استخراج تاج پوشش درختان شهری با روش طبقه بندی شیء پایه و الگوریتم های یادگیری ماشین
Publish place: Remote Sensing and Iran GIS، Vol: 13، Issue: 1
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 332
This Paper With 17 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-13-1_002
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1400
Abstract:
آگاهی از میزان تاج پوشش درختان در مناطق شهری به علت تاثیرات آن در کاهش آلودگی های هوا، کاهش آلودگی صوتی، جلوگیری از باد، ذخیره نزولات آسمانی، و کاهش و کنترل رواناب های شهری بسیار ضروری است. ازآن جا که استخراج تاج پوشش درختان با روش های دستی بسیار وقت گیر و پرهزینه است، تکنیک های سنجش از دور می توانند ابزار مناسبی برای تامین این داده ها باشند. در طبقه بندی شیء پایه، انتخاب پارامترهای بهینه قطعه بندی، به ویژه پارامتر مقیاس، اهمیت بسیاری دارد و معمولا با شیوه آزمایش و خطا تعیین می شود که کاملا تجربی است. بنابراین، یکی از اهداف این پژوهش انتخاب مقیاس بهینه قطعه بندی به صورت خودکار است. همچنین، پس از استخراج قطعات، لازم است با یک روش طبقه بندی، قطعات استخراج شده تعیین کاربری/ پوشش زمین شوند و در این زمینه، انتخاب نوع روش طبقه بندی در نتیجه نهایی طبقه بندی شیء پایه بسیار اهمیت دارد. ازاین رو، پس از قطعه بندی با استفاده از داده های لیدار و تصاویر هوایی از شهر واهینگن در آلمان و تعیین ویژگی های مهم مستخرج از قطعات، با استفاده از روش انتخاب ویژگی برمبنای جنگل تصادفی، قطعات مربوط به تاج پوشش درختان از سایر قطعات تفکیک شد. این کار با بهره گرفتن از شیوه های یادگیری ماشین شامل ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری صورت گرفت. نتایج نشان دهنده برتری الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، به منزله برترین الگوریتم طبقه بندی کننده، و مقیاس ۲۵، به منزله بهترین مقیاس انتخابی، بود و در نهایت، الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری در مقیاس ۲۵، به ترتیب، با شاخص های کیفیت ۷۹.۹۰ و ۷۹.۱۶ و ۷۶.۹۰ توانستند تاج پوشش درختان را استخراج کنند.
Keywords:
Authors
ناهید حق شناس
کارشناس ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تربیت مدرس
علی شمس الدینی
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
حسین عقیقی
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :