
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,608,926 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,200,244 |
مقایسه قابلیت دادههای سنجنده های WorldView-2، Pleiades-2و IRS-LISS III در برآورد موجودی جنگل (مطالعه موردی: جنگل آموزشی پژوهشی دارابکلا- ساری) | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 10، دوره 24، شماره 4، اسفند 1396، صفحه 131-146 اصل مقاله (307.63 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2017.12457.1650 | ||
نویسندگان | ||
وحیده بهرامی1؛ اصغر فلاح* 2؛ رمضانعلی خرمی3 | ||
1دانشجوی دکتری | ||
2دانشیار دانشگاه کشاورزی ساری | ||
3عضو مرکز تحقیقات مرکز تحقیقات منابع طبیعی مازندران | ||
چکیده | ||
چکیده سابقه و هدف: آگاهی از وضعیت مشخصههای کمی جنگل همانند موجودی سرپا، یکی از مهمترین اصول در برنامهریزی و تصمیمگیری مدیریت جنگل میباشد. هدف از این مطالعه، مقایسه قابلیت دادههای سنجندههای مختلف و روشهای ناپارامتری در برآورد موجودی سرپای جنگل میباشد. مواد و روشها: منطقه مورد مطالعه سری یک جنگل دارابکلا در استان مازندران در جنوب شرق ساری است با مساحت 2612 هکتار که در حوزه آبخیز 74 اداره کل منابع طبیعی شهرستان ساری واقع شده است. با استفاده از روش نمونه برداری منظم -تصادفی با قطعات 10 آری با شبکه آماربرداری 330 در 500 متر ، 150 قطعه نمونه دایره ای برداشت گردید. پیشپردازش و پردازشهای لازم همانند نسبت گیری، ایجاد شاخصهای گیاهی و آنالیز بافت بر روی تصاویر ماهوارهای سه سنجنده WorldView-2، Pleiades-2 وIRS-LISS III انجام شد. سپس ارزش متناظر با قطعه نمونه ها از تمام باندها استخراج گردید. برای مدلسازی در این مطالعه از روشهای مختلف رگرسیونی شامل واریانت های مختلف روش نزدیکترین همسایه، کرنلهای مختلف روش ماشین بردار پشتیبان و روش جنگل تصادفی استفاده شد. یافتهها: نتایج مربوط به مدلسازی موجودی سرپا با استفاده از روش ماشین بردار پیشتبان(SVM) نشان داد بهترین کرنل به ترتیب برای سنجنده worldview- 2،IRS-LISS III وPleiades-2 چند جمله ای، توابع پایه شعاعیRBF)) و چندجمله ای، با درصد مجذورمیانگین مربعات خطای 57/34، 5/49، 03/43 بود. در روش نزدیک ترین همسایه(KNN) بهترین واریانت برای سه سنجنده مذکور به ترتیب شبیشف(Chebychev)، شبیشف (Chebychev) و سیتی بلاک (City block) با درصد مجذورمیانگین مربعات خطای 18/41، 09/55 و 97/46 بود . در روش جنگل تصادفی درصد مجذورمیانگین مربعات خطا برای این سه سنجنده به ترتیب برابر با 33/31 ، 91/48 و 68/45 بود . نتایج نشان داد بهترین مدل برای برآورد موجودی سرپا، مربوط به الگوریتم جنگل تصادفی و دادههای تصاویر WorldView-2 با درصد مجذور میانگین مربعات خطا برابر با 33/31 درصد و اریبی نسبی برابر با 8/2 درصد بود. دلیل بهتر بودن نتایج سنجنده World Veiw2 نسبت به سنجنده Pleiades وجود تعداد باند بیشتر و عرض کمتر باندها میباشد. زیرا هرچه تعداد باند بیشتر و عرض باند باریکتر باشد اطلاعات در باندهای مختلفی ذخیره می شوند و نسبت سیگنال به نویز افزایش می یابد در نتیجه آشکارسازی پدیده ها بهتر صورت می گیرد و دقت نتایج نیز بالاتر می رود. نتیجه گیری: نتایج تفاوت زیادی بین الگوریتمهای ناپارامتریک از نظر میزان درصد مجذور میانگین مربعات خطا نشان نداد ولی از نظر سنجنده تفاوت زیادی مشاهده گردید. نتایج کلی این مطالعه نشان داد سنجندهها و روشهای رگرسیونی مورد استفاده در این مطالعه، دارای قابلیت نسبتا مناسبی در برآورد موجودی جنگل میباشند. همچنین نتایج نشان داد علاوه بر قدرت تفکیک مکانی سنجنده ها، قدرت تفکیک طیفی آنها نیز تأثیر چشمگیری در بالا بردن دقت نتایج مدلسازی موجودی جنگل با استفاده از تصاویر ماهواره ای دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
World View 2؛ pleiades2؛ نزدیکترین همسایه؛ ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی | ||
مراجع | ||
