[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::
داوری تخصصی::
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: 3326650

مقالات منتشر شده: 694
نرخ پذیرش: 73.39
نرخ رد: 17.91

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 4 - ( 3-1405 ) ::
دوره 15 شماره 4 صفحات 102-85 برگشت به فهرست نسخه ها
تعین سطح زیرکشت اراضی برنج با بکارگیری روش یادگیری ماشین و با استفاده همزمان از تصاویر ماهواره ای اپتیک و رادار با روزنه مجازی (مطالعه موردی : شهرستان بابل)
علی رمضان نژاد، روح الله گودرزی ، محمودرضا صاحبی*
چکیده:   (75 مشاهده)
برنج یکی از محصولات کلیدی کشاورزی در ایران و جهان است و پایش دقیق سطح زیرکشت آن، به‌ویژه تفکیک زمین‌های تک‌کشت از دوکشت، نقشی حیاتی در مدیریت منابع آب و برنامه‌ریزی تولید دارد. استان مازندران به‌عنوان قطب تولید برنج کشور، به دلیل پراکندگی مکانی مزارع و شرایط متنوع محیطی، نیازمند روش‌های نوین برای پایش اراضی کشاورزی است. در این پژوهش، چارچوبی نوین مبتنی بر ترکیب شبکه‌های عمیق پیچشی (CNN) و بازگشتی (RNN) توسعه داده شد که در دو سطح به شناسایی اراضی برنج و تفکیک الگوهای تک‌کشت/دوکشت می‌پردازد. در گام نخست، به‌منظور شناسایی اراضی برنج شهرستان بابل، از معماری شبکه‌ی عصبی U-Net استفاده شد. این مدل در دو سناریو آموزش یافت: (۱) تنها  با داده‌های اپتیکی سنتینل-2 و (۲) با ترکیب داده‌های اپتیکی و راداری (سنتینل-2 و سنتینل-1). نتایج حاصل از آزمایش‌ها نشان داد که مدل مبتنی بر داده‌های اپتیکی سنتینل-2 با صحت کلی 35/96% و امتیاز F1 برابر با 957/0 ارزیابی شد. در حالی‌که انتظار می‌رفت ترکیب داده‌های اپتیکیراداری موجب بهبود نتایج شود، اما در منطقه‌ی مطالعه به‌دلیل شرایط نسبتاً بدون ابر، مزیت اصلی داده‌های SAR چندان نمایان نشد و همین امر در کنار نیاز به پیش‌پردازش پیچیده‌تر این داده‌ها می‌تواند دلیل کاهش نسبی دقت مدل ترکیبی با صحت‌کلی 32/94 و امتیاز F1 برابر با 93/0 گردید. برای آزمایش قدر تعمیم‌پذیری مدل سه منطقه انتخاب شد: شهرستان ساری به‌عنوان ناحیه‌ای نزدیک به منطقه اصلی، شهرستان لاهیجان منطقه‌ای با فاصله بیشتر و پوشش گیاهی متفاوت‌تر و جنوب تهران به عنوان ناحیه‌ای فاقد کشت برنج. ارزیابی تعمیم‌پذیری نشان داد که مدل در شهرستان ساری نتایج پایدار و دقیق ارائه می‌کند، در حالی‌که در لاهیجان دقت کاهش یافته ولی همچنان با صحت کلی بالای 88% قابل قبول بود. آزمون مدل در زمین‌های فاقد برنج جنوب تهران نیز نرخ خطای بسیار اندک (14/2%) را نشان داد که بیانگر توانایی بالای مدل در تشخیص مناطق غیرشالیزاری است. در گام دوم، برای تفکیک زمین‌های تک‌کشت و دوکشت، شبکه بازگشتی GRU به‌کار گرفته شد. این مدل توانست با صحت کلی 4/98%، ضریب کاپا 951/0 و امتیاز F1 برابر 974/0، عملکرد بسیار مطلوبی در تفکیک مزارع تک‌کشت از دوکشت برنج ارائه دهد.
واژه‌های کلیدی: سطح زیرکشت برنج، یادگیری عمیق، شبکه عصبی پیچشی، شبکه عصبی‌ بازگشتی، سنتینل-1، سنتینل-2
متن کامل [PDF 15254 kb]   (18 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1404/7/22 | پذیرش: 1405/3/26
فهرست منابع
1. Elert, E. Rice by the numbers: A good grain. Nature 514, S50-S51 (2014). [DOI:10.1038/514S50a]
2. Basnet, B. M. S. (2012a). Rice: Water, Food Security and Climate Change in Nepal. Hydro Nepal: Journal of Water, Energy and Environment, 78-80. [DOI:10.3126/hn.v11i1.7217]
3. FAO Rice Market Monitor (RMM), April 2018, VOLUME XXI ISSUE No. 1
4. Chang, L., Chen, Y.-T., Wang, J.-H., & Chang, Y.-L. (2020). Rice-Field Mapping with Sentinel-1A SAR Time-Series Data. Remote Sensing, 13(1), 103. [DOI:10.3390/rs13010103]
5. Ferreira, S. S. D., Sanchez, J. M., & Gonçalves, J. M. (2023). A Remote-Sensing-Assisted Estimation of Water Use in Rice Paddy Fields: A Study on Lis Valley, Portugal. Agronomy. [DOI:10.3390/agronomy13051357]
6. Saadat, M., Hasanlou, M., & Homayouni, S. (2019). RICE CROP MAPPING USING SENTINEL-1 TIME SERIES IMAGES (CASE STUDY: MAZANDARAN, IRAN). ISPRS -International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W18, 897-904. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-897-2019 [DOI:10.5194/isprs-archives-xlii-4-w18-897-2019]
7. Remote sensing for agriculture and resource management. (2022). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822976-7.00012-0 [DOI:10.1016/b978-0-12-822976-7.00012-0]
8. Haj Hussain, M., Abuhani, D. A., Khan, J., ElMohandes, M., Zualkernan, I., & Ali, T. (2023). A light-weight cropland mapping model using satellite imagery. [DOI:10.3390/s23156729]
9. Ramadhani, F., Pullanagari, R., Kereszturi, G., & Procter, J. (2020). Automatic Mapping of Rice Growth Stages Using the Integration of SENTINEL-2, MOD13Q1, and SENTINEL-1. Remote Sensing, 12(21), 3613. [DOI:10.3390/rs12213613]
10. Cao, J., Zhang, Z., Tao, F., Zhang, L., Luo, Y., Zhang, J., Han, J., & Xie, J. (2021). Integrating Multi-Source Data for Rice Yield Prediction across China using Machine Learning and Deep Learning Approaches. Agricultural and Forest Meteorology, 297, 108275. [DOI:10.1016/j.agrformet.2020.108275]
11. Saadat, M., et al. (2022). Multi-stream deep convolutional networks for accurate paddy rice mapping using Sentinel-1 and Sentinel-2 time-series data in Mazandaran Province, Iran. Agriculture, 12(2083), 1-20. https://doi.org/10.3390/agriculture12122083 [DOI:10.3390/agriculture12202083]
12. Sudiana, D., Abdurahman, M., Wirahman, A. D., & Farda, N. M. (2025). CNN-Random Forest hybrid method for phenology-based paddy rice mapping using Sentinel-2 and Landsat-8 satellite images. Computers, 14(336), 1-15. [DOI:10.3390/computers14080336]
13. Marques, A. C., Luís, I. C., Coelho, A. R., Pessoa, C., Daccak, D., Simões, M., Almeida, A. S., Scotti Campos, P., Ramalho, J. C., Semedo, J. M., Kullberg, J. C., Brito, M., Pessoa, M. F., Reboredo, F., Marques, P. A. A. P., Silva, M. M., Legoinha, P., Oliveira, K., Pais, I. P., & Lidon, F. C. (2022, January
14. Tucker, C. J., & Sellers, P. J. (1986). Satellite remote sensing of primary production. International Journal of Remote Sensing, 7(11), 1395-1416. [DOI:10.1080/01431168608948944]
15. Comparing satellites and vegetation indices for cover crop biomass estimation. (2022). Computers and Electronics in Agriculture. [DOI:10.1016/j.compag.2022.106900]
