آنالیز مقایسهای بازیابی شاخص سطح برگ با استفاده از روشهای یادگیری ماشین مبتنی بر داده های ابرطیفی
Publish place: Remote Sensing and Iran GIS، Vol: 12، Issue: 3
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 237
This Paper With 19 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-12-3_004
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1400
Abstract:
متغیرهای بیوفیزیکی و بیوشیمیایی پوشش گیاهی، به منزله متغیرهای ورودی، برای مدل های متفاوت چرخه کربن، آب، انرژی و مدل های اقلیمی و کشاورزی دقیق نقش مهمی ایفا می کنند. یکی از مهم ترین متغیرهای مربوط به تاج پوشش گیاه، که کاربردهای فراوانی در مدل سازیهای گوناگون خاک و گیاه و اتمسفر دارد، شاخص سطح برگ (LAI) است. روشهای گوناگونی برای بازیابی LAI از تصاویر ابرطیفی به کار رفته اند که، از میان آنها، روشهای ناپارامتریک غیرخطی یادگیری ماشین بسیار مورد توجه قرار گرفته اند زیرا، در مواجهه با داده های دارای ابعاد زیاد، انعطاف پذیرند. بااین حال، در مطالعات پیشین، به بررسی عملکرد روشهای یادگیری ماشین در بازیابی مقادیر LAI در مقادیر حاشیهای (مقادیر خارج از دامنه نمونهگیری زمینی) و قابلیت این روش ها در تهیه نقشه متغیر توجه چندانی نشده است. در این تحقیق، عملکرد چهار روش پرکاربرد یادگیری ماشین شامل رگرسیون بردار پشتیبان، فرایند گاوسی، شبکه عصبی مصنوعی و جنگل تصادفی در بازیابی LAI از تصویر ابرطیفی ماهواره کریس پروبا بررسی شده است. نتایج نشان داد که، به رغم کارآیی هر چهار روش در بازیابی مقادیر LAI برای دامنه مقادیر اندازهگیری شده زمینی با RMSE بهتر از ۰.۵ و خطای نسبی کمتر از ۱۰%، روشهای فرایند گاوسی و رگرسیون بردار پشتیبان صحت بالاتری در مقایسه با سایر روشها دارند. باوجوداین، عملکرد روش شبکه عصبی مصنوعی، در تخمین LAIهای دارای مقادیر حاشیهای، بهتر از دیگر روشهاست و نقشه تهیه شده با این روش و تابع یادگیری GDA تطابق بیشتری با نقشه NDVI و تصویر ابرطیفی منطقه دارد.
Keywords:
Authors
بهزاد محمدی شیخرضی
کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
محمد شریف ملا
کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
موسیوند علی جعفر
استادیار گروه سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
علی شمس الدینی
استادیار گروه سنجش از دور و GIS، دانشگاه تربیت مدرس
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 :