1. Ardö, J. 1992. Volume quantification of coniferous forest compartments using spectral radiance recorded by Landsat Thematic Mapper. International Journal of Remote Sensing. 13: 1779-1786. 2. Baret F., and Guyot, G. 1991. “Potentials and Limits of Vegetation Indices for LAI and APAR Assessment,” Remote Sensing of Environment, 35: 161–173. 3. Bell, G.E., Howell, B.M., Johnson, G.V., Raun, W.R., Solie, J.B., and Stone, M.L. 2004. Optical Sensing of Turf Grass chlorophyll content and Tissue nitrogen. Hort Science, 39(5): 1130-1132. 4. Breiman, L. 2001. Random Forests. Machine Learning, 45(1): 5–32. 5. Butera, M.K. 1986. A correlation and regression analysis of percent canopy closure versus TMS spectral response for selected forest sites in the San Juan National Forest, Colorado. IEEE Trans Geosciences Remote Sensing, 24(1): 122–129. 6. Cutler, D.R., Edwards, T.C., Karen, J., Beard, H.A., Cutler, K., Hess, T., Gibson, J., and Lawler, J.J. 2007. Random Forests for Classification in Ecology. Ecology, 88(11): 2783- 2792. 7. Durbha, S.S., King, R.L., and Younan, N.H. 2007. Support vector machines regression for retrieval of leaf area index from multi angle imaging spectroradiometer. Remote Sensing of Environment, 107: 348–361. 8. Dutta, S., Datta, A., Das Chakladar, N., Pal, S.L., Mukhopadhyay, S., and Sen, S. 2012. Detection of tool condition from the turned surface images using accurate grey level co - occurrence technique. Precision Engineering. 36: 458-466. 9. Fatollahi, M. 2014. Investigation of above Ground Carbon Stock Estimation Possibility Using SPOT-HRG and ASTER data (Case study: Forest of Darabkola). M.Sc. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, 75p. (In Persian) 10. Franklin, S.E., Wulder, M.A., and Gerylo, G.R. 2001. Texture analysis of IKONOS panchromatic data for Douglas- fir age separability in British Colombia. International Journal of Remote Sensing, 22(13): 2627-2632. 11. Gebreslasie, M.T., Ahmed, F.B., Jan, A.N., and Adrdt, V. 2009. Predicting Forest Structural Using Ancillary Data and ASTER Satellite Data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoformation, 12S: 23S–26S. 12. Gemmell, F.M. 1995. Effects of Forest Cover, Terrain, and Scale on Timber Volume Estimation with Thematic Mapper Data in the Rocky Mountain Site. Remote Sensing of Environment. 51: 291–305. 13. Golshani, P. 2012. Estimation of Urban Forest Canopy Using Field Inventory Methods and GeoEye-1 Imagery data. (Case study: Tehran). M.Sc. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, 70p. (In Persian) 14. Günlü, A., Ercanlı, I., Sönmez, T., and Zeki Başkent, E. 2014. Prediction of Some Stand Parameters Using Pan-Sharpened Ikonos Satellite Image. European Journal of Remote Sensing, 47: 329-342. 15. Hall, R.J., Skakun, R.S., Arsenault, E.J., and Case, B.S. 2006. Modeling Forest Stand Structure Attributes using Landsat ETM+ Data: Application to Mapping of Above Ground Biomass and Stand Volume. Forest Ecology and Management, 225: 378–390. 16. Häme, T., Salli, A., Ersson, K., and Lohi, A. 1997. A new methodology for estimation of biomass of conifer-dominated boreal forest using NOAA AVHRR data. Inter. J. Rem. Sens. 18: 3211-3243. 17. Hsu, C.H.C., Cai, L.A., Li, M. 2010. Expectation, Motivation, and Attitude: A Tourist Behavioral Model. Journal of Travel Research, 49(3), 282-296. http://dx.doi.org/10.1177/0047287509349266 18. Huiyan, G., Limin, D., Gang, X., Shunzhong, W., and Hui, W. 2006. Estimation of Forest volumes by Integration Landsat TM Imagery and Forest Inventory Data. Science in China Series E. Technological Science., 49: 54-62. 19. Hyvonen, P. 2002. Kuvioittaisten puustotunnsten ja toimenpide-ehdotusten estimointi klähimmän naapurin menetelmällä Landsat TM-satelliittikuvan,vanhan inventointitiedon ja kuviotason tukianeiston avulla. Metsätieteen Aikakauskiria. 3: 363-379. 