[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: 2609830

مقالات منتشر شده: 644
نرخ پذیرش: 74.08
نرخ رد: 17.83

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 4 - ( 3-1403 ) ::
دوره 13 شماره 4 صفحات 66-57 برگشت به فهرست نسخه ها
یک رویکرد ترکیبی برای ارزیابی رشد شهری با استفاده از K-نزدیکترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و حداکثر احتمال (مطالعه موردی: غرب تهران)
حسین جولایی* ، علیرضا وفایی نژاد ، مهرنوش شریف زاده
چکیده:   (547 مشاهده)
شهرنشینی یک نگرانی رو به رشد است و تصاویر ماهواره ای نقش مهمی در ارزیابی رشد شهری دارند. برای شروع کار با تصاویر ماهواره‌ای، نمونه برداری و طبقه بندی تصاویر با توجه به عوارض منطقه ضروری است. در این مطالعه، از 4 الگوریتم یادگیری ماشین (K-نزدیک‌ترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی (RandomTrees) و حداکثر احتمال) برای طبقه‌بندی تصاویر از سه دوره تصاویر ماهواره‌ای لندست (لندست 7، 8، 9) در فواصل 10 ساله (2003، 2013 و 2023) استفاده شده‌است. در چهار منطقه تهران (2، 5، 21، 22) این امر برای رشد شهری اعمال شده‌است. استفاده از یک روش طبقه‌بندی خاص برای سری‌های زمانی تصاویر ممکن است نتایج دقیقی برای ارزیابی تغییرات یک پدیده ایجاد نکند و تا حد زیادی به پراکندگی نمونه‌های گرفته‌شده از تصاویر بستگی دارد. با استفاده از روش KNN با ضریب کاپا 91 درصد، تصویر لندست 7 به دلیل یکنواختی نمونه‌ها بهترین عملکرد را داشت. علاوه بر این، تصاویر لندست 8 و 9 با روش SVM به ترتیب با دقت 97% و 94% و همچنین ضریب کاپا 95% و 89% با موفقیت تجزیه و تحلیل شدند. رشد شهری نیز با استفاده از روش های انتخاب‌شده برای هر تصویر ارزیابی می‌شود. بین سال‌های 2003 تا 2013، رشد شهری 10 درصد، بین سال‌های 2013 تا 2023، 24 درصد و در نتیجه، بین سال‌های 2023 تا 2003، 34 درصد بوده است. علاوه بر