文摘
洪水的自然灾害之一,会影响环境,破坏基础设施,并威胁人类生命。由于气候变化和人为活动,洪水发生在世界各地的高频率。因此,映射洪水地区的灾害管理中至关重要。本研究提出了一种新颖的框架洪水区域映射基于异构遥感(RS)的数据集。拟议的框架融合了合成孔径雷达(SAR),光学,和测高数据集映射洪水地区,并应用于三个主要步骤:(1)预处理,(2)基于多尺度特征提取残余内核卷积,卷积神经网络(CNN)参数优化的融合数据集,和(3)洪水检测基于训练模型。本研究利用两个大型区域数据集映射Golestan和库泽斯坦省的水灾地区,伊朗。结果表明,该方法具有很高的性能在洪水地区检测。可视化和数值分析验证了该方法的有效性和能力来检测洪水地区的整体精度(OA)高于98%在这两个研究领域。最后,设计建筑的效率被hybrid-CNN和3 d-cnn方法验证。
1。介绍
最近,气候和人类对生态系统的影响引发自然灾害,如干旱、洪水和火灾频率较高(1- - - - - -3]。在这些类型的灾害,洪水是最具破坏性的和昂贵的全球灾难(4,5]。主要由暴雨引发的洪水,而其他因素如地形、海拔、坡度、河,距离和沉积物运移指数(STI)可以影响洪水的发生6- - - - - -8]。过去几年,许多生命和农业作物受到洪水的影响在整个世界9,10]。因此,准确和及时的洪水映射是至关重要的应急响应计划期间和之后洪水(11- - - - - -14]。此外,洪水映射可以作为底图未来事件的救援,补偿保险,和预测洪水的扩展。
遥感(RS)技术的进步和发展在智能传感器和电荷耦合器件相机提供更高的分辨率,更广泛的覆盖范围,降低成本,持续的信息,及时回顾意味着地球观测和它的定期监测成为可行的(15- - - - - -18]。RS部署在灾难等许多应用程序映射(19- - - - - -22),环境监测23,24),土地利用/覆盖映射(25- - - - - -30.),和森林映射(31日,32]。由于改进的空间和时间分辨率的卫星图像和可用性的合成孔径雷达(SAR)数据集,基于RS数据灾难的映射被转换成一个热门话题(33,34]。
同时,算法开发和计算机科学革命的准确性和时间不同传感器的数据处理在各个领域如RS,预测自然灾害,特征检测和生物医学35,36]。机器学习(ML)算法是最受欢迎的方法在图像处理和计算机视觉。毫升学习从输入数据集内的功能模式(数据样本作为训练数据集)。换句话说,毫升是一个数学表达式来表示数据的一个问题。毫升方法应用于两个主要类别:(1)监督方法通过预测一些输出变量与每个输入样本和(2)无监督方法,不需要任何示例数据并提供预测数据集通过考虑输入功能。毫升方法被广泛部署在许多应用程序中基于不同的传感器和数据集,如quasidistributed智能纺织品(37),同时评估磁场强度(38),水稻种子分类(39,40),动漫电影可视化(41),茄子种子分类(42)、区域数字建设(43),洪水映射(44),和防汛45]。虽然毫升方法在许多上述应用程序提供了有前景的结果,他们遭受低覆盖率和泛化1]。准确毫升的性能高度依赖于输入特性映射是一个耗时的过程中提取合适和翔实的特性,特别是在危险情况下。从本质上说,洪水灾害发生在广大地区,从卫星平台和各种传感器的可用性可以洪水管理的最优解。在这种情况下,开发基于深度学习——(DL)的方法导致了克服大部分毫升方法的局限性,采用多层体系结构(8]。DL方法能够提取功能从大输入数据自动和适用于多传感器数据集分类在淹水区域等广大地区。
洪水地区的映射是最重要的一个应用卫星图像在自然灾害监测46- - - - - -49]。最近,许多研究已经完成对洪水映射基于多光谱光学数据集和SAR卫星图像。例如,清洁等。50)提出了快速洪水监测算法基于归一化洪水指数(NDFI)和归一化植被地区的洪水指数(NDFVI)。指标被应用于多瞬时SAR图像预测洪水的地区。然后,洪水地图生成预测区域的阈值和后处理方式。D 'Addabbo et al。51)设计洪水工具箱(DAFNE)基于贝叶斯网络的映射。DAFNE方法融合多源遥感数据集的映射和装备由几个模块概率洪水映射:(1)图像分割 - - - - - -意味着算法,(2)电磁建模模块计算洪水发生的概率根据输入数据,(3)图像建模模块的概率估算一个像素的图像对洪水条件下,(4)辅助数据(地貌指数洪水和河流的距离)模块建模的辅助数据贡献对洪水条件,和(5)概率洪水地图计算模块(DAFNE的最后步骤)估计洪水概率。Sharma et al。52)所描述的事件驱动的设计洪水计算模块的使用管理。Uddin et al。53)提出了一个操作方法基于Sentinel-1的洪水映射图像。为达此目的,RGB(红绿蓝)聚类技术用于分割的数据集,然后,一个基于规则的分类器的决策部署集群分类洪水或nonflood多边形。安妮和Nardi54)展示了如何通过整合VGI和2 d水力模型到数据同化框架有助于提高实时洪水预报和映射。袍et al。55)提出了一个洪水程度映射方法的基础上,利用陆地卫星5号拍摄图像卷积神经网络(CNN)。拟议的CNN包括卷积三层深特征提取与滤波器第一和第二层的大小 和最后一层 。冯et al。56]显示洪水映射框架采用光学数据集登上无人机(UAV)。拟议的框架应用于三个步骤:(1)预处理(注册、mosaicking和orthorectification),(2)纹理特征提取,(3)基于随机森林的图像分类(RF)分类器。李等人。57)提出了一个实时洪水映射由芬兰语国家极轨伙伴关系——(Suomi-NPP)可见红外成像辐射计(VIIRS)数据集。算法试图把nonflood对象(阴影、云、冰等)和地区洪水地图基于变化检测和分类决策树(DT)。在最近的一篇论文普林斯和Niekerk58),他们用Sentinel-2图像、航空图像以及激光雷达(光探测和测距)作物类型映射。通过融合这些数据集,加上ML算法,可以提高整体精度(OA) [58]。ML-based算法能够提取复杂特性(59]。Gebrehiwot et al。60]采用CNN洪水程度区域映射使用无人机数据集。应用架构是基于视觉几何组(VGG)完全卷积网络(FCN-16s)。Denbina et al。61年]相比性能U-Net和SegNet架构洪水程度UAV-SAR数据集的映射。他们的结果证明了U-Net模型的精度高而不是SegNet。Mateo-Garcia et al。7)评估性能的简单CNN和U-Net洪水范围架构使用Sentienl-2卫星图像映射。DL-based方法的性能与洪水映射通过阈值归一化水指数(NDWI)。洪水映射的结果表明,U-Net算法有更高的效率比NDWI的阈值。
同样,许多其他研究者广泛使用的洪水遥感卫星数据集映射(62年- - - - - -64年]。洪水映射的结果展示了高潜力洪水多光谱遥感数据集的映射。然而,也有一些挑战洪水映射使用光学数据的准确性影响映射。洪水映射的挑战主要包括(1)永久水体之间的歧视和小溪从洪水;(2)及时、准确检测水灾地区的洪水淹没区域通常由云;(3)常数阈值为洪水地区发现在大多数的算法(同时在异构对象的多样性地区不支持整个地区的常数阈值);(4)使用RS图像变化检测方法,获得最佳重访时间数据特别是在洪水很困难,导致延迟洪水快速映射;和(5)手工制作特性(结构特性)提取是一个耗时的过程。因此,多传感器数据融合和利用一个健壮的模型主要解决方案(65年- - - - - -67年]。
尽量减少上述挑战,目前DL框架提出了。这项研究展示了小说洪水映射框架基于光学卫星图像的融合,SAR卫星数据集,和测高数据。Sentinel-1 SAR卫星图像可以穿透云层,并检测水体潜力高。Sentinel-2卫星图像被认为是一种光学多光谱数据集具有良好的时间分辨率。因此,可以互补融合Sentinel-1和Sentinel-2洪水映射。一般来说,融合多源数据集可以应用在三个层面:(1)像素水平,(2)决策水平,和(3)功能水平(67年- - - - - -70年]。进行像素级融合通常用于提高空间分辨率的锅低分辨率数据集的数据集,如pan-sharpening技术(71年]。决策级融合是申请积分的结果,许多决策(72年,73年]。决策级融合的局限性之一是其复杂性,选择一种适当的方法来融合并设置它们的参数。级融合是最好的技术融合多源数据集分类等特定的应用程序(29日,70年,74年),洪水映射(75年,76年),和损害映射(77年- - - - - -80年]。由于大数据集的结构在目前的研究中,多源数据集成特性融合的最佳解决方案。DL-based方法提供有前景的结果作为一个健壮的工具在RS和图像处理社区24,81年]。DL算法可以自动从输入数据中提取深度特征的映射。在这项研究中,洪水映射应用于三个主要步骤:(1)预处理,(2)基于多尺度特征提取内核卷积和CNN的参数优化融合数据集,(3)和洪水映射基于优化模型。洪水主要映射应用基于单个postflood数据集,虽然不足以永久洪水期间水体提取。为达此目的,提出小说洪水映射框架基于融合(深从多源数据集特征提取)的免费数据更有效。此外,发现postevent数据集没有云覆盖一个巨大的挑战是由于特定的大气条件在这样危险的地区。拟议的框架使用SAR数据集能够穿透云层和降水。因此,该方法具有较高的潜在的洪水映射。根据许多研究和观察,洪水发生在low-height-level(即区域。,区域毗邻河流)。因此,测高数据集的关键是信息来源准确检测等领域。 It helps to improve the result of flood mapping that was underestimated by most studies. Generally, flood mapping by conventional methods works in two parts: feature extraction, and classification by ML methods. These methods require more time for processing, while the proposed method is applied in an end-to-end framework without any additional processing in a timely manner. Furthermore, the most methods fuse the multisource dataset in lower level; however, it is proved that the fusion of deep feature in a deeper level can improve the result of mapping [82年]。因此,该方法能够提取深度特性的并行计算CNN网络,融合他们在另一个网络与更高层次的特性。本研究的主要贡献如下:(我)展示小说洪水映射框架基于融合(深从多源数据集特征提取)的免费数据集(2)部署多维卷积核的特征提取(3)改善结果在异构融合测高数据变化检测的映射(IV)深特征提取相结合的空间和光谱特性,而不是单一的光谱特性(V)提出一个端到端的框架,没有任何额外的处理
2。研究区和数据集
2.1。研究区域
在这项研究中,两个研究领域选择(图1(一))。第一个是位于伊朗北部的Aq土堡省。Gorganrood河是最重要的河流穿越Aq土堡城市(83年]。这个省有温带气候,偶尔暴雨的最大高度高于平均海平面2100米。在19日th2019年3月,暴雨后该地区被洪水淹没。洪水导致的损失超过20人的生活,和高损伤建筑,基础设施,和野生动物。由于特殊的地形(低斜率向海边)Aq土堡省,洪水持续了20天在该地区不断恶化的损失。图1 (b)显示第一个研究区域的位置。第二个区域位于库泽斯坦省,南部的伊朗。卡鲁恩河是库泽斯坦省最大的河流之一84年,85年),和该地区的最大高程比平均海平面250米。同样,20日强降雨th2019年3月,洪水发生在这个省。洪水主要是由于人类活动和建设卡鲁恩河流域。第二个研究区域呈现在图1 (c)。
(一)
(b)
(c)
2.2。数据集
本研究利用测高数据,Sentinel-1 Sentinel-2数据集的映射。图2说明了数据集映射Aq土堡洪水地区的省份。第二个研究区域位于库泽斯坦省覆盖大面积(图3)。
(一)
(b)
(c)
(d)
(一)
(b)
(c)
(d)
2.2.1。Sentinel-1数据
Sentinel-1是两颗卫星的星座和1 b午餐吃3th2014年4月16日th2016年4月,分别86年,87年]。传感器被认为是一个活跃的c波段传感器捕获数据,并装备了两个渠道包括两个偏振(VH)。作为一个活跃的传感器,它能日夜数据收集在所有的天气条件。对于这个研究,第1层地面检测范围(研磨)产品是用于洪水映射。
2.2.2。Sentinel-2数据
Sentinel-2任务包括两个极轨卫星的星座与光学多光谱仪器(88年]。Sentinel-2收集数据在13个在可见光谱波段,近红外(NIR)和短波红外(短波红外成像)域在不同空间分辨率从10米至60米。这颗卫星的回顾时间5天,免费在前哨科学数据中心(https://scihub.copernicus.eu)。数据集的描述中可以看到表1。
2.2.3。测高数据
树脂黄(先进陆地观测卫星)World-3D-30m (AW3D30)提供了一个全球数字表面模型(DSM)数据集89年]。这个数据集通过全色遥感立体测图仪(90年]。这个产品的空间分辨率大约是30米。本产品是免费的(https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/data/index.htm)。
3所示。方法
拟议的框架应用于三个步骤根据流程图如图4。首先,图像预处理是应用于两个主要步骤:(1)光谱校正校正和大气校正和(2)等空间校正是指几何像素(如注册和地形校正)。其次,建立优化模型,模型参数优化基于样本数据集,该网络是由参考样本数据训练。样本数据通常分为三个部分:(1)训练数据,(2)验证数据,和(3)测试数据。培训和验证数据集训练过程中利用。此外,测试数据集评估网络的性能。训练后的网络,洪灾地区的模型用于映射。最后,整个淹没区域映射基于调优和培训过程。
3.1。图像预处理
图像预处理是最重要的步骤之一,洪水映射。这个过程是应用于Sentinel-1 Sentinel-2数据集,分别。在临时软件,Sentinel-1数据集预处理阶段包括应用轨道文件,热噪声去除,边界噪声去除,校准,去除杂点,和地形校正91年]。的sentinel-2 Level-1-C产品是预处理(即。,geometric correction and radiometric correction) by the provider, and for this study, atmospheric correction was performed [92年,93年Sen2corr模块)的软件。
3.2。提出深度学习建筑
拟议的洪水DL-based架构映射如图5。因此,框架有两个部分:(1)合奏深特征提取模型和(2)分类。洪水主要映射应用基于单个postflood数据集,这个数据集时不足以提取永久水体在洪水事件。该建议的体系结构的主要差异和其他CNN框架(1)利用多流道深度特征提取,而不是低级功能连接,提高了CNN的开采深度的性能特征,(2)高层深度融合功能由一个单独的CNN深功能探索,(3)利用3 d内核利用卷积Sentinel-2图像的光谱信息内容,然后2 d内核中提取高层深的卷积功能,(4)采用多尺度卷积内核层有更好的性能对规模变化和增加网络的鲁棒性对物体大小的变化。
3.2.1之上。深特征提取
CNN的主要核心方法是卷积层提取深度特性,自动(94年,95年]。卷积层研究空间和光谱特性通过嵌入过滤器(94年]。提取的深层特征从第一层被送入下一层,以分层的方式。因此,深度提取特征的品质取决于网络的体系结构的设计。在这项研究中,数据6(一)- - - - - -6 (d)显示四个CNN模型特征提取。
(一)第一Sentinel-1 CNN模型
(b)第二Sentinel-2 CNN模型
(c)第三CNN模型测高数据
(d)第四CNN融合深度特性和分类
主要从多源数据集特征提取是基于传统方法把数据集,然后提取特征(65年,96年,97年]。叠加层生成高维数据导致维度和过度拟合问题,它可能会影响提取的特性和质量,因此,无法检测到一些细节(98年]。因此,本研究提出了一种新颖的架构基于合奏深特征提取模型。该建议的体系结构包括三个CNN模型(即。,CNN-1, CNN-2, and CNN-3) for deep feature extraction (separately for each dataset) and one CNN model (i.e., CNN-4) for classification. Then, the concatenate function stacks the extracted deep features from three previous models and feeds it to the next layers for extracting high-level deep features. The CNN-1 and CNN-3 models investigate deep features based on 2D kernel convolutions from SAR and altimetry datasets, respectively. The CNN-2 model extracts the deep features based on hybrid 2D and 3D kernel convolutions from the optical dataset. The main differences between CNN-3 and CNN-2 and CNN-1 are in the number of convolution layers and the type of kernel convolution. The difference of 2D and 3D kernel convolution is presented in Figure7。3 d内核卷积可以完全部署光谱信息的内容(99年]。最后连接功能探讨了深特性基于2 d CNN层通过三个CNN模型和叠加的输出特性。
(一)
(b)
3.2.2。分类
特征提取后,深特性转化为一维向量的平层。特征向量是美联储,首先完全连接层,然后转化为完全连接层。最新的层是“soft-max”分配给每个类概率输入像素。图6 (d)介绍了分类过程框架。
3.2.3。评价指标和精度评价
精度评估是必要的任何RS数据分析和建模15]。因此,本研究基于数值评估洪水的结果映射和视觉分析。数值分析已进行的测量指标。最常见的定量评估指标,即OA, kappa系数(KC),用户精度(UA),和生产者精度(PA),选择评估洪水映射的结果。精度评估是评估应用的示例数据(数据2 (d)和3 (d))来自参考图。此外,样本数据分为三个部分,即训练数据(65%的样品),验证(15%的样品),和测试(样品)的20%(表2)[2]。此外,该方法的性能与两个先进的基于深度学习方法相比,hybrid-CNN - (90年,One hundred.]的基础方法和3 d-cnn [101年,102年]。
4所示。结果
洪水的结果映射和我们提出的表演方法的两个研究领域在这一节中讨论。
4.1。参数设置
DL-based方法设置一些参数,这些参数设置手动基于试验和错误。在这里,该方法的参数最优值如下:输入块大小 ;批量大小1000;第一次和第二次层的神经元数量1500年和500年分别;时代300和学习速率103。该方法是由亚当(自适应时刻估计)训练优化器(103年反向传播的方式,初始化所有重量Glorot初始化(104年]。此外,洗牌技术部署在训练过程中增加了网络的性能。此外,这些设置值申请hybrid-CNN和3 d-cnn方法。
4.2。Aq土堡洪水
第一研究区洪水映射的结果呈现在图8。参考地图呈现在图8 (d)。该方法(图的目视检查8 (c))表明,它提供了一个更好的性能比hybrid-CNN和3 d-cnn方法(数据8(一个)和8 (b)Aq土堡地区)。有一些错误的像素产生的洪水地图hybrid-CNN方法,特别是在研究的西北部和东南部地区。此外,淹没了河的影响(东北)中可以看到该方法的结果,而hybrid-CNN方法未能指出那些淹没像素。一般来说,该方法表现出“胡椒和盐”。
(一)
(b)
(c)
(d)
洪水的数值结果映射提供了Aq土堡省份表3。该方法获得的最好的OA是(98.07%),其次是hybrid-CNN(97.27%)和3 d-cnn (95.59%)。主要是,所有方法提供一个对OA精度优于76%,F1-score,精度和召回。生动的,该方法的性能和更准确的(9.57%)高于hybrid-CNN和3 d-cnn对所有指数。另一方面,3 d-cnn展品少水淹地区的某些分类的卡巴0.705。
4.3。库泽洪水
库泽斯坦省的洪水的结果映射图所示9。同样,该方法为映射洪灾地区提供更高的性能相对于参考地图(图9 (d))。一般来说,3 d-cnn(图9(一个))和hybrid-CNN(图9 (b))也有类似的性能检测的洪水地区,洪水分类许多nonflood像素的像素。镇上这个模式是显而易见的广大地区(南部,东南部和西南部)在库区域显示许多错误的像素。因此,假阳性的洪水地图可能分散在风险分析和决策。相比之下,该方法有效地检测到流,河流和水体(nonflood)像素。具体来说,西南部和南部的库泽属于Shadegan湿地hybrid-CNN和3 d-cnn方法错误归类为水灾地区。此外,有许多噪声像素和“盐和胡椒”出现在hybrid-CNN和3 d-cnn方法的结果,而我们提出的方法产生的地图有光滑、清爽的外观和噪声像素的影响是微不足道的。
(一)
(b)
(c)
(d)
洪水映射的精度评估与评价指标如表所示4。不同于先前的研究区域,hybrid-CNN和3 d-cnn方法显示令人失望的结果,而该方法被证明是非常准确和肯定。该方法的准确性( %, )远高于hybrid-CNN ( %, %)和3 d-cnn ( %, %)指的是更高级别的可靠性和健壮性的结果。
5。讨论
准确和及时的洪水映射在灾害管理中起着重要作用,无论直接数据和遥感卫星图像提供了有价值的信息收集是不可行的。本研究进行了一项新颖的洪水映射框架基于DL和多源数据融合。根据定性和定量的评估算法,所有方法分类的第一个研究区域(Aq土堡Golestan)在样本数据具有高准确性和确定性。然而,两个CNN模型未能发现洪灾地区在第二区(库)。我们的发现是同意55使用支持向量机(SVM)检测水灾地区。被误诊的原因上述两种模型在库的地区湿地的存在和池塘在该地区创建一个复杂的场景是被其他算法。更高性能的方法验证了鲁棒性的整体模型使用10米分辨率的卫星数据集在洪水映射在两个研究领域在伊朗北部和南部。
最重要的问题之一洪水快速映射基于卫星图像遥感数据的可用性。洪水泛滥地区为主,经常多云,和光学图像不能提供良好的覆盖,扭转洪水映射的速度和准确性。融合多源数据集可以应对这一挑战的最佳解决方案。本研究使用映射洪灾地区的特性融合。三个CNN-based架构设计。深特征提取的三个模型,然后,叠加结果美联储最新CNN模型和分类层减少大数据的维数。hybrid-CNN -和3 d-cnn-based方法栈直接多源数据集,然后提取深度特性和分类。这种融合可能无法检测到细节导致不可靠的结果。该方法融合了高层深特性导致洪水地图结果可靠。此外,合奏3 d和2 d提出模型的结构和设计,而不是只有3 d 3 d-cnn内核可以显著提高洪水检测的准确性。
洪水主要映射进行基于适度空间和高时间分辨率数据集MODIS和viri等。这些数据集有足够的重温地球观测和风险监控,但是他们遭受低空间分辨率(300米)和一些小区域(河流洪水容易宽度在300米)并不在上述发现RS数据集由于低分辨率和丢失的像素。哨兵一系列高空间分辨率卫星图像(10米)被证明是有效的映射洪水地区的更多细节。测高数据集在许多RS应用也证明了有前景的结果。本研究利用测高数据和融合在洪水映射提供了不错的效果。大多数算法考虑水体的洪水洪水中的映射,这是非常主观的,而提议方法克服这一挑战复杂和异构多源数据融合的场景和湿地。
CNN-based方法应用不同的体系结构的映射。合适的设计架构扮演重要的角色在洪水映射获得准确的结果。根据结果提出hybrid-CNN 3 d-cnn,和该方法使用深特性,但他们提供了不同的结果,强调卷积混合2 d和3 d的好处,而不是只在洪水三维卷积映射。编辑一些假阴性或假阳性像素基于后处理过滤器多数表决和炼油等基于专业专家(地区)依赖于专家知识将大量耗时和昂贵的(105年]。假阳性的存在和错误分类hybrid-CNN和3 d-cnn方法增加postclassification处理和减少决策的可靠性时的风险。它指的是深DL-based方法的特征提取方式的重要性。本研究成功地设计了新颖的架构基于合奏CNN模型旨在提取高层特征获得高精度和可靠性对于洪水映射和支持决策。因此,使用健壮的整体算法(而不是hybrid-CNN和3 d-cnn)等动态现象的建议。
6。结论
准确、可靠和及时发现水灾地区的灾害管理是至关重要的。本研究提出了一种新颖的洪水映射框架基于融合多源数据集的特征水平。的preflood Sentinel-2数据集,postflood Sentinel-1,测高数据集用于洪水区域映射,和一个2 d和3 d CNN模型部署深特征提取。该方法的性能比较与其他先进的方法(例如,hybrid-CNN)在两个淹水地区。的准确性评估结果表明,多源遥感数据集有一个高潜力在洪水地区检测。因此,主动和被动RS数据集的融合是一个最好的解决方案云覆盖率高的地区,降雨。这项研究的结果证明,该方法具有较高的效率在水灾地区的映射和更多的确定性异构区。一般来说,该方法有许多优点在洪水映射相比其他方法包括(1)映射洪水地区的高精度和更好的适合多源数据和大数据;(2)应用在一个端到端的框架中没有任何额外的人工特征提取等处理;(3)提供虚假或低检测像素映射洪水地区的小姐,除了高灵敏度永久水域(例如,湖和河); and (4) the need to use a lower number of sample data compared to other architecture such as semantic segmentation based on DL methods.
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。