20. Immitzer, M., Stepper, C., Böck, S., Straub, C., Atzberger, C. 2016. Forest ecology and management use of WorldView-2 stereo imagery and National Forest Inventory Data for Wall-to-Wall Mapping of Growing Stock. For. Ecol. Manag, 359: 232–246. 21. Kajisa, T., Murakami, T., Mizoue, N., Kitahara, F., and Yoshida, S. 2008. Estimation of Stand Volumes using the k-Nearest Neighbors Method in Kyushu, Japan. Journal of Forest Research, 13: 249–254. 22. Kalbi, S. 2011. Capability of ASTER and SPOT-HRG data in Estimation of some Forest Structure Attributes. (Case study: Forest of Darabkola). M.Sc. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, 107p. (In Persian) 23. Kalbi, S., Fallah, A., and Shataee, Sh. 2014. Estimation of Forest Attributes in the Hyrcanian Forests, Comparison of Advanced Space-Borne Thermal Emission and Reflection Radiometer and Satellite Poure I ‘observation de la Terre-High Resolution 66. Grounding Data by Multiple Linear, and Classification and Regression Tree Regression Models. Journal of Applied Remote Sensing. 24. Khorrami, R. 2004. Investigation of The Potential of Landsat 7 ETM+ Data in Volume Estimating of beech Forest Stand (Case study: Sangdeh Area in North of Iran). M.Sc. Thesis, University of Tehran, Faculty of Natural Resources, 80p. (In Persian) 25. Kozma, L. 2008. k-Nearest Neighbor Algorithm (kNN). Helsinki University of Technology, Special course in Computer and Information Science. Available online at: www.lkozma. net/knn2.pdf. 26. LU, D., Mausel, P., Brondizio, E., and Moran, E. 2004. Relationships between Forest stand Parameters and Landsat TM spectral response in the Brazilian Amazon Basin. Forest Ecology Management, 198: 149-167. 27. Maack, J., Kattenborn, T., Fassnacht, F.E., Enßle, F., Hernández, J., Corvalán, P., Koch, B. 2015. Modeling Forest Biomass Using Very-High-Resolution Data—Combining Textural, Spectral and Photogrammetric Predictors Derived from Space borne Stereo Images. Eur. J. Remote Sens. 48: 245–261. 28. Makela, H., and Pekkarinen, A. 2004. Estimation of forest stands volumes by Landsat TM imagery and stand-level field-inventory data. Forest Ecology and Management, 196: 245- 255. 29. Mather, PM. 2004. Computer Processing of Remotely-Sensed Images: An Introduction, 3rd ed. Wiley, New York. 30. Mohammadi, J. 2007. Investigating Estimation Some Quantitative Characteristics for Presentation Location Models Using Landsat ETM+ Satellite Data. M.Sc. Thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 68p. (In Persian) 31. Muinonen, E., Maltamo, M., Hyppanen, H., and Vainikainen, V. 2001. Forest Stand Characteristics Estimation using a Most Similar Neighbor Approach and Image Spatial Structure Information. Remote Sensing of Environment. 78: 223-228. 32. Noorian, N., Shataee-Jouibary, Sh., Mohammadi, J. 2016. Assessment of Different Remote Sensing Data for Forest Structural Attributes Estimation in the Hyrcanian Forests. Forest Systems, Volume 25, Issue 3, e074 33. Ozdemir, I., and Karnieli, A. 2011. Predicting Forest Structural Parameters Using the image Texture Derived from Worldview-2 Multispectral Imagery in aA Dryland Forest, Palestine. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinform, 13: 701–710. 34. Pasalari, Y. 2014. Comparison of Parametric and Non-Parametric Methods in Estimation of Forest Structure Attribute using World view-2 Satellite data (Case study: Forest of Darabkola). M.Sc. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, 70p. (In Persian) 35. Persson, H. 2016. Estimation of boreal forest attributes from very high resolution pleiades data. European Journal of Remote Sensing, 8: 1-19. 36. Reese, H., Nilsson, M., Sandstorm, P., and Olsson, H. 2002. Applications using Estimates of Forest Parameters Derived from Satellite and Forest Inventory Data. Computers and Electronics in Agriculture, 37: 37–55. 