
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,616,122 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,206,181 |
ارزیابی قابلیت داده های ماهواره های لندست8 و سنتینل2 برای تهیة نقشة تیپ جنگل های هیرکانی در حوضة آبخیز کجور | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 6، دوره 27، شماره 2، شهریور 1399، صفحه 79-98 اصل مقاله (910.94 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2020.17881.1866 | ||
نویسندگان | ||
حسین شیخی1؛ علی اصغر درویش صفت* 2؛ پرویز فاتحی3؛ منیژه رجب پور رحمتی4؛ وحید اعتماد5 | ||
1دانشآموخته کارشناسیارشد، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران، | ||
2استاد، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران، | ||
3استادیار ، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران، | ||
4کارشناس اداره امور اراضی سازمان جهاد کشاورزی استان البرز، | ||
5دانشیار، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: آگاهی از موقعیت مکانی تیپهای جنگلی، اطلاعات ارزشمندی را برای برنامهریزی و مدیریت پایدار جنگلها فراهم میکند. استفاده از فناوری سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در تهیة این قبیل اطلاعات به ویژه در مناطق کوهستانی و صعب العبور، مورد توجه بسیاری از محققان و مجریان طرحهای جنگلداری است. به همین منظور تحقیق حاضر با هدف بررسی قابلیت دادههای ماهوارههای لندست8 و سنتینل2 در تهیة نقشة تیپ جنگلهای هیرکانی در حوضة آبخیز کجور انجام شد. مواد و روشها: پس از بررسی کیفیت دادهها، به منظور استخراج هر چه بهتر اطلاعات پردازشهایی مانند تهیة شاخصهای گیاهی، تبدیل تسلدکپ، تحلیل مؤلفههای اصلی و ادغام بر روی تصاویر ماهوارهای صورت گرفت. بهمنظور تهیة نقشة واقعیت زمینی از اطلاعات موجود (شهریور 1392 و اردیبهشت 1393) و همچنین برداشتهای میدانی انجام شده در شهریور 1397 (در مجموع 60 قطعه نمونه)، استفاده گردید. تعیین تیپ تمامی قطعه نمونهها براساس روش گرجیبحری انجام شد. در ادامه پس از بررسی میزان تفکیکپذیری تیپها و تعیین تعداد طبقات (راش خالص، راش آمیخته، راش- ممرز، ممرز آمیخته، لور خالص و لور-اوری)، نقشههای تیپ جنگل با استفاده از دادههای ماهوارهای و بهکارگیری الگوریتمهای ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی، شبکة عصبی مصنوعی و حداکثر تشابه تهیه شد. به-منظور ارزیابی دقیقتر عملکرد روشهای طبقهبندی از دو دسته نمونة تعلیمی با تعداد پیکسلهای متفاوت برای آموزش در الگوریتمهای طبقهبندی استفاده شد. یافتهها: نتایج این تحقیق نشان داد که دادههای ماهوارة سنتینل2 از قابلیت بیشتری در مقایسه با دادههای ماهوارة لندست8 برای تهیة نقشة تیپ جنگل برخوردار هستند، بهویژه وقتی که تعداد تیپها زیاد باشد. از سوی دیگر یافتههای این تحقیق نشان داد با به کارگیری روش ادغام مناسب برای دادههای هر یک از ماهوارهها، میتوان نقشة تیپ جنگل دقیقتری تولید کرد. ارزیابی عملکرد الگوریتمهای مختلف طبقهبندی نیز نشان داد که میزان نمونههای تعلیمی در نتایج تأثیر دارد، به طوری که با استفاده از نمونههای تعلیمی کمتر، روش-های ماشین بردار پشتیبان و حداکثر تشابه در بیشتر حالتها بهترین عملکرد را ارائه کردند، اما با افزایش 100 درصدی تعداد نمونههای تعلیمی، بهترین نتایج در تمامی حالتها با استفاده از روش جنگل تصادفی حاصل گردید. نتیجهگیری: بر اساس یافتههای این پژوهش و با توجه به نتایج با ثباتتر روشهای ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی در حالت-های مختلف طبقهبندی، الگوریتمهای مذکور برای تهیة نقشة تیپ قابلیت بالاتری نسبت به دو روش دیگر دارند. با توجه به صحت طبقه-بندیها، میتوان بیان داشت که دادههای ماهوارههای لندست8 و سنتینل2 از قابلیت متوسطی (صحت کلی حدود 75% در طبقهبندی با چهار تیپ) برای تهیة نقشة تیپ جنگلهای هیرکانی برخوردار هستند. برای ارزیابی دقیقتر این دادهها، پیشنهاد میشود تحقیقات تکمیلی در سایر رویشگاههای جنگلهای هیرکانی ضمن در نظر گرفتن ویژگیهای فنولوژیکی و شرایط توپوگرافی منطقه انجام شود. | ||
کلیدواژهها | ||
واژههای کلیدی: نقشة تیپ جنگل؛ لندست8؛ سنتینل2؛ ماشین بردار پشتیبان؛ جنگل تصادفی | ||
مراجع | ||
1.Alimohammadi, A., Matkan, A., Ziaeean, P., and Tabatabaie, H. 2009. Comparison of pixel-based and object-based classification and decision tree for forest type mapping using remote sensing data (case study: Astara forest). J. of geographical sciences. 10: 13. 7-26.
