طبقه بندی تصاویر چندطیفی با قدرت تفکیک مکانی متوسط، با استفاده از شاخص های مکانی و حرارتی
محل انتشار: نشریه سنجش از دور و GIS ایران، دوره: 9، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 182
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-9-2_007
تاریخ نمایه سازی: 9 آبان 1400
چکیده مقاله:
در طبقه بندی تصاویر با قدرت تفکیک مکانی متوسط، مانند لندست، تمایز اراضی کشاورزی بدون پوشش گیاهی از زمین های بایر و همچنین، شناسایی زمین های بایر از مناطق ساخته شده معمولا دشوار و همراه با خطاست. به همین علت در این مطالعه، ترکیب های متفاوتی از ویژگی های ورودی، به روش های طبقه بندی، به منظور بررسی امکان ارتقای دقت طبقه بندی مقایسه شد. داده های ورودی شامل باندهای طیفی تصویر لندست-۷، ویژگی های بافتی شامل ماتریس وقوع هم زمان گام های خاکستری و شاخص های حرارتی و مکانی پیشنهادی در این تحقیق است. در بررسی حاضر، به منظور طبقه بندی سناریوهای متفاوت، از سه روش طبقه بندی شامل بیشترین میزان شباهت، شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان با هسته های متفاوت استفاده شد. نتایج نشان داد که ادغام تمامی داده های ورودی و استفاده از روش ماشین بردار پشتیبان با هسته پایه شعاعی، با صحت کلی ۸۱/۹۸% و ضریب کاپا ۲۵/۹۸%، ممکن است نتایجی بهتر از دیگر روش ها و سناریوها داشته باشد. همچنین، در تحلیل اهمیت متغیرهای ورودی، با استفاده از روش انتخاب ویژگی برپایه جنگل تصادفی، مشخص شد که شاخص های پیشنهادی در این مطالعه نقش مهمی در طبقه بندی با صحت بالا و کارآمد داشته اند.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
علی شمس الدینی
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
شهربانو اسماعیلی
دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :