[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::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3133198

مقالات منتشر شده: 675
نرخ پذیرش: 73.49
نرخ رد: 17.82

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 1 - ( 6-1404 ) ::
دوره 15 شماره 1 صفحات 36-27 برگشت به فهرست نسخه ها
به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تصاویر لندست 8 و سنتینل 2 برای برآورد تراکم تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس
احمد عباسی‌وند ، هرمز سهرابی* ، مژده میرکی
چکیده:   (131 مشاهده)
تاج‌پوشش به‌عنوان یک متغیر اساسی و حیاتی در ارتباط با ارزیابی، پایش و مدیریت جنگل‌های زاگرس اهمیت بسیار زیادی دارد. به دلیل اینکه تاج‌پوشش جنگل می‌تواند تغییرات مختلفی را نشان دهد، مدیران جنگل و نهادهای مرتبط همواره به دنبال به‌روزرسانی دقیق نقشه‌ها و اطلاعات مربوط به این متغیر برای مدیریت بهتر جنگل‌ها هستند. استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند که درک بهتری از اکوسیستم‌های جنگلی کسب شود. این درک باعث می‌شود که بتوان راهکارهای بهتری برای حفظ طبیعت و جلوگیری از هدر رفت منابع طبیعی پیدا کرد. در این مطالعه، از داده‌های تصویری به دست آمده از ماهواره‌های سنتینل 2 و لندست 8 بهره برده شده و با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، اطلاعات مربوط به تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس مدل‌سازی شد. مدل‌های یادگیری ماشین شامل پنج الگوریتم جنگل تصادفی (RF)، نزدیک‌ترین همسایه (KNN)، ماشین بردار پشتیبان رگرسیون (SVR)، رگرسیون اسپلاین تطبیقی چندمتغیره (MARS) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) بود. برای ارزیابی مدل‌های استفاده شده، 2631 قطعه نمونه 400 متری در 27 منطقه جنگلی در زاگرس انتخاب و درصد تاج‌پوشش محاسبه شد. مدل‌سازی به تفکیک زاگرس شمالی، میانی، جنوبی و کل انجام و پارامترهای ارزیابی مدل برای مقایسه مدل ها و ماهواره ها محاسبه شد. نتایج نشان داد با استفاده از تصاویر لندست 8، روش‌های MARS، RF و ANN به ترتیب با ضریب تبیین تعدیل شده 7/63، 7/62 و 7/61 و با استفاده از تصاویر سنتینل 2 بهترین روش‌های یادگیری ماشین با ضریب تبیین تعدیل شده 7/73، 7/72 و 7/71 به ترتیب MARS، SVR و RF بود. در مقایسه نتایج استفاده از تصاویر لندست 8 و سنتینل 2 نیز بهترین نتایج سنتینل 2 (7/73) بهتر از بهترین نتایج لندست 8 (7/63) بود. مدلسازی تاج پوشش در کل زاگرس اما نشان داد از بین روش‌های مورد استفاده، الگوریتم جنگل تصادفی (7/73 درصد) نتایج بهتری نسبت به سایر روش‌ها دارد. همچنین نتایج به دست آمده نشان می‌دهد که استفاده از تصاویر سنتینل 2 نسبت به تصاویر ماهواره لندست 8 کارایی بیشتری در برآورد سطح تاج‌پوشش داشته و ضریب تبیین حدود 7٪ بیشتری را نشان داده است.
شماره‌ی مقاله: 2
واژه‌های کلیدی: پایش جنگل، شاخص‌های گیاهی، جنگل تصادفی، تاج‌پوشش
متن کامل [PDF 1025 kb]   (72 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1403/9/8
فهرست منابع
1. A. Safari and H. Sohrabi, "Effect of climate change and local management on aboveground carbon dynamics (1987-2015) in Zagros oak forests using Landsat time-series imagery," Appl. Geogr., vol. 110, no. July, p. 102048, 2019, doi: 10.1016/j.apgeog.2019.102048. [DOI:10.1016/j.apgeog.2019.102048]
2. F. Pordel, A. Ebrahimi, and Z. Azizi, "Canopy cover or remotely sensed vegetation index, explanatory variables of above-ground biomass in an arid rangeland, Iran," J. Arid Land, vol. 10, no. 5, pp. 767-780, Oct. 2018, doi: 10.1007/s40333-018-0017-y. [DOI:10.1007/s40333-018-0017-y]
3. Z. Azizi, A. Najafi, and H. Sohrabi, "Forest Canopy Density Estimating , Using Satellite Images," in International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives, Beijing, China, 2008, p. 4. doi: 10.13140/2.1.2953.6967.
4. A. Ildoromi, F. Ghasemi, and N. Bahmani, "Investigation of the Role of Socio-Economic Factors on the Degradation of Zagros Forests (Kakareza Lorestan)," Iran. J. For. Range Prot. Res., vol. 13, no. 2, pp. 140-149, 2016, doi: 10.22092/ijfrpr.2016.106021.
5. H. Beygiheidarlou and et al., "Forest Cover Density Mapping of Zagros Forests Using Landsat-9 Imagery and Hemispherical Photographs," For. Res. Dev., vol. 9, no. 1, pp. 47-65, 2023, doi: 10.30466/jfrd.2023.54591.1661.
6. A. Anand, S. K. Singh, and S. Kanga, "Estimating the Change in Forest Cover Density and Predicting NDVI for West Singhbhum Using Linear Regression," Int. J. Environ. Rehabil. Conserv., vol. 9, pp. 193-203, 2018. [DOI:10.31786/09756272.18.9.1.125]
7. S. Vafaei et al., "Improving accuracy estimation of Forest Aboveground Biomass based on incorporation of ALOS-2 PALSAR-2 and Sentinel-2A imagery and machine learning: A case study of the Hyrcanian forest area (Iran)," Remote Sens., vol. 10, no. 2, 2018, doi: 10.3390/rs10020172. [DOI:10.3390/rs10020172]
8. T. N. Phan, V. Kuch, and L. W. Lehnert, "Land Cover Classification Using Google Earth Engine and Random Forest Classifier: The Role of Image Composition," Remote Sens., vol. 12, no. 15, p. 2411, 2020. [DOI:10.3390/rs12152411]
9. H. Panahi, Z. Azizi, H. Kiadaliri, S. A. Almodaresi, and H. Aghamohamadi, "Bare soil detecting algorithms in western iran woodlands using remote sensing," Smart Agric. Technol., vol. 7, no. March, pp. 1-9, 2024, doi: 10.1016/j.atech.2024.100429. [DOI:10.1016/j.atech.2024.100429]
10. M. Taefi Feijani, S. Azadnejad, and M. Moradi, "Improvement of the Forest Canopy Density Model Based on the Addition of the FCC Index and the Average Kernel Implementation," Sp. Sci. Technol., vol. 14, no. 2, pp. 27-36, 2021, doi: 10.22034/jsst.2021.1191.
11. S. Vafaei and et al., "Estimation of Forest Canopy Using Remote Sensing and Geostatistics (Case Study: Marivan Baghan Forests)," J. Environ. Sci. Technol., vol. 24, no. 1, pp. 71-82, 2022, doi: 10.30495/jest.2018.20376.294.
12. A. Dabija and et al., "Comparison of Support Vector Machines and Random Forests for Corine Land Cover Mapping," Remote Sens., vol. 13, p. 777, 2021, doi: 10.3390/rs13040777. [DOI:10.3390/rs13040777]
13. R. K. M. Malhi et al., "Synergistic evaluation of Sentinel 1 and 2 for biomass estimation in a tropical forest of India," Adv. Sp. Res., vol. 69, no. 4, pp. 1752-1767, Feb. 2022, doi: 10.1016/j.asr.2021.03.035. [DOI:10.1016/j.asr.2021.03.035]
14. R. A. Parma and S. Shataey, "Capability Study on Mapping the Diversity and Canopy Cover Density in Zagros Forests Using ETM+ Images (Case Study: Ghalajeh Forests, Kirmanshah Province)," Iran. J. For., vol. 2, no. 3, pp. 231-242, 2010.
15. M. Ghanbari Motlagh and et al., "Investigating Spatiotemporal Changes in Greenness of Zagros Oak Forests in Response to Drought," J. Renew. Nat. Resour. Res., vol. 13, no. 2, pp. 131-143, 2023, doi: 10.30495/jrnr.2023.71340.10281.
16. H. Naghavi, "Application of Quickbird Satellite Images in Estimating the Canopy Level of Zagros Forests (Case Study: Gol Khorramabad Castle Area)," Sari University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 2014.
17. A. Safari and H. Sohrabi, "Ability of Landsat-8 OLI derived texture metrics in estimating aboveground carbon stocks of coppice Oak Forests.," Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. & Spat. Inf. Sci., vol. 41, 2016. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLI-B8-751-2016]
18. M. Miraki, H. Sohrabi, P. Fatehi, and M. Kneubuehler, "Comparison of Machine Learning Algorithms for Broad Leaf Species Classification Using UAV-RGB Images," J. Geomatics Sci. Technol., vol. 10, no. 2, pp. 1-10, 2020.
19. N. Nazariani and A. Fallah, "Investigation of the Effect of Main and Artificial Bands of Sentinel-2 Satellite Images on Estimation of Quantitative Characteristics of Zagros Forests," Sci. Q. Geogr. Data, vol. 31, no. 124, pp. 103-118, 2023, doi: 10.22131/sepehr.2023.553505.2875.
20. A. Safari and H. Sohrabi, "The effect of digital preprocessing and modeling method on an estimation of aboveground carbon stock of Zagros forests using Landsat 8 imagery," RS GIS Nat. Resour., vol. 9, no. 4, pp. 73-89, 2019.
21. S. Arekhi and M. Adibnejad, "Efficiency Assessment of the Support Vector Machines for Land Use Classification Using Landsat ETM+ Data (Case Study: Ilam Dam Catchment)," Iran. J. Range Desert Res., vol. 18, no. 3, pp. 420-440, 2011, doi: 10.22092/ijrdr.2011.102175.
22. R. M. Adnan, Z. Liang, and S. Heddam, "Least Square Support Vector Machine and Multivariate Adaptive Regression Splines for Streamflow Prediction in Mountainous Basin Using Hydro-Meteorological Data as Inputs," J. Hydrol., vol. 124, p. 371, 2019, doi: 10.1016/J.JHYDROL.2019.124371. [DOI:10.1016/j.jhydrol.2019.124371]
23. N. Busto Serrano, A. Suárez Sánchez, and F. Sánchez Lasheras, "Identification of Gender Differences in the Factors Influencing Shoulders, Neck, and Upper Limb MSD by Means of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)," Appl. Ergon., vol. 82, p. 102981, 2020, doi: 10.1016/j.apergo.2019.102981. [DOI:10.1016/j.apergo.2019.102981]
24. C. Witharana and H. J. Lynch, "An Object-Based Image Analysis Approach for Detecting Penguin Guano in Very High Spatial Resolution Satellite Images," Remote Sens., vol. 8, no. 5, p. 375, 2016. [DOI:10.3390/rs8050375]
25. X. Huang and et al., "Comparative Study on Remote Sensing Methods for Forest Height Mapping in Complex Mountainous Environments," Remote Sens., vol. 15, p. 2275, 2023, doi: 10.3390/rs15092275. [DOI:10.3390/rs15092275]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


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

Abbasiwand A, Sohrabi H, Miraki M. Using machine learning algorithms, Landsat 8 and Sentinel 2 satellite imagery for estimating forest canopy density of Zagros Forests. JGST 2025; 15 (1) : 2
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1208-fa.html

عباسی‌وند احمد، سهرابی هرمز، میرکی مژده. به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تصاویر لندست 8 و سنتینل 2 برای برآورد تراکم تاج‌پوشش جنگل‌های زاگرس. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (1) :27-36

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1208-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 1 - ( 6-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology