تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,302 |
تعداد مقالات | 16,019 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,485,318 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,212,974 |
مقایسه روش های شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان در استخراج نقشه های کاربری و پوشش اراضی با استفاده از تصاویر لندست 8 (مطالعه موردی: حوضه صوفی چای) | ||
جغرافیا و برنامهریزی | ||
مقاله 8، دوره 19، شماره 52، تیر 1394، صفحه 163-183 اصل مقاله (1.13 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
محمدحسین رضایی مقدم* 1؛ خلیل ولیزاده کامران* 2؛ صغری اندریانی* 3؛ فرهاد الماس پور* 4 | ||
1گروه ژئومورفولوژی دانشگاه تبریز | ||
2گروه سنجش از دور و GIS دانشگاه تبریز | ||
3سنجش از دور و GIS | ||
4سنجش از دور و GIS شرکت آب منطقه ای آذربایجانشرقی | ||
چکیده | ||
تهیه نقشه کاربری و پوشش اراضی برای برنامهریزی و مدیریت منابع طبیعی امری ضروری میباشد. در این بین استفاده از دادههای سنجش از دور با توجه به ارائه اطلاعات به روز، پوشش تکراری، کمهزینه بودن در ارزیابی منابع طبیعی جایگاه خاصی دارد. لذا در این پژوهش، تصاویر لندست 8 بهعنوان داده ورودی برای تهیه نقشه کاربری اراضی در سطح 2و1 مورد استفاده قرار گرفت. در این بین، با توجه به جدید بودن این تصاویر، تصحیحات رادیومتریک با استفاده از روابط موجود در محیط مدل از نرمفزار Erdas فرمولنویسی شد. همچنین از شاخصهای گیاهی NDVI، خاک بایر (BI) و سه مولفه اصلی آنالیز مولفههای اصلی (PCA) بهعنوان ورودی در کنار دیگر باندها بـرای افزایش دقت طبقهبـندی مورد استفاده قرار گرفت. از طرفی توابع کرنلها و رتبههای چندجملهای روش ماشین بردار پشتیبان (SVM) مورد ارزیابی قرار گرفت و بهترین نتیجه این روش با روش شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج نشان داد که دقت روش ماشین بردار پشتیبان 92٪ با ضریب کاپا 91/0 و روش شبکه عصبی 89٪ با ضریب کاپا 87/0 میباشد همچنین جایی که کلاسها رفتار طیفی مشابهی را از خود نشان میدهند روش SVM کارایی بهتری از خود نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
کاربری اراضی؛ لندست 8؛ شاخصهای گیاهی و خاک بایر؛ ANN؛ SVM | ||
مراجع | ||
منابع ـ علویپناه، کاظم (1389)، «کاربرد سنجش از دور در علوم زمین»، انتشارات دانشگاه تهران، چاپ سوم. ـ فاطمی، ب.؛ رضایی، ی. (1391) ، «مبانی سنجش از دور»، انتشارات آزاده، چاپ سوم . - Atkinson P.M., Tatnall, A.R.L., (1997), “Ne2ural Networks in Remote Sensing”, Int. J. Remote Sensing, Vol. 18, No. 4, pp. 699-709.
- Brian, W., Qi Chen, Z., Borge, M., (2011), “A comparison of classification techniques to support land cover and land use analysis in tropical coastal zone”, Applied Geography 31, 525-53.
- Chavez, p., (1996), “Image-based atmospheric corrections-Revisited and improved”, Photogramm, Eng. Remote Sensing, Vol. 62, pp. 1025–1036, Sept.
- Colby, J.D., (1991), “Topographic Normalization in Rugged Terrain”, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 57 (5), 531-537.
- Congalton, R.G., Green, K. (1999), “Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices”, Boca Raton: Lewis Publications.
- Fody, M.G., (1996), “Relating the Land-Cover Composition of Mixed Pixels to Artificial Neural Network Classification Output”, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 62, No. 5, pp. 491-499.
- Foody, M.G., and Mathur, A. (2004)a. “A Relative Evaluation of Multiclass Image Classification by Support Vector Machines”. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42, 1335-1343.
- Gandini, M.L., & and Usunoff, E.J., (2004), “SCS curve number estimation using remote sensing NDVI in a GIS environmental”, Journal of Environmental Hydrology, (12), 168-179.
- Lu, D., & Weng, Q. (2007), “A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance, International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823-870.
- Nitze, A., Schulthess, B., Asche, H., (2012), “Comparison of Machine Learning Algorithms Random Forest, Artificial Neural Network and Sopport Vector Machine to Maximum Likelihood for Suporvised Crop Type Classification”, Proceedings of the 4th Geobia , May 7-9, Rio de Janeiro-Brazil. P. 035.
- Noori, R., Abdoli, M.A., Ameri A., and Jalili-Ghazizade, M., (2008), “Prediction of municipal solid waste generation with combination of support vector machine and principal component analysis: A case study of Mashhad”, Environmental Progress and Sustainable Energy, 28 (2), 249-258.
- Rao, S., Sharma,A,.(2013). Cost Parameter Analysis and Comparison of Linear Kernel and Hellinger Kernel Mapping of SVM on Image Retrieval and Effects of Addition of Positive Images, International Journal of Computer Applications (0975-8887) Volume 73– No.2.
- Roy, P.S., Sharma, K.P., JAIN, A., (1996), “Stratification of density in dry deciduous forest using satellite remote sensing digital data-An approach based on spectral indices”, J. Biosci., Vol. 21, pp 723-734. © Printed in India.
- Srivastava, P.K., Han. D., Rico-Ramirez, M.A., Bray, M., Islam, T. (2012), “Selection of classification techniques for land use/land cover change investigation”, Advances in Space Research (50) 1250-1265.
- Shalkoff, R.J. (1997), “Artificial Neural Networks”, McGraw-Hill Companies Pub.
- Mantero P., Moser, G., Serpico, S.B., (2005), “Partially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation”, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, No. 3 , 559-570.
- Srivastava, D.K., Bhambhu, L., (2009), “Data classification using support vector machine”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 1-7.
- Vapnik, V.N. (1999), “The Nature of Statistical Learning Theory”, 1-339, Second Edition. (New York: Springer-Verlag).
- Warner, T., (2005), “Hyperspherical Direction Cosine Change Vector Analysis”, International Journal of Remote Sensing, Vol, 26, pp.1201-1215.
- Yan, Y., (2003), “Object-based Classification of Remote Sensing Data for change detection”, www.elsevier.com.
- Zhu, G., Blumberg, D.G., (2002), “Classification using ASTER data and SVM algorithms: the case study of Beer Sheva”, Remote Sensing of Environment, 80(2), 233-240.
- landsat7.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php.
- http://www.gisagmaps.com/landsat-8-atco-guide. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,896 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,321 |