مهدی مختارزاده

تناظریابی از موضوعات چالش برانگیز در سنجش از دور و فتوگرامتری به شمار می آید. این فرایند به منظور طبقه بندی چندطیفی، مانیتورینگ محیط، بازرسی تغییرات، موزاییک کردن تصاویر و نظایر اینها کاربرد وسیعی در سنجش از دور دارد. روش های زیادی برای تناظریابی ارائه شده اند، که یکی از آنها تناظریابی سراسری با استفاده از شبکه عصبی هاپفیلد است. مهم ترین تحقیقات انجام شده در این روش در حوزة شناسایی هدف و مربوط به تصاویر برد کوتاه است، و تاکنون روی تصاویر هوایی و ماهواره ای پیاده سازی نشده اند. هدف اصلی پژوهش حاضر پیاده سازی روش تناظریابی با استفاده از شبکه عصبی هاپفیلد روی انواع تصاویر هوایی و ماهواره ای است. برای انجام تناظریابی مستقل از افاین، از شبکه عصبی هاپفیلد مرتبه 4 استفاده می شود و نتایج عملی روی دو جفت تصویر ماهواره ای بیانگر کارایی بالای این روش است.

امروزه روشی متداول در ایجاد پایگاه داده راه ها، استخراج آن ها از تصاویر رقومی هوایی و ماهواره ای است. با توجه به حجم بسیار دادههای شبکه راه و نیاز به بهنگام کردن آن ها با کمترین زمان و هزینه محاسباتی، اتوماسیون فرایند استخراج اطلاعات راه در حال تبدیل به یکی از ملزومات عصر جدید است. در تحقیق حاضر که بیشتر بر مرحله برداری سازی راه تأکید دارد، سیستمی هوشمند برای برداری سازی اتوماتیک نتایج کشف راه، با کمترین میزان دخالت عامل انسانی، طراحی شده است. سیستم طراحی شده دارای دو مرحله اساسی تعیین نقاط کلیدی راه و برقراری اتصال بین آن ها است. نخست، با استفاده از تکنیک خوشه بندی بر مبنای الگوریتم انبوه ذرات نقاط اصلی نمایانگر محور مرکزی راه تعیین می شوند. سپس، با در نظر گرفتن مدل گراف وزن دار برای شبکه راه های تصویر، تعیین معیارهای هندسی مناسب و تلفیق این معیارها از سوی عملگرهای میانگین گیر وزن دار ترتیبی، هزینه هر اتصال محاسبه می شود. اتصالات دارای کمترین هزینه، به صورت قطعات نهایی راه در تشکیل شبکه برداری راه شرکت می کنند. نتایج حاصل از پیاده سازی روش پیشنهادی روی چندین تصویر بزرگ مقیاس ماهواره ای و مقایسه آن ها با نتایج الگوریتم درخت پوشای کمینه تأییدکننده موفقیت روش پیشنهادی در استخراج شبکه راه با دقت و صحت بالا است. براساس نتایج ارزیابی، روش پیشنهادی قادر است شبکه راه های تصویر را با میانگین RMSE حدود 9/0 متر، میانگین completeness حدود 94% و میانگین correctness بیش از 95% برداری کند. در مجموع، الگوریتم پیشنهادی در برداری سازی راه های با اشکال مختلف شامل راه های مستقیم، راه های دارای انحنا، راه های با ضخامت های متفاوت، راه های موازی با فواصل متغیر، تقاطع و میدان موفقیت آمیز عمل کرده است.