@article { author = {didehban, khalil and Yousefi, hassan}, title = {The Integration of Textural Analysis and Object-Based Method for Oil Spills Detection Using SAR Images (The Persian Gulf)}, journal = {Journal of Environmental Science Studies}, volume = {4}, number = {2}, pages = {1261-1270}, year = {2019}, publisher = {}, issn = {2588-6851}, eissn = {2645-520X}, doi = {}, abstract = {Oil spill contamination is one of the significant threats for many countries in the world and also it can cause a serious detriment. Nowadays, the various methods and algorithms have been proposed for oil spills contamination detection using SAR imagery, because synthetic aperture radar (SAR) is very important and valuable means to extract oil spills in the marine environment because of its capabilities. In this article, the texture analysis and object- based are used to extract oil spills from SAR images. In the first step of this study, the co-occurrence matrix method is employed to extract textural features of marine SAR image. This method generates eight textural features that contain contrast, dissimilarity, entropy, angular second moment, mean, variance and homogeneity. Within the second step, the results of the textural analysis are integrated and are segmented using object based technique in eCognition software so that every segment shows different information about oil spills and clean water that make it possible to discriminate them of each other. In the final step, the images are categorized and oil spills are separated with high accuracy from SAR images.}, keywords = {“Textural analysis”,“Object-based”,“SAR images”,“Oil spill”}, title_fa = {ادغام آنالیزهای بافتی و روش شئ‌گرا جهت شناسایی لکه‌های نفتی با استفاده از تصاویر رادار (مطالعه موردی: خلیج فارس)}, abstract_fa = {آلودگی نشت نفت یکی از تهدیدات قابل‌توجه برای بسیاری از کشورهای جهان است که می‌تواند منجر به زیان جدی شود. امروزه روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی برای شناسایی آلودگی‌های ناشی از نشت نفت با استفاده از تصاویر SAR ارائه شده‌است، رادار دیافراگم مصنوعی (SAR) ابزار بسیارمهم و ارزشمندی برای استخراج لکه‌ی نفت در محیط دریایی به دلیل قابلیت‌هایش است. در این مقاله از آنالیزهای بافت و شئ‌گرا برای استخراج لکه‌های نفتی از تصاویر SARاستفاده می‌شود. در مرحله اول، روش ماتریس Co-Occurrence برای استخراج ویژگی‌های بافت از تصویر SAR استفاده می‌شود. این روش 8 ویژگی بافتی حاوی کنتراست، ناهمگونی، انتروپی، ASM، میانگین، واریانس و همگن بودن را ایجاد می‌کند. در مرحله دوم، نتایج تجزیه و تحلیل بافتی با هم ادغام می‌شوند و با استفاده از روش شئ‌گرا در نرم افزار eCognition سگمنت‌سازی می‌شوند بطوریکه هر سگمنت اطلاعات متفاتی را از لکه‌های نفتی و سطح آب تمیز نشان می‌دهد که آنها را از همدیگر متمایز می‌کند. در مرحله نهایی، تصاویر طبقه بندی می‌شوند و لکه-های نفت با دقت بالا از تصاویر SAR جدا می‌شوند.}, keywords_fa = {" آنالیز بافتی ","آنالیز شئ‌گرا","تصاویر SAR ","لکه‌ی نفتی"}, url = {https://www.jess.ir/article_92247.html}, eprint = {https://www.jess.ir/article_92247_c26faa741c5a71ddb78c9c01069be867.pdf} }