانه اطلاعات مکانی، تعیین مرز آبخیز به روش رقومی خودکار امکان پذیر شده است، برای این منظور، در ابتدا خطاهای مدل ارتفاع رقومی برداشته می شود. پس از محاسبه جهت جریان آبراهه و جریان تجمعی آن، می توان مرز حوزه ها براساس یک نقطه خروجی تعیین نمود. نسبت تحویل رسوب براساس ارتفاع محلی، محیط حوزه و طول مسیر جریان آب تعیین می شود. در این تحقیق به منظور طراحی مدل حوزه بندی از داده مدل رقومی ارتفاعی ASTER و SRTM استفاده شد که برای بررسی صحت کلی داده و انطباق آن با واقعیت زمینی ، مرز حوزه براساس نقشه گوگل-مپ ترسیم شد؛ یافته های این تحقیق نشان می دهد محاسبه خودکار مرزبندی حوزه های آبخیز و تعیین نسبت تحویل رسوب ازلحاظ آماری اختلاف معناداری با روش سنتی (دستی) ندارد. به طوری که مرز حوزه های آبخیز دقت کلی و ضریب کاپای محاسبه شده بین داده های واقعی (گوگل-مپ) با داده ASTER به ترتیب 93 درصد و 92/0 و برای حوزه بندی مبتنی بر SRTM به ترتیب 3/94 درصد و 94/0 است و میزان همبستگی (r2) نسبت تحویل رسوب بین داده گوگل-مپ با داده مبتنی بر SRTM 98/0 و با داده مبتنی بر SRTM 95/0 است.
    کلید واژگان: مرزبندی, قطعه بندی, مدل رقومی ارتفاع, نسبت تحویل رسوب, رود اترک
    Chooghi Bairam Komaki Dr *, Hassan Ahmadi Dr, Maryam Mombeni, Sajjad Ahmad Yousefi, Naser Mostafavi
    Determining the sediment delivery rate and watershed delineation is among the first stage in environmental research, especially in water erosion estimation. The determining the accurate boundary of watershed is important for the hydrological and morphologic characteristics of watersheds. The study aims to present an automatic extraction model of watershed delineation and calculate sediment delivery rate. The traditional method of determining the watershed delineation, and subsequently, calculating sediment delivery rate is performed manually that using a topographic map, the boundary of the watershed is determined and main flow length is calculated. However, nowadays due to the advancement of digital analytical spatial-based methods in GIS software, automatic delineation of watershed is feasible. For this purpose, the errors of digital elevation model are removed. After calculating the flow direction, and flow accumulation, watershed boundaries can be determined having pourpoints. Then, sediment delivery rate is calculated by local height of watershed, its perimeter, and flow length. In this research, the digital elevation models of ASTER-DEM and SRTM-DEM are utilized to design watershed delineation model and to evaluate the overall accuracy and the correspondence of them, so the border of watershed is delineated using Google map, which is used as a ground truth. The findings of this study show the automatic extraction of watershed boundary and calculation of sediment delivery rate do not have significant differences with traditional mothed. So that, the overall accuracy and Kappa index of the watershed boundary based on ASTER-DEM are 93 percent and 0.92, respectively, and their values for the watershed boundary based on SRTM-DEM are 94.3 percent and 0.94, respectively. The correlation coefficient (r2) of calculated sediment delivery rate based on SRTM-DEM is 0.98 and its value based on ASTER-DEM is 0.95.
    Keywords: Watershed Delineation, Digital Elevation Model, Sediment Delivery Rate, Atrak River
ردیف ۱۰-۱ از ۱۶۱ عنوان مطلب
نکته:
  • از آنجا که گزینه «جستجوی دقیق» غیرفعال است همه کلمات به تنهایی جستجو و سپس با الگوهای استاندارد، رتبه‌ای بر حسب کلمات مورد نظر شما به هر نتیجه اختصاص داده شده‌است‌.
  • نتایج بر اساس میزان ارتباط مرتب شده‌اند و انتظار می‌رود نتایج اولیه به موضوع مورد نظر شما بیشتر نزدیک باشند. تغییر ترتیب نمایش به تاریخ در جستجوی چندکلمه چندان کاربردی نیست!
  • جستجوی عادی ابزار ساده‌ای است تا با درج هر کلمه یا عبارت، مرتبط ترین مطلب به شما نمایش داده‌شود. اگر هر شرطی برای جستجوی خود در نظر دارید لازم است از جستجوی پیشرفته استفاده کنید. برای نمونه اگر به دنبال نوشته‌های نویسنده خاصی هستید، یا می‌خواهید کلمات فقط در عنوان مطلب جستجو شود یا دوره زمانی خاصی مدنظر شماست حتما از جستجوی پیشرفته استفاده کنید تا نتایج مطلوب را ببینید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال