:: 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:   (2386 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]   (556 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]



XML   English Abstract   Print



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