2.Baatuuwie, N.B., and Van Leeuwen, L. 2011. Evaluation of three classifiers in mapping forest stand types using medium resolution imagery: a case study in the Offinso Forest District, Ghana. African J. of Environmental Science and Technology. 5: 1. 25-36.
3.Breiman, L. 2001. Random forests. Machine learning. 45: 1. 5-32.4.Darvishsefat, A.A., Arjhangi Choobar, R., Bonyad, A.E., and Ronoud, G. 2016. Mapping the poplar plantations using Landsat-8 data (Case Study: Talesh and Sumehsara region, Guilan province). Iranian J. of Forest. 8: 3. 315-326.(In Persian)
5.Darvishsefat, A.A., Abbasi, M., and Marvi Mohajer, M.R. 2009. Investigation on the possibility of beech forest type mapping using Landsat ETM+ data (Case study: Kheyrood forest). Iranian J. of Forest. 1: 2. 105-113. (In Persian)
6.Fallah, A., Kalbi, S., Shataee Joibari, Sh., and Karami, O. 2015. Determination of ASTER data capability for forest type mapping using classification and regression tree and random forest Algorithms. J. of Forest and Wood Product. 67: 4. 573-584. (In Persian)
7.Foody, G.M., Mcculloch, M.B., and Yates, W.B. 1995. The effect of training set size and composition on artificial neural network classification. International J. of Remote Sensing. 16: 9. 1707-1723.
8.Gorji Bahri, Y. 2000. Investigation of typology classifications and forest planning in Vaz forest. PhD. Thesis. University of Tehran. 138p. (In Persian)
9.Isuhuaylas, L.A.V., Hirata, Y., Ventura Santos, L., and Serrudo Torobeo, N. 2018. Natural forest mapping in the Andes (Peru): A comparison of the performance of machine-learning algorithms. Remote Sensing. 10: 782. 1-20.
11.Liu, Y., Gong, W., Hu, X., and Gong, J. 2018. Forest type identification with random forest using Sentinel-1A, Sentinel-2A, multi-temporal Landsat-8 and DEM data. Remote Sensing.10: 946. 1-25.
12.Lohrabi, Y. 2017. Feasibility of using tree hyperspectral reflectance library physiographic and satellite data in typology map development of Chartagh forest reserve. M.Sc. Thesis. Shahrekord University. 88p. (In Persian)
13.Marvi Mohajer, M.R. 2011. Silviculture. TehranUniv. Press. 418p. (In Persian) 14.Mirończuk, A., and Hościło, A. 2017. Mapping tree cover with Sentinel-2 data using the Support Vector Machine (SVM). Geoinformation. 1: 9. 27-38.
15.Nikolakopoulos, K.G. 2008. Comparison of nine fusion techniques for very high resolution data. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 74: 5. 647-659.
16.Parma, R., Shataee Joybari, Sh., Khodakarami, Y., and Habashi, H. 2010. Evaluation of Landsat-ETM+ and IRS-LISS III satellite data for forest type mapping in Zagros forests (Case study: Ghalajeh forest, Kermanshah province), Iranian J. of Forest and Poplar Research, 17: 4. 594-606.
17.Raczko, E., and Zagajewski, B. 2017. Comparison of support vector machine, random forest and neural network classifiers for tree species classification on airborne hyperspectral APEX images. European J. of Remote Sensing, 50: 1. 144-154.
18.Rajabpour Rahmati, M. 2015. Estimation of forest canopy height using ICESat GLAS data (Case Study: Kojour forests). PhD. Thesis. University of Tehran. 160p. (In Persian)
19.Shataee Joibari, SH. 2003. Investigation of the possibility of forest type mapping using satellite data (Case Study: Kheyrood Forest). PhD. Thesis. University of Tehran. 158p. (In Persian)
20.Valderrama-Landeros, L., Flores-de-Santiago, F., Kovacs, J.M., and Flores-Verdugo, F. 2018. An assessment of commonly employed satellite-based remote sensors for mapping mangrove species in Mexico using an NDVI-based classification scheme. Environmental Monitoring and Assessment. 190: 23. 1-13.
21.Wessel, M., Brandmeier, M., and Tiede, D. 2018. Evaluation of different machine learning algorithms for scalable classification of tree types and tree species based on Sentinel-2 data. Remote Sensing. 10: 1419. 1-21.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 527 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 592 |