[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: 356
نرخ پذیرش: 63.2
نرخ رد: 36.8
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 329 روز
..
:: دوره 13، شماره 4 - ( 12-1404 ) ::
جلد 13 شماره 4 صفحات 104-83 برگشت به فهرست نسخه ها
تمایز واحدهای سنگ شناسی در تصاویر ماهواره ای با استفاده از روش های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در منطقه هندودر استان مرکزی
مهرتاش منافی فرد* ، مصطفی یوسفی راد
دانشگاه صنعتی اراک
چکیده:   (558 مشاهده)
تصاویر سنجش از دور در کاربردهای مختلف زمین­شناسی نظیر شناسایی انواع سنگ­ها مورد استفاده قرار می­گیرند. در این پژوهش، از روش­های هوش مصنوعی شامل جنگل تصادفی، یادگیری عمیق، XGBoost وLightGBM  در تمایز چهار واحد زمین­شناسی فیلیت، تراس­های آبرفتی قدیمی، گرانیت تا گرانودیوریت و میگماتیت در منطقه هندودر استان مرکزی استفاده شده است. ورودی­ مدل­های هوش مصنوعی شامل اطلاعات مستخرج از تصاویر ماهواره­ای نظیر لندست، استر و سنتینل-2، داده‌های توپوگرافی حاصل از مدل رقومی ارتفاع شامل ارتفاع، شیب، شاخص رطوبت توپوگرافی و جهت شیب، به‌همراه داده‌های مکانی و نمونه‌های صحرایی مربوط به واحدهای زمین‌شناسی منطقه است. به‌منظور آماده­سازی داده‌های ورودی، پیش‌پردازش‌های لازم شامل تصحیحات رادیومتریک و اتمسفری، پردازش و طبقه‌بندی اولیه تصاویر ماهواره‌ای انجام شد. سپس، مجموعه‌ای از ویژگی‌ها براساس باندهای طیفی تصاویر ماهواره‌ای و نیز تصاویر حاصل از اعمال روش‌های تحلیل مؤلفه‌های اصلی و حداقل نویز کسری استخراج گردید. نتایج ارزیابی نشان داد که بهترین عملکرد مربوط به الگوریتم جنگل تصادفی است که با استفاده از داده­های طیفی تصاویر استر، به‌همراه اطلاعات ارتفاعی و مکانی، به دست آمده است؛ به‌طوری‌که مقادیر ضریب کاپا (Kappa)، صحت کلی (Overall Accuracy) و امتیاز (F-score) به‌ترتیب برابر با 0/74، 0/82 و 0/82 حاصل شدند.
واژه‌های کلیدی: زمین شناسی، سنگ شناسی، تصاویر ماهواره ای، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق
متن کامل [PDF 1353 kb]   (111 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1404/8/9 | پذیرش: 1405/3/20 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1405/3/27 | انتشار: 1405/4/9
فهرست منابع
1. [1] F. D. van der Meer, H. M. A. van der Werff, F. J. A. van Ruitenbeek et al., "Multi- and hyperspectral geologic remote sensing: A review," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 14, no. 1, pp. 112-128, 2012. [DOI:10.1016/j.jag.2011.08.002]
2. [2] P. Yang, K. Esmaeili, S. Goodfellow et al., "Mine pit wall geological mapping using UAV-based RGB imaging and unsupervised learning," Remote Sensing, vol. 15, no. 6, pp. 1641, 2023. [DOI:10.3390/rs15061641]
3. [3] M. J. Cracknell, and A. M. Reading, "Geological mapping using remote sensing data: A comparison of five machine learning algorithms, their response to variations in the spatial distribution of training data and the use of explicit spatial information," Comput. Geosci., vol. 63, pp. 22-33, 2014. [DOI:10.1016/j.cageo.2013.10.008]
4. [4] I. O. Nafigin, V. T. Ishmukhametova, S. A. Ustinov et al., "Geological and mineralogical mapping based on statistical methods of remote sensing data processing of Landsat-8: a case study in the southeastern Transbaikalia, Russia," Sustainability, vol. 14, no. 15, pp. 9242, 2022. [DOI:10.3390/su14159242]
5. [5] A. Shebl, and A. Csamer, "Stacked vector multi-source lithologic classification utilizing Machine Learning Algorithms: Data potentiality and dimensionality monitoring," Remote Sensing Applications: Society and Environment, vol. 24, pp. 100643, 2021. [DOI:10.1016/j.rsase.2021.100643]
6. [6] A. B. Pour, M. Hashim, and J. van Genderen, "Detection of hydrothermal alteration zones in a tropical region using satellite remote sensing data: Bau goldfield, Sarawak, Malaysia," Ore Geology Reviews, vol. 54, pp. 181-196, 2013. [DOI:10.1016/j.oregeorev.2013.03.010]
7. [7] B. Zoheir, and A. Emamb, "Integrating geologic and satellite imagery data for high-resolution mapping and gold exploration targets in the South Eastern Desert, Egypt," Journal of African Earth Sciences, vol. 66-67 pp. 22-34, 2012. [DOI:10.1016/j.jafrearsci.2012.02.007]
8. [8] C. c. Gomez, C. Delacourt, P. Allemand et al., "Using ASTER remote sensing data set for geological mapping, in Namibia," Physics and Chemistry of the Earth vol. 30, pp. 97-108, 2005. [DOI:10.1016/j.pce.2004.08.042]
9. [9] A. Elaaraj, A. Lhachmi, H. Tabyaoui et al., "Remote sensing data for geological mapping in the Saka region in northeast Morocco: an integrated approach," Sustainability, vol. 14, no. 22, pp. 15349, 2022. [DOI:10.3390/su142215349]
10. [10] E. P. Binam Mandeng, L. M. Bondjè Bidjeck, J. D. Takodjou Wambo et al., "Lithologic and structural mapping of the Abiete-Toko gold district in southern Cameroon, using Landsat 7 ETM+/SRTM," Comptes Rendus Geoscience, vol. 350, pp. 130-140, March 01, 2018, 2018. [DOI:10.1016/j.crte.2017.11.003]
11. [11] J. Aadaj, A. Tabit, A. Algouti et al., "Integrated optical and radar remote sensing for litho-structural mapping of the Kerdous and Ait Abdellah inliers, western Anti-Atlas, Morocco," Scientific Reports, vol. 16, no. 1, pp. 170, 2025. [DOI:10.1038/s41598-025-28952-0]
12. [12] M. A. Elfadly, M. Abdelrady, A. Decarlis et al., "Multidisciplinary approaches to lithological discrimination and structural mapping for mineral resource assessment," Scientific Reports, vol. 16, no. 1, pp. 9079, 2026. [DOI:10.1038/s41598-026-43824-x]
13. [13] S. A. Peña, and M. G. Abdelsalam, "Orbital remote sensing for geological mapping in southern Tunisia: Implication for oil and gas exploration," Journal of African Earth Sciences, vol. 44, pp. 203-219, 2006. [DOI:10.1016/j.jafrearsci.2005.10.011]
14. [14] L. Githenya, E. Mathu, P. Kariuki et al., "Integration of remote sensing and geological mapping for economic mineralization mapping in Mwitika-Makongo area, Kitui county," Journal of Remote Sensing & GIS, vol. 10, no. 281, pp. 1-5, 2021.
15. [15] F. Al-Nahmi, O. Saddiqi, A. Hilali et al., "Application of remote sensing in geological mapping, case study al Maghrabah area - Hajjah region, Yemen," ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 44W4, pp. 63-71, 2017. [DOI:10.5194/isprs-annals-IV-4-W4-63-2017]
16. [16] I. Serbouti, M. Raji, M. Hakdaoui et al., "Improved lithological map of large complex semi-arid regions using spectral and textural datasets within google earth engine and fused machine learning multi-classifiers," Remote Sensing, vol. 14, no. 21, pp. 5498, 2022. [DOI:10.3390/rs14215498]
17. [17] V. Árvai, and G. Albert, "Lightweight deep learning approaches for lithological mapping in vegetated terrains of the Vălioara valley, Romania," ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 14, no. 9, pp. 350, 2025. [DOI:10.3390/ijgi14090350]
18. [18] X. Li, P. Feng, B. Yu et al., "Geologically constrained multi-scale transformer for lithology identification under extreme class imbalance," Eng, vol. 7, no. 1, pp. 8, 2026. [DOI:10.3390/eng7010008]
19. [19] R. Mohammadizad, and R. Arfania, "Advanced Investigation of Remote Sensing to Geological Mapping of Zefreh Region in Central Iran," Open Journal of Geology, vol. 7, pp. 1509-1529, 2017. [DOI:10.4236/ojg.2017.710101]
20. [20] P. Safarbeyranvand, P. Z. Firouzabadi, A. Hosingholizade et al., "Using EO1 hyperspectral images for rock units mapping," 6th Intercontinental Geoinformation Days (IGD), Baku, Azerbaijan, vol. 6, pp. 191-194, 2023
21. [21] G. Albert, and S. Ammar, "Application of random forest classification and remotely sensed data in geological mapping on the Jebel Meloussi area (Tunisia)," Arabian Journal of Geosciences, vol. 14, no. 21, pp. 2240, 2021. [DOI:10.1007/s12517-021-08509-x]
22. [22] C. Kumar, A. Shetty, S. Raval et al., "Lithological discrimination and mapping using ASTER SWIR data in the Udaipur area of Rajasthan, India," Procedia Earth and Planetary Science, vol. 11, pp. 180-188, 2015. [DOI:10.1016/j.proeps.2015.06.022]
23. [23] M. T. A. Mohamed, L. S. Al-Naimi, T. I. Mgbeojedo et al., "Geological mapping and mineral prospectivity using remote sensing and GIS in parts of Hamissana, Northeast Sudan," Journal of Petroleum Exploration and Production, vol. 11, no. 3, pp. 1123-1138, 2021. [DOI:10.1007/s13202-021-01115-3]
24. [24] A. B. Pour, Y. Park, M. Hashim et al., "Regional geological mapping in Northern Victoria Land, Antarctica using multispectral remote sensing satellite data," IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, vol. 169, no. 012081, pp. 1-9, 2018. [DOI:10.1088/1755-1315/169/1/012081]
25. [25] T. Chen, and C. Guestrin, "XGBoost: a scalable tree boosting system," Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining pp. 785 - 794, 2016. [DOI:10.1145/2939672.2939785]
26. [26] Guolin Ke., Qi Meng., Thomas Finley. et al., "LightGBM: a highly efficient gradient boosting decision tree," NIPS'17: Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 3149 - 3157, 2017.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


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

Manafifard M, Yousefirad M. Distinguishing Lithological Units Based on Satellite Imagery Using Machine Learning and Deep Learning Methods in the Hendudar Region, Markazi Province. jgit 2026; 13 (4) :83-104
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-995-fa.html

منافی فرد مهرتاش، یوسفی راد مصطفی. تمایز واحدهای سنگ شناسی در تصاویر ماهواره ای با استفاده از روش های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در منطقه هندودر استان مرکزی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (4) :83-104

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-995-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 4 - ( 12-1404 ) 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 0.4 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4774