16. Ferreira, S. S. D., Sanchez, J. M., & Gonçalves, J. M. (2023). A Remote-Sensing-Assisted Estimation of Water Use in Rice Paddy Fields: A Study on Lis Valley, Portugal. Agronomy. [DOI:10.3390/agronomy13051357]
17. Arii, M., & Yamada, H. (2017). Rice paddy monitoring by L-band MIMP SAR approach. International Geoscience and Remote Sensing Symposium. [DOI:10.1109/IGARSS.2017.8127486]
18. Chang, L., Chen, Y.-T., Wang, J.-H., & Chang, Y.-L. (2020). Rice-Field Mapping with Sentinel-1A SAR Time-Series Data. Remote Sensing, 13(1), 103. [DOI:10.3390/rs13010103]
19. Shao, Y., Liao, J., & Wang, C. (2002). Analysis of temporal radar backscatter of rice: A comparison of SAR observations with modeling results. Canadian Journal of Remote Sensing. https://doi.org/10.5589/m02-019 [DOI:10.5589/M02-019]
20. Lalitha, V., & Latha, B. N. (2022). A review on remote sensing imagery augmentation using deep learning. Materials Today: Proceedings. [DOI:10.1016/j.matpr.2022.03.341]
21. Searching for CNN Architectures for Remote Sensing Scene Classification. (2022). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3097938 [DOI:10.1109/tgrs.2021.3097938]
22. Fu, T., et al. (2023). Unet: A Deep Learning Model for Rice Extraction in Rio Grande do Sul. Remote Sensing, 15(16), 4021. [DOI:10.3390/rs15164021]
23. Qin, J., Hu, T., Yuan, J., Liu, Q., Wang, W., Liu, J., Guo, L., & Song, G.-Z. (2023). Deep-Learning-Based Rice Phenological Stage Recognition. Remote Sensing. [DOI:10.3390/rs15112891]
24. Crisóstomo de Castro Filho, H., Abílio de Carvalho Júnior, O., Ferreira de Carvalho, O. L., Pozzobon de Bem, P., dos Santos de Moura, R., Olino de Albuquerque, A., Rosa Silva, C., Guimarães Ferreira, P. H., Fontes Guimarães, R., & Trancoso Gomes, R. A. (2020). Rice Crop Detection Using LSTM, Bi-LSTM, and Machine Learning Models from Sentinel-1 Time Series. Remote Sensing, 12(16), 2655. [DOI:10.3390/rs12162655]
25. Quinlan, J. R. (1994). Book Review : C4 . 5 : Programs for Machine Learning. In Machine Learning (Vol. 240).
26. Breiman, L. (2001). ST4_Method_Random_Forest. Machine Learning, 45(1), 5-32. [DOI:10.1017/CBO9781107415324.004]
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:

لخخیشقظ A. Determining the area under rice cultivation using machine learning methods and simultaneous use of optical satellite images and radar with virtual aperture (Case study: Babol city). JGST 2026; 15 (4) :85-102
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1241-fa.html

رمضان نژاد علی، گودرزی روح الله، صاحبی محمودرضا. تعین سطح زیرکشت اراضی برنج با بکارگیری روش یادگیری ماشین و با استفاده همزمان از تصاویر ماهواره ای اپتیک و رادار با روزنه مجازی (مطالعه موردی : شهرستان بابل). علوم و فنون نقشه برداری. 1405; 15 (4) :85-102

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1241-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 4 - ( 3-1405 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology