ارزیابی عملکرد روش های مختلف یادگیری ماشین در طبقه بندی پوشش و کاربری اراضی با استفاده از تصاویر سنجش از دور
محورهای موضوعی : برگرفته از پایان نامه
عبدالحسین بغلانی
1
,
سید مجید حافظی
2
1 - دانشیار مهندسی عمران و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه صنعتی شیراز، شیراز، ایران
2 - دانش¬آموخته کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست ، دانشگاه صنعتی شیراز، شیراز، ایران
کلید واژه: پوشش و کاربری اراضی, سنجش از دور, طبقه بندی نظارت شده, سامانه گوگل ارث انجین,
چکیده مقاله :
مقدمه: امروزه موضوع تغییرات کاربری اراضی و آشکار سازی آن ها و نیز اثراتی که بر شهر ها و محیط های پیرامون آن می گذارند،به یکی از مباحث مهم و کاربردی تبدیل شده است و به کارگیری و ایجاد روش ها و مدل های متنوع و به روز،جهت بررسی این موضوع به امری بسیار ضروری و لازم تبدیل گردیده است.در این راستا،داده های سنجش ازدور با ارائه اطلاعات به روز و موثق از وضعیت پوشش زمین،ابزار مناسبی برای تهیه نقشه های پوشش و کاربری اراضی هستند.
روش: در این پژوهش حوضه آبریز دشت نیشابور مورد بررسی قرار گرفته است. جهت پردازش ، تحلیل و فراخوانی داده های ماهواره ای از نرم افزار های Envi 5.6 ، ArcMap 10.7 و نیز برای نهایی سازی نقشه های موضوعی از نرم افزار Qgis 3.16 استفاده شده است. لازم به ذکرهست در این مطالعه از سامانه گوگل ارث انجین نیز که به عنوان قوی ترین سامانه پردازش سری زمانی تصاویر ماهواره ای در علم سنجش از دور شناخته می شود هم به کار گرفته شده است.
یافته ها و نتیجه گیری: طبق نتایج ماتریس خطای به دست آمده مشخص شد که روش شبکه عصبی با صحت کلی 35/83 و ضریب کاپای 79/0 برای سال 1392، حداکثر احتمال با صحت کلی 92/81 و ضریب کاپای 78/0 برای سال 1398 و شبکه عصبی با صحت کلی 36/79 و ضریب کاپای75/0 برای سال 1400 نسبت به سایر روش ها عملکرد مطلوب تر و دقت بیشتری برای تهیه نقشه های کاربری اراضی دارند.
Introduction: The issue of land use changes and their detection, as well as the effects they have on cities and their surrounding environments, has become an important and practical topic, and the use and creation of various up-to-date methods and models to study this issue have become an important matter. In this regard, remote sensing data, by providing up-to-date and reliable information on the status of land cover, are a suitable tool for preparing land cover and use maps.
Methods: In this study, the catchment area of the Neyshabur Plain which is a part of the catchment area of the central desert of Iran is considered. Envi 5.6 and ArcMap 10.7 software were used to process, analyze, and retrieve satellite data, and Qgis 3.16 software was used to finalize thematic maps. It should be noted that in this study, the Google Earth Engine, which is known as the most powerful system for processing satellite image time series in remote sensing, was also used.
Findings: According to the results of the error matrix obtained, it was found that the neural network method with an overall accuracy of 83.35 and a kappa coefficient of 0.79 for the year 2013, the maximum likelihood method with an overall accuracy of 81.92 and a kappa coefficient of 0.78 for the year 2019, and a neural network with an overall accuracy of 36.79 and a kappa coefficient of 0.75 for the year 2021, have more favorable performance and accuracy for preparing land use maps than other methods.
1. https://www.researchgate.net/publication/323960416_Land_use_change_modeling_and_the_effect_of_compact_city_paradigms_integration_of_GIS-based_cellular_automata_and_weights-of-evidence_techniques
2. Serra P, Pons X, Saurí D. Land-cover and land-use change in a Mediterranean landscape: A spatial analysis of driving forces integrating biophysical and human factors. Appl Geogr. 2008;28(3):189–209.
3. Chen X, Vierling L, Deering D. A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time. Remote Sens Environ. 2005;98(1):63–79.
4. https://ate.community/index.php?P=FullRecord&ID=38494elevation-data-and-air-photos/tutorial-fundamentals-remote-sensing/9309
5. Kumar L, Mutanga O. Google Earth Engine Applications. Google Earth Engine Applications. 2019.
6. Kumar L, Mutanga O. Google Earth Engine Applications Since Inception : 2018;1–15.
7. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020JPRS..167..276G/abstract
8. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2018.1433343
9. https://www.researchgate.net/publication/328226839_Guidance_on_and_comparison_of_machine_learning_classifiers_for_Landsat-based_land_cover_and_land_use_mapping
10. Abinaya V, Poonkuntran S. Classification of Satellite Image using Minimum Distance Classification Algorithm. 2019;(1):15–8.
11. Sisodia PS, Tiwari V, Kumar A. A comparative analysis of remote sensing image classification techniques. Proc 2014 Int Conf Adv Comput Commun Informatics, ICACCI 2014. 2014;1418–21.
12. Sunar Erbek F, Özkan C. Comparison of maximum likelihood classification method with supervised artificial neural network algorithms for land use activities. Int J Remote Sens. 2004;27(10):1973–91.
13. Liang S, Cheng J, Zhang J. Maximum likelihood classification of soil remote sensing image based on deep learning. 2020;24(3):357–65.
14. Miller DM, Kaminsky EJ, Rana S. Neural network classification of remote-sensing data. Comput Geosci. 1995;21(3):377–86.
15. Rogan J, Franklin J, Stow D, Miller J, Woodcock C, Roberts D. Mapping land-cover modifications over large areas : A comparison of machine learning algorithms. Remote Sens Environ. 2008;112:2272–83.
16. Lippitt CD, Rogan J, Li Z, Eastman JR, Jones TG. Mapping Selective Logging in Mixed Deciduous Forest : A Comparison of Machine Learning Algorithms. Photogramm Eng Remote Sens. 2008;74(10):1201–11.
17. Lawrence RL, Moran CJ. Remote Sensing of Environment The AmericaView classification methods accuracy comparison project : A rigorous approach for model selection. Remote Sens Environ [Internet]. 2015;170:115–20. Available from: https://www.researchgate.net/publication/282329051_The_AmericaView_classification_methods_accuracy_comparison_project_A_rigorous_approach_for_model_selection
18. Le Yu LL. International Journal of Remote Meta-discoveries from a synthesis of satellite-based land-cover mapping. 2014;(September):37–41.
19. Schuster C, Förster M, Kleinschmit B. Testing the red edge channel for improving land-use classifications based on high-resolution multi-spectral satellite data. Int J Remote Sens. 2012;(September 2013):37–41.
20. https://www.researchgate.net/publication/257128805_High_density_biomass_estimation_for_wetland_vegetation_using_WorldView-2_imagery_and_random_forest_regression_algorithm_International_Journal_of_Applied_Earth_Observation_and_Geoinformation_18_399-406
21. https://www.semanticscholar.org/paper/An-overview-of-recent-remote-sensing-and-GIS-based-Boyd-Foody/9ad794a701633a6b902daac3a3d7d90c19050cb6
22. Si Salah H, Goldin SE, Rezgui A, Nour El Islam B, Ait-Aoudia S. What is a remote sensing change detection technique? Towards a conceptual framework. Int J Remote Sens [Internet]. 2020;41(5):1788–812. Available from: https://www.researchgate.net/publication/352546314_What_is_a_remote_sensing_change_detection_technique_Towards_a_conceptual_framework
23. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/22797254.2020.1850179
24. https://www.researchgate.net/publication/322939072_Geospatial_analysis_of_land_use_change_in_the_Savannah_River_Basin_using_Google_Earth_Engine
25. Tadono T, Ishida H, Oda F, Naito S, Minakawa K, Iwamoto H. Precise Global DEM Generation by ALOS PRISM. ISPRS Ann Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci. 2014;II–4(May):71–6.
26. Pesaresi M, Ehrlich D, Ferri S, Florczyk AJ, Freire S, Halkia M, et al. Operating procedure for the production of the Global Human Settlement Layer from Landsat data of the epochs 1975, 1990, 2000, and 2014; JRC Technical Reports EUR 27741 EN [Internet]. Publications Office of the European Union. 2016. 62 p. Available from: doi:10.2788/253582 (online)
27https://www.researchgate.net/publication/311467513_High-resolution_mapping_of_global_surface_water_and_its_long-term_changes
28. Brown CF, Brumby SP, Guzder-williams B, Birch T, Hyde SB, Mazzariello J, et al. Dynamic World , Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Nature. 2022;1–17.
29. Huang S, Tang L, Hupy JP, Wang Y, Shao G. A commentary review on the use of normalized difference vegetation index ( NDVI ) in the era of popular rhttps://link.springer.com/article/10.1007/s11676-020-01155-1
30. Zha Y, Gao J, Ni S. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. Int J Remote Sens. 2003;(November 2012):37–41.
31. Xu H. Modification of normalised difference water index ( NDWI ) to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int J Remote Sens. 2006;(November 2012):37–41.
32. Jensen JR. Introductory Digital Image Processing A Remote Sensing Perspective.
33. Foody GM. Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sens Environ. 2002;80:185–201.
34. Anderson JR, Hardy EE, Roach JT, Witmer RE. A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data. 1976.