37. Richard, J.A. 1986. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, Springer– Verlag, New York. 38. Ripple, W.J., Wang, S., Isaacson, D.L., and Pairre, D.P. 1991. A Preliminary Comparison of Landsat Thematic Mapper and SPOT-1 HRV Multispectral Data for Estimating Coniferous Forest Volume. International Journal of Remote Sensing., 12: 1971–1991. 39. Roujean, J.L., and Breon, F.M. 1995. Estimating PAR Absorbed by Vegetation from Bidirectional Reflectance Measurement. Remote Sensing Environment, 51: 375-384. 40. Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., and Deering, D.W. 1973. Monitoring Vegetation System in the Great Plains with ERTS. In Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, 309-317. 41. Shamsoddini, A., Trinder, J.C., and Turner, R. 2013. Pine Plantation Structure Mapping usingWorldView-2 Multispectral Image. Int. J. Remote Sens. 2013, 34, 3986–4007. 42. Shataee, Sh. 2011. Non-Parametric Forest Attributes Estimation using LIDAR and TM data. The 32Asian Conference on Remote Sensing, Taipei. 43. Shataee, Sh., Kalbi, S., and Fallah, A. 2012. Forest Attributes Imputation using Machine- Learning Methods and ASTER Data: Comparison of k-NN, SVR and Random Forest Regression Algorithms. International Journal of Remote Sensing, 33(19): 6254-6280. 44. Solberg, A.H.S. 1999. Contextual Data Fusion Applied to Forest Map Revision. IEEE Transaction on Geosciences and Remote Sensing, 37(3): 1234-1243. 45. Statistica, 2010. Electronic Textbook, Stat Soft Inc. Available online at:www.Statsoft.com. 46. Steininger, M.K. 2000. Satellite estimation of tropical secondary forest above-ground biomass: data from Brazil and Bolivia. International Journal Remote Sensing. 21: 1139–1157. 47. Stone, R. 2010. Earth-Observation Summit Endorses Global Data Sharing. Science, 330, 902. 48. Straub, C., Tian, J., Seitz, and Reinartz, P. 2013. Assessment Cartosat-1 and WordView-2 Stereo Imagery in Combination with a LiDAR-DTM for Timber Volume Estimation in Highly Structured Forest in Germany. Forestry, 86(4): 463-473. 49. Tucker, C.J. 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment, 8: 127-150. 50. Wang, Y., Wang, J., DUW., Wang, C., Liang, Y., Zhou, C., and Huang, L. 2009. Immune Particle Swarm Optimization for Support Vector Regression on Forest Fire Prediction. In Advances in Neural Networks, W. Yu, H. He and N. Zhang (Eds.). 382–390. 51. Wolter, T.P., Townsend P.A., and Sturtevant B.R. 2009. Estimation of Forest Structural Parameters using 5 and 10-meter SPOT-5 Satellite Data. Remote Sensing, 113: 2019-2036. 52. Wulder, M.A., Skakun, R.S., Kurz, W.A., and White, J.C. 2004. Estimating Time Since Forest Harvest Using Segmented Landsat ETM+ Imagery. Remot Sens. Environ. 93: 179–187. 53. Yazdani, S. 2011. Estimation Some Quantitative Characteristics Using Quickbird Satellite Data. M.Sc. Thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 129p. (In Persian) 54. Yu, X., Hyyppä, J., Karjalainen, M., Nurminen, K., Karila, K., Kukko, A., Jaakkola, A., Liang, X., Wang, Y., and Hyyppä, H. 2015. Comparison of Laser and Stereo oOptical, SAR and InSAR Point Clouds from Air- and Space-Borne Sources in The Retrieval of Forest Inventory Attributes. Remote Sens. 7: 15933–15954. 55. Zahriban, M. 2014. Estimating Some Quantitative Forest Attributes using Pleiades-2 Satellite data and Auxiliary data (Case: study: Forest of Darabkola). M.Sc. Thesis, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, 70p. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 994 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 777 |