[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 335
نرخ پذیرش: 63.1
نرخ رد: 36.9
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 343 روز
..
:: دوره 12، شماره 1 - ( 3-1403 ) ::
جلد 12 شماره 1 صفحات 41-17 برگشت به فهرست نسخه ها
توسعه یک روش تصمیم گیری سلسله مراتبی دانش مبنا جهت تولید نقشه اراضی کشاورزی بر مبنای سیستم زراعت در گوگل ارث انجین (مطالعه موردی: شهرکرد)
علیرضا طاهری دهکردی* ، روح الله گودرزی ، محمدجواد ولدان زوج
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (1355 مشاهده)
کشاورزی به­ عنوان یکی از ارکان اصلی تامین امنیت غذایی جامعه، از اهمیت ویژه­ ای در تصمیم­ گیری­های کلان کشور به ویژه وضع سیاست­ های مربوط به واردات و صادرات برخی محصولات برخوردار است. لذا تعیین سطح زیر کشت محصولات کشاورزی در هر سال زراعی امری حیاتی به ­نظر می­ رسد. تقسیم ­بندی اراضی کشاورزی برمبنای سیستم زراعت در طول سال زراعی، می­تواند برآورد دقیق­ تری از سطح زیرکشت محصولات پاییزه و بهاره در اختیار قراردهد. چراکه در این نقشه­ ها، مساحت اراضی دوکشت با دو محصول پیاپی پاییزه و بهاره متوالی، دو مرتبه در نظر گرفته می­شوند. این تحقیق با هدف طبقه ­بندی اراضی کشاورزی به کلاس­های تک ­کشت بهاره، پاییزه، یونجه و اراضی دوکشت، به توسعه یک روش تصمیم­ گیری سلسله ­مراتبی­ دانش ­مبنا پرداخته است. در روش توسعه داده شده، با اعمال حدآستانه ­های متفاوت در سری­ زمانی شاخص گیاهی تفاضل نرمال شده (NDVI) مستخرج از تصاویر سنتینل-2، اراضی کشاورزی در چندین مرحله به­ صورت سلسله­ مراتبی به کلاس­ های هدف طبقه­ بندی می ­شوند. کلیه روند پیشنهادی، با استفاده حداکثری از تصاویر ماهواره ­ای و پردازش­ های برخط، در سامانه گوگل ارث انجین و متناسب با قابلیت­ های برنامه­ نویسی این بستر، پیاده ­سازی شده است. روش پیشنهادی در یک منطقه مطالعاتی واقع در شهرستان شهرکرد مورد بررسی قرارگرفته که در نهایت با دقت کلی 97/27% در مقایسه با دو روش نزدیکترین­ همسایگی با دقت کلی 93/76% و درخت­ تصمیم­ گیری با دقت کلی 94/32% عملکرد بهتری از خود ارائه داده است. همچنین نتایج نهایی حکایت از مشابهت بالای نقشه تولید شده توسط روش پیشنهادی و روش ماشین­ بردار­پشتیبان دارند. هرچند که روش ماشین­ بردارپشتیبان با دقت کلی 97/84% با اختلاف جزئی، دقت بالاتری از روش ارائه شده بدست آورده اما روش ارائه شده در عین سادگی، قابل درک بودن و استفاده از ویژگی ­های منحنی رفتار زمانی اراضی کشاورزی، در سال­های زراعی متفاوت بدون نیاز به آموزش مجدد قابلیت به­ کارگیری دارد.
واژه‌های کلیدی: طبقه بندی، گوگل ارث انجین، اراضی کشاورزی، سیستم زراعت، سنجش از دور.
متن کامل [PDF 2103 kb]   (288 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1400/1/18 | پذیرش: 1400/7/4 | انتشار: 1403/3/31
فهرست منابع
1. [1] Xiong, J., Thenkabail, P.S., Tilton, J.C., Gumma, M.K., Teluguntla, P., Oliphant, A., Congalton, R.G., Yadav, K. and Gorelick, N., "Nominal 30-m cropland extent map of continental Africa by integrating pixel-based and object-based algorithms using Sentinel-2 and Landsat-8 data on Google Earth Engine," Remote Sensing, vol. 9(10), p. 1065, 2017. [DOI:10.3390/rs9101065]
2. [2] Forkuor, G., Conrad, C., Thiel, M., Landmann, T. and Barry, B., "Evaluating the sequential masking classification approach for improving crop discrimination in the Sudanian Savanna of West Africa," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 118, pp. 380-389, 2015. [DOI:10.1016/j.compag.2015.09.020]
3. [3] Vuolo, F., Neuwirth, M., Immitzer, M., Atzberger, C. and Ng, W.T., "How much does multi-temporal Sentinel-2 data improve crop type classification?," International journal of applied earth observation and geoinformation, pp. 122-130, 2018. [DOI:10.1016/j.jag.2018.06.007]
4. [4] Aghighi, H., Azadbakht, M., Ashourloo, D., Shahrabi, H.S. and Radiom, S., "Machine learning regression techniques for the silage maize yield prediction using time-series images of Landsat 8 OLI," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 11(12), pp. 4563-4577, 2018. [DOI:10.1109/JSTARS.2018.2823361]
5. [5] Niazmardi, S., omayouni, S., Safari, A., McNairn, H., Shang, J. and Beckett, K., "Histogram-based spatio-temporal feature classification of vegetation indices time-series for crop mapping," International journal of applied earth observation and geoinformation, vol. 72, pp. 34-41, 2018. [DOI:10.1016/j.jag.2018.05.014]
6. [6] Ashourloo, D., Shahrabi, H.S., Azadbakht, M., Rad, A.M., Aghighi, H. and Radiom, S., "A novel method for automatic potato mapping using time series of Sentinel-2 images," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 175, p. 105583, 2020. [DOI:10.1016/j.compag.2020.105583]
7. [7] Zhong, L., Hu, L. and Zhou, H., "Deep learning based multi-temporal crop classification," Remote sensing of environment, vol. 221, pp. 430-443, 2019. [DOI:10.1016/j.rse.2018.11.032]
8. [8] Zhou, Z., Li, S. and Shao, Y., "Crops classification from sentinel-2A multi-spectral remote sensing images based on convolutional neural networks," IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5300-5303, 2018. [DOI:10.1109/IGARSS.2018.8518860]
9. [9] Ndikumana, E., Ho Tong Minh, D., Baghdadi, N., Courault, D. and Hossard, L., "Deep recurrent neural network for agricultural classification using multitemporal SAR Sentinel-1 for Camargue, France," Remote Sensing, vol. 10(8), p. 1217, 2018. [DOI:10.3390/rs10081217]
10. [10] Sharma, A., Liu, X. and Yang, X., "Land cover classification from multi-temporal, multi-spectral remotely sensed imagery using patch-based recurrent neural networks," Neural Networks, vol. 105, pp. 346-355, 2018. [DOI:10.1016/j.neunet.2018.05.019]
11. [11] Sedano, F., Molini, V. and Azad, M., "A mapping framework to characterize land use in the Sudan-Sahel Region from dense stacks of Landsat Data," Remote Sensing, vol. 11(6), p. 648, 2019. [DOI:10.3390/rs11060648]
12. [12] Jiang, Y., Lu, Z., Li, S., Lei, Y., Chu, Q., Yin, X. and Chen, F., "Large-scale and high-resolution crop mapping in China using Sentinel-2 satellite imagery," Agriculture, vol. 10(10), p. 433, 2020. [DOI:10.3390/agriculture10100433]
13. [13] Chang, L., Chen, Y.T., Wang, J.H. and Chang, Y.L., "Rice-Field Mapping with Sentinel-1A SAR Time-Series Data," Remote Sensing, vol. 13(1), p. 103, 2021. [DOI:10.3390/rs13010103]
14. [14] Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. and Moore, R., "Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone," Remote sensing of Environment, vol. 202, pp. 18-27, 2017. [DOI:10.1016/j.rse.2017.06.031]
15. [15] Gumma, M.K., Thenkabail, P.S., Teluguntla, P.G., Oliphant, A., Xiong, J., Giri, C., Pyla, V., Dixit, S. and Whitbread, A.M., "Agricultural cropland extent and areas of South Asia derived using Landsat satellite 30-m time-series big-data using random forest machine learning algorithms on the Google Earth Engine cloud," GIScience & Remote Sensing, vol. 57(3), pp. 302-322, 2020. [DOI:10.1080/15481603.2019.1690780]
16. [16] Liu, X., Zhai, H., Shen, Y., Lou, B., Jiang, C., Li, T., Hussain, S.B. and Shen, G., "Large-scale crop mapping from multisource remote sensing images in google earth engine," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 13, pp. 414-427, 2020. [DOI:10.1109/JSTARS.2019.2963539]
17. [17] Huang, H., Chen, Y., Clinton, N., Wang, J., Wang, X., Liu, C., Gong, P., Yang, J., Bai, Y., Zheng, Y. and Zhu, Z., "Mapping major land cover dynamics in Beijing using all Landsat images in Google Earth Engine," Remote Sensing of Environment, vol. 202, pp. 166-176, 2017. [DOI:10.1016/j.rse.2017.02.021]
18. [18] Ghorbanian, A., Kakooei, M., Amani, M., Mahdavi, S., Mohammadzadeh, A. and Hasanlou, M., "Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover classification using migrated training samples," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 167, pp. 276-288, 2020. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013]
19. [19] Nyaga, J.W., Markert, K.N., Thomas, A.B., Mugo, R.M., Wahome, A.M. and Irwin, D., "Water Quality Monitoring of In-Land Lakes in East Africa: How Open Source Tethys and Google Earth Engine Platforms are Improving Water Quality Data Analysis, Visualization and Decision Making," In AGU Fall Meeting Abstracts, pp. IN11B-20, 2019.
20. [20] Chen, B., Xiao, X., Li, X., Pan, L., Doughty, R., Ma, J., Dong, J., Qin, Y., Zhao, B., Wu, Z. and Sun, R., "A mangrove forest map of China in 2015: Analysis of time series Landsat 7/8 and Sentinel-1A imagery in Google Earth Engine cloud computing platform," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 131, pp. 104-120, 2017. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2017.07.011]
21. [21] Liu, X., Hu, G., Chen, Y., Li, X., Xu, X., Li, S., Pei, F. and Wang, S., "High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform," Remote sensing of environment, vol. 209, pp. 227-239, 2018. [DOI:10.1016/j.rse.2018.02.055]
22. [22] Drusch, M., Del Bello, U., Carlier, S., Colin, O., Fernandez, V., Gascon, F., Hoersch, B., Isola, C., Laberinti, P., Martimort, P. and Meygret, A., "Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services," Remote sensing of Environment, vol. 120, pp. 25-36, 2012. [DOI:10.1016/j.rse.2011.11.026]
23. [23] Carrasco, L., O'Neil, A.W., Morton, R.D. and Rowland, C.S., "Evaluating combinations of temporally aggregated Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 for land cover mapping with Google Earth Engine," Remote Sensing, vol. 11(3), p. 288, 2019. [DOI:10.3390/rs11030288]
24. [24] Tucker, C.J., "ed and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation," Remote sensing of Environment, vol. 8(2), pp. 127-150, 1979. [DOI:10.1016/0034-4257(79)90013-0]
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Taheri Dehkordi A, Goodarzi R, Valadan Zoej N J. Development of a Knowledge-based Hierarchical Decision Tree Method for Classification of Croplands based on Cropping System in Google Earth Engine (case study: Sharekurd). jgit 2024; 12 (1) :17-41
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-823-fa.html

طاهری دهکردی علیرضا، گودرزی روح الله، ولدان زوج محمدجواد. توسعه یک روش تصمیم گیری سلسله مراتبی دانش مبنا جهت تولید نقشه اراضی کشاورزی بر مبنای سیستم زراعت در گوگل ارث انجین (مطالعه موردی: شهرکرد). مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1403; 12 (1) :17-41

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-823-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 1 - ( 3-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4710