
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,503 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,659,445 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,260,822 |
شناسایی گونههای گیاهی بنه و بادام با استفاده از تلفیق تصاویر رنگی و مدل رقومی سطح پهپاد | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
دوره 29، شماره 3، مهر 1401، صفحه 93-111 اصل مقاله (1.34 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2022.20676.1986 | ||
نویسندگان | ||
عاطفه اسمخانی1؛ سید یوسف عرفانی فرد* 2؛ علی درویشی بلورانی3؛ نجمه نیسانی سامانی3 | ||
1دانشجوی کارشناسیارشد، گروه سنجشازدور و GIS، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
2دانشیار، گروه سنجشازدور و GIS، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
3دانشیار ، گروه سنجشازدور و GIS، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: شناسایی و تهیه نقشه پراکنش گونههای گیاهی در مقیاس تکدرخت با استفاده از دادههای سنجش از دور در مدیریت پایدار جنگل از اهمیت زیادی برخوردار است. از سوی دیگر، امروزه پرندههای هدایتپذیر از دور (پهپادها) امکان تهیه دادههای سنجش از دور با تفکیکپذیری مکانی و زمانی بالا را فراهم آوردهاند. این امر پایش تکدرختان را تسهیل کرده و اطلاعات لازم در مورد ویژگیهای کمی و کیفی آنها از جمله نوع گونه را فراهم میآورد. روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین بستر لازم برای شناسایی گونههای درختی با استفاده از تصاویر رنگی پهپاد را فراهم کرده اند. با اینحال این روش ها از صحت بالایی برخوردار نیستند. علاوه بر این، شباهت گیاهان در محدوده مرئی امواج الکترومغناطیسی در تصاویر رنگی پهپاد باعث بروز خطا در شناسایی گونه میشود. بنابراین، پژوهش حاضر با هدف ارزیابی تلفیق تصاویر رنگی و مدل رقومی سطح (DSM) پهپاد و الگوریتم یادگیری عمیق در شناسایی گونه در یک منطقه جنگلی بنه - بادام انجام گرفت. مواد و روشها: بخشی از تودههای بنه – بادام جنگل تحقیقاتی استان فارس با مساحت 24 هکتار برای این منظور انتخاب شد. منطقه مذکور با 649 تصویر رنگی با تفکیکپذیری مکانی 5/3 سانتیمتر ثبت شده با یک پهپاد فانتوم 4 پرو در 16 خط پرواز پوشش داده شد. علاوه بر ارتوفتو، از دادههای پهپاد DSM منطقه مطالعاتی با تفکیکپذیری مکانی مشابه استفاده شد. DSM با استفاده از روش وزن دهی معکوس فاصله (IDW) تهیه شد. سپس تصاویر رنگی به تنهایی و نیز با تلفیق آنها با DSM در شناسایی درختان بنه و درختچههای بادام با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پیچشی (CNN) مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج با استفاده از معیارهای صحت سنجی (مانند صحت، سطح زیر منحنی (AUC) مشخصه نسبی عملکرد) ارزیابی شدند. یافتهها: نتایج نشان دادند با استفاده از تصاویر رنگی، درختچههای بادام (صحت 77/0، AUC 82/0) با صحت تقریباً مشابه درختان بنه (صحت 76/0، AUC 80/0) شناسایی شدند. در صورتی که با رویکرد تلفیق تصاویر رنگی و DSM، درختان بنه (صحت 85/0، AUC 85/0) با صحت بیشتر نسبت به درختچههای بادام (صحت 81/0، AUC 83/0) شناسایی شدند. نقشه نهایی منطقه مطالعاتی از 455 درخت بنه و 1951 درختچه بادام تشکیل شد. همچنین تفسیر بصری نتایج نشان داد علیرغم نزدیکی ارزش عددی معیارهای صحت سنجی، شناسایی گونهها با استفاده از تلفیق تصاویر رنگی و DSM پهپاد از صحت بیشتری برخوردار بودند. نتیجهگیری: به طور کلی، مطالعه حاضر نشان داد تلفیق تصاویر رنگی و DSM پهپاد میتواند منجر به بهبود شناسایی دو گونه درختی بنه و درختچهای بادام در منطقه مطالعاتی شود. همچنین مطالعه حاضر بر توانایی الگوریتم CNN در تهیه نقشه گونههای گیاهی تأکید دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
شناسایی گونههای گیاهی؛ مشخصه نسبی عملکرد؛ فانتوم 4 پرو؛ یادگیری عمیق؛ CNN | ||
مراجع | ||
1.Egli, S., and Höpke, M. 2020. CNN-based tree species classification using high resolution RGB image data from automated UAV observations. Remote Sensing. 12: 3892. 1-17.
2.Guo, X., Liu, Q., Sharma, R.P., Chen, Q., Ye, Q., Tang, S., and Fu, L. 2021. Tree recognition on the plantation using UAV images with ultrahigh spatial resolution in a complex environment. Remote Sensing. 13: 4122. 1-23.
3.Yang, K., Zhang, H., Wang, F., and Lai, R. 2022. Extraction of broad-leaved tree crown based on UAV visible images and OBIA-RF model: A case study for Chinese olive trees. Remote Sensing. 14: 2469. 1-23.
