احمد موسوی - دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، واحد الکترونیکی دانشگاه آزاد اسلامی، تهران
میلاد جانعلی پور - استادیار پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم تحقیقات و فناوری، تهران
دکتر تهرانی - استادیار پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم تحقیقات و فناوری، تهران

اساس برنامه ریزی و مدیریت صحیح داشتن آمار و اطلاعات دقیق و به هنگام است. یکی از مهم ترین آمار و اطلاعات بخش کشاورزی میزان تولید سالیانه هر محصول یا سطح زیرکشت است. یکی از ابزارهایی که در کمترین زمان و با هزینه پایین و دقت مناسب، می تواند سطح زیرکشت محصولات را محاسبه کند دانش و فناوری سنجش از دور است. در این تحقیق، از دو روش طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان استفاده شده و سطح زیرکشت محصولات غالب منطقه، شامل هشت کلاس، از تصاویر سری زمانی سنتینل ۲ برآورد شده است. براساس نتایج به دست آمده، صحت کلی هریک از روش های شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان به ترتیب برابر با ۹۷.۷۴ و ۹۷.۹۶%، با ضریب کاپای ۰.۹۷ برای برآورد سطح زیرکشت محصولات بوده است. بنابراین، نتایج این دو روش مورد قبول واقع شده است. با توجه به صحت کلی، می توان نتیجه گرفت که دو روش طبقه بندی نتایج تقریبا یکسانی در منطقه دارد. علاوه براین، طبق نتایج صحت کاربر، می توان بیان کرد درمورد چهار محصول یونجه، برنج، پیاز و خربزه، عملکرد روش ماشین بردار پشتیبان بهتر از روش شبکه عصبی است و درمورد گندم دیم و آبی، جارو و مرتع، روش شبکه عصبی بهتر از ماشین بردار پشتیبان در منطقه عمل می کند.

سنجش از دور, روش طبقه بندی, شبکه عصبی مصنوعی, ماشین بردار پشتیبان, سنتینل ۲