| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,489 |
| تعداد مقالات | 18,175 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,786,213 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 20,258,836 |
طبقهبندی محصول توتفرنگی با استفاده از تصاویر ماهوارهای سنتینل-۲ و الگوریتم یادگیری عمیق CNN، رویکردی مبتنی بر دادههای فنولوژیک محل | ||
| نشریه کاربرد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در علوم محیطی | ||
| دوره 6، شماره 18، فروردین 1405، صفحه 96-78 اصل مقاله (1.47 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/rsgi.2025.67701.1140 | ||
| نویسندگان | ||
| امیر آقابالائی* 1؛ جاهده تکیه خواه2؛ شلیر کاتورانی3؛ علی مهتدی4 | ||
| 1دانشگاه جامع امام حسین (ع) | ||
| 2جهاد دانشگاهی کردستان | ||
| 3دانشگاه شهید بهشتی | ||
| 4دانشگاه حکمت قم | ||
| چکیده | ||
| هدف این پژوهش، توسعه و ارزیابی یک مدل ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق جهت طبقهبندی دقیق محصول توتفرنگی با استفاده از تصاویر سریزمانی ماهواره سنتینل-۲ و دادههای فنولوژیکی بومی در استان کردستان است. تمرکز بر شناسایی مکانی محصولات با پراکنش محدود و چرخه رشد خاص، انگیزه اصلی طراحی مدل در این تحقیق بوده است. ابتدا دادههای زمینی در فصل زراعی ۱۴۰۱ از طریق GPS و تقویم زراعی منطقه گردآوری و برچسبگذاری شدند. سپس تصاویر منتخب سنتینل-۲ که از لحاظ زمانی با مراحل فنولوژیکی رشد توتفرنگی همپوشانی داشتند، تحت پیشپردازشهای هندسی، رادیومتریکی و اتمسفری قرار گرفتند. این دادهها بهعنوان ورودی به یک شبکه عصبی کانولوشنی با سه لایه کانولوشن، یک لایه Pooling، دو لایه تماماً متصل و تابع خروجی Softmax معرفی شدند. برای مقابله با نامتوازنی کلاسها، از تکنیک وزندهی کلاس و بهینهسازی پارامترها با روش جستجوی شبکهای استفاده شد. فرایند آموزش با الگوریتم Adam و نرخ یادگیری 0.0001 در طی 150 اپک انجام شد. مدل پیشنهادی موفق به طبقهبندی ۱۵ کلاس کاربری اراضی با دقت کلی ۹۶.۵۷ درصد و ضریب کاپای ۰.۸۵۸۲ گردید. برای کلاس هدف یعنی توتفرنگی، شاخص F1 معادل ۸۶.۴ درصد بهدست آمد که نشاندهنده تعادل مطلوب میان دقت و یادآوری است. همچنین عملکرد مدل در طبقهبندی محصولات با سطح زیرکشت محدود و ساختار مکانی غیرمنظم قابل توجه بوده است، اگرچه در کلاسهایی مانند گلخانهها و مراتع با ناهمگنی طیفی بالا، دقت کاهش یافته است. تحلیل خطا نیز نشان داد که بخش عمده اشتباهات مربوط به مرزهای طیفی مشابه و نوسانات اقلیمی دوره رشد بوده است. | ||
تازه های تحقیق | ||
پژوهش حاضر گامی نوآورانه در بهرهگیری تلفیقی از فناوریهای سنجش از دور پیشرفته و الگوریتمهای یادگیری عمیق برای حل یکی از چالشهای اساسی کشاورزی کشور، یعنی شناسایی دقیق و پایش بهنگام محصولات کشاورزی حساس و صادراتمحور نظیر توتفرنگی، محسوب میشود. در این راستا، با طراحی و پیادهسازی یک مدل طبقهبندی مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنی و بهکارگیری سریزمانی تصاویر ماهوارهای سنتینل-۲ به همراه دادههای میدانی دقیق و دانش بومی فنولوژیکی، امکان تولید نقشههای پوشش گیاهی با دقت بالا فراهم گردید. یافتههای پژوهش نشان داد که مدل پیشنهادی قادر است با صحت کلی 57/96 درصد و ضریب کاپای 8582/0، طیف گستردهای از کلاسهای پوشش گیاهی را بهدرستی طبقهبندی کند. این سطوح از دقت، بهویژه در شناسایی کلاسهای با پراکندگی مکانی محدود همچون توتفرنگی، حاکی از عملکرد پیشرفتهتر این مدل نسبت به روشهای سنتی نظیر جنگل تصادفی یا ماشین بردار پشتیبان باشد. وجه تمایز کلیدی این پژوهش در استفاده از تقویم فنولوژیکی بومی بهمنظور تعیین تاریخهای کلیدی رشد و طراحی هدفمند معماری مدل متناسب با ویژگیهای محلی است که نقش مهمی در افزایش دقت طبقهبندی ایفا نموده است. در عین حال، تحلیل نتایج نشان داد که در برخی کلاسهای با تنوع طیفی بالا یا ساختارهای ریزمقیاس مکانی، از جمله گلخانهها یا مراتع، دقت طبقهبندی با افت نسبی مواجه بوده که لزوم توسعه مدلهای ترکیبی چندمقیاسی، تقویت پایگاههای داده آموزشی و توجه بیشتر به ناهمگنیهای فضایی را برجسته میسازد. با این حال، عملکرد مدل در سایر کلاسها نظیر اراضی زراعی، مناطق شهری، باغات آبی و اراضی بایر، سطح بالایی از دقت را نشان داد و قابلیت اتکا برای بهرهبرداری عملیاتی را اثبات کرد. از منظر کاربردی، مدل توسعهیافته در این پژوهش میتواند بهعنوان پایهای برای طراحی سامانههای هوشمند پایش کشاورزی، تدوین سیاستهای مکانمحور در مدیریت منابع، و تحلیل اقتصادی الگوهای کشت مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، در چارچوب تحولات جهانی حوزه کشاورزی دیجیتال و امنیت غذایی، این مدل میتواند نقش مهمی در ارتقای بهرهوری، کاهش اتلاف منابع و تسهیل فرآیند تصمیمسازی برای نهادهای اجرایی ایفا کند. بر اساس نتایج این پژوهش، چند توصیه کلیدی مدیریتی ارائه میشود:
در جمعبندی، نتایج این مطالعه نشان میدهد که همافزایی مؤثر میان فناوریهای نوین، دانش بومی و دادههای دقیق، میتواند مبنای طراحی مدلهای دادهمحور بومی در کشاورزی ایران قرار گیرد؛ مدلهایی که نهتنها از نظر علمی قابل استناد، بلکه از نظر اجرایی نیز قابل تعمیم، بهروزرسانی و پیادهسازی در مقیاسهای منطقهای و ملی خواهند بود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| طبقهبندی محصول؛ شبکه عصبی کانولوشنی؛ توتفرنگی؛ سری زمانی؛ یادگیری عمیق | ||
| اصل مقاله | ||
|
هدف: هدف این پژوهش، توسعه و ارزیابی یک مدل ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق جهت طبقهبندی دقیق محصول توتفرنگی با استفاده از تصاویر سریزمانی ماهواره سنتینل-۲ و دادههای فنولوژیکی بومی در استان کردستان است. تمرکز بر شناسایی مکانی محصولات با پراکنش محدود و چرخه رشد خاص، انگیزه اصلی طراحی مدل در این تحقیق بوده است. علاوه بر این، تلاش شده است تا کارایی مدل در شرایط مکانی متنوع و اقلیمی منطقهای نیز مورد بررسی قرار گیرد. روش پژوهش: ابتدا دادههای زمینی در فصل زراعی ۱۴۰۱ از طریق GPS و تقویم زراعی منطقه گردآوری و برچسبگذاری شدند. سپس تصاویر منتخب سنتینل-۲ که از لحاظ زمانی با مراحل فنولوژیکی رشد توتفرنگی همپوشانی داشتند، تحت پیشپردازشهای هندسی، رادیومتریکی و اتمسفری قرار گرفتند. این دادهها بهعنوان ورودی به یک شبکه عصبی کانولوشنی با سه لایه کانولوشن، یک لایه Pooling، دو لایه تماماً متصل و تابع خروجی Softmax معرفی شدند. برای مقابله با نامتوازنی کلاسها، از تکنیک وزندهی کلاس و بهینهسازی پارامترها با روش جستجوی شبکهای استفاده شد. همچنین از دادهافزایی برای بهبود تعمیمپذیری مدل بهره گرفته شد. فرایند آموزش با الگوریتم Adam و نرخ یادگیری 0001/0 در طی 150 اپک انجام شد. | ||
| مراجع | ||
|
Ahangarha, M., Saadat Seresht, M., Shahhoseini, R., & Seyyedi, S. (2020). Crop land change monitoring based on deep learning algorithm using multi-temporal hyperspectral images. Journal of Geomatics Science and Technology, 10(2), 79–89. (In Persian) https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2322102.1399.10.2.6.9 Alipour, F., Aghkhani, M., Abbaspour, F. M., & Sepehr, A. (2015). Demarcation and estimation of agricultural lands using ETM+ imagery data (case study: Astan Ghods Razavi great farm). (In Persian). https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.22286829.1393.4.2.12.8 An, Q., Wang, K., Li, Z., Song, C., Tang, X., & Song, J. (2022). Real-time monitoring method of strawberry fruit growth state based on YOLO improved model. IEEE Access, 10, 124363–124372. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3220234 Anjom, F. K., Vougioukas, S., & Slaughter, D. C. (2018). Development and application of a strawberry yield-monitoring picking cart. Computers and Electronics in Agriculture, 155(2), 400–411. http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2018.10.038 Bargiel, D. (2017). A new method for crop classification combining time series of radar images and crop phenology information. Remote Sensing of Environment, 198, 369–383. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.022 Chang, C.-I. (2007). Hyperspectral data exploitation: Theory and applications. John Wiley & Sons. DOI:10.1002/0470124628 Chen, Y., Wu, X., & Xu, Q. (2024). A hybrid deep learning model based on Bi-LSTM for crop type classification in smallholder farms using multi-temporal satellite data. PLoS ONE, 19(3), e0299350. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299350 Constante, P. N., Gordon, A., Chang, O., & Pruna, E. (2016). Artificial vision techniques to optimize strawberry's industrial classification. IEEE Latin America Transactions, 14(6), 2576–2581. http://dx.doi.org/10.1109/TLA.2016.7555221 Csillik, O., & Belgiu, M. (2017). Cropland mapping from Sentinel-2 time series data using object-based image analysis. In Proceedings of the 20th AGILE International Conference on Geographic Information Science Societal Geo-Innovation Celebrating (Vol. 9, p. 20). Wageningen, The Netherlands. Du, X., Cheng, H., Ma, Z., Lu, W., Wang, M., Meng, Z., Jiang, C., & Hong, F. (2023). DSW-YOLO: A detection method for ground-planted strawberry fruits under different occlusion levels. Computers and Electronics in Agriculture, 214, 108304. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108304 Gadiraju, K. K., & Vatsavai, R. R. (2020). Comparative analysis of deep transfer learning performance on crop classification. In Proceedings of the 9th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data (pp. 1–8). https://doi.org/10.1145/3423336.3431369 Heidari,M. , tashakori,M. and Valipour,A. (2016). Investigating the local utilization of forest in north Zagros (Case study: Baneh Region). Iranian Journal of Forest, 8(3), 313-331. (In Persian) https://www.ijf-isaforestry.ir/article_42271.html?lang=en Kang, Y., Khan, S., & Ma, X. (2009). Climate change impacts on crop yield, crop water productivity and food security: A review. Progress in Natural Science, 19(12), 1665–1674. https://doi.org/10.1016/j.pnsc.2009.08.001 Khatami, R., Mountrakis, G., & Stehman, S. V. (2017). Mapping per-pixel predicted accuracy of classified remote sensing images. Remote Sensing of Environment, 191, 156–167. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.01.025 Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980. https://doi.org/10.48550/arXiv.1412.6980 Li, Z., Wang, J., Gao, G., Lei, Y., Zhao, C., Wang, Y., Bai, H., Liu, Y., Guo, X., & Li, Q. (2024). SGSNet: A lightweight deep learning model for fast and accurate detection of strawberry growth stages. Frontiers in Plant Science, 15, 1491706. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1491706 Lyu, H., Lu, H., & Mou, L. (2016). Learning a transferable change rule from a recurrent neural network for land cover change detection. Remote Sensing, 8(6), 506. https://doi.org/10.3390/rs8060506 Saleem, N., Balu, A., Jubery, T. Z., Singh, A., Singh, S. K., Sarkar, S., & Ganapathysubramanian, B. (2024). Class-specific data augmentation for plant stress classification in soybean. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2024.06.18.549378
Wang, C., Wang, H., Han, Q., Zhang, Z., Kong, D., & Zou, X. (2024). Strawberry Detection and Ripeness Classification Using YOLOv8+ Model and Image Processing Method. Agriculture, 14(5), 751. https://doi.org/10.3390/agriculture14050751 Xu, J., et al. (2020). DeepCropMapping: A multi-temporal deep learning approach with improved spatial generalizability for dynamic corn and soybean mapping. Remote Sensing of Environment, 247, 111946. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111946 Zheng, B., Myint, S. W., Thenkabail, P. S., & Aggarwal, R. M. (2015). A support vector machine to identify irrigated crop types using time-series Landsat NDVI data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 34, 103–112. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.07.002 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 107 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 4 |
||