4.Marzolff, I., Kirchhoff, M., Stephan, R., Seeger, M., Aït Hssaine, A., and Ries, J.B. 2022. Monitoring dryland trees with remote sensing. Part A: Beyond CORONA-Historical HEXAGON satellite imagery as a new data source for mapping open-canopy woodlands on the tree level. Frontiers in Environmental Sciences. 10: 896702. 1-21.
5.Onishi, M., and Ise, T. 2021. Explainable identification and mapping of trees using UAV RGB image and deep learning. Scientific Reports. 11: 903. 1-15.
6.Onishi, M., Watanabe, S., Nakashima, T., and Ise, T. 2022. Practicality and robustness of tree species identification using UAV RGB image and deep learning in temperate forest in Japan. Remote Sensing. 14: 1710. 1-22.
7.Erfanifard, Y., Kraszewski, B., and Stereńczak, K. 2021. Integration of remote sensing in spatial ecology: assessing the interspecific interactions of two plant species in a semi-arid woodland using unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetric data. Oecologia. 196: 115-130. 8.Kattenborn, T., Eichel, J., Wiser, S., Burrows, L., Fassnacht, F.E., and Schmidtlein, S. 2020. Convolutional neural networks accurately predict cover fractions of plant species and communities in Unmanned Aerial Vehicle imagery. Remote Sensing in Ecology and Conservation. 6: 472-486.
9.Kattenborn, T., Eichel, J., and Fassnacht, F.E. 2019. Convolutional neural networks enable efficient, accurate and fine-grained segmentation of plant species and communities from high-resolution UAV imagery. Scientific Reports. 9: 17656. 1-9.
10.Gonroudobou, O.B.H., Silvestre, L.H., Diez, Y., Nguyen, H.T., and Caceres, M.L.L. 2022. Treetop detection in mountainous forests using UAV terrain awareness function. Computation. 10: 90. 1-14.
11.Al-Najjar, H., Kalantar, B., Pradhan, B., Saeidi, V., Halin, A., Ueda, N., and Mansor, S. 2019. Land cover classification from fused DSM and UAV images using Convolutional Neural Networks. Remote Sensing. 11: 1461. 1-18.
12.Wu, S., Deng, L., Guo, L., and Wu. Y. 2022. Wheat leaf area index prediction using data fusion based on high-resolution unmanned aerial vehicle imagery. Plant Methods. 18: 68. 1-16.
13.Garzon-Lopez, C.X., and Lasso, E. 2020. Species classification in a tropical alpine ecosystem using UAV-borne RGB and hyperspectral imagery. Drones. 4: 69. 1-18.
14.Yang, M., Mou, Y., Liu, S., Meng, Y., Liu, Z., Li, P., Xiang, W., Zhou, X., and Peng, C. 2022. Detecting and mapping tree crowns based on convolutional neural network and Google Earth images. International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation. 108: 102764. 1-10.
15.Liu, Y., Zheng, X., Ai, G., Zhang, Y., and Zuo, Y. 2018. Generating a high-precision true digital orthophoto map based on UAV images. ISPRS International J. of Geo-Information. 7: 333. 1-15.
16.Aeberli, A., Johansen, K., Robson, A., Lamb, D.W., and Phinn, S. 2021. Detection of banana plants using multi-temporal multispectral UAV imagery. Remote Sensing. 13: 2123. 1-24.
17.Hendria, W.F., Phan, Q.T., Adzaka, F., and Jeong, C. 2022. Combining transformer and CNN for object detection in UAV imagery. ICT Express. https:// doi.org/10.1016/j.icte.2021.12.006.
18.Li, W., Fu, H., Yu, L., and Cracknell, A. 2017. Deep learning based oil palm tree detection and counting for high-resolution remote sensing Images. Remote Sensing. 9: 22. 1-13.
19.Osco, L., Junior, J., Ramos, A., Jorge, L., Fatholahi, S., Silva, J., Matsubara, E., Pistori, H., Gonçalves, W., and Li, J. 2021. A review on deep learning in UAV remote sensing. International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation. 102: 102456. 1-38.
20.Congalton, R., and Green, K. 2019. Assesssing the accuracy of remotely sensed data (3rd Ed). CRC Press. USA. 348p.
21.Erfanifard, Y. 2014. Application of ROC curve to assess pixel-based classification methods on UltraCam-D aerial imagery to discriminate tree crowns in pure stands of Brant`s oak in Zagros forests. Iranian J. Forest and Poplar Research. 22: 4. 649-663. (In Persian)
22.Wiegand, T., and Moloney, K.A. 2014. Handbook of spatial point-pattern analysis in ecology. CRC Press. England. 510p.
23.Pourahmad, M., Oladi, J., and Fallah, A. 2018. Detection of tree species in mixed broad-leaved stands of Caspian forests using UAV images (Case study: Darabkola Forest). Ecology of Iranian Forest. 6: 11. 61-75. (In Persian)
24.Barazmand, S., Soosani, J., Naghavi, H., and Sadeghian, S. 2019. Discriminating between Brant`s oak (Quercus brantii Lindl.) and gall oak (Q. infectoria Oliv.) species using the UAV images. Iranian J. of Forest and Poplar Research. 27: 3. 245-257. (In Persian)
25.Miraki, M., Sohrabi, H., Fatehi, P., and Kneubuehler, M. 2020. Comparison of machine learning algorithms for broad leaf species classification using UAV-RGB images. J. of Geomatics Science and Technology. 10: 2. 1-10. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 292 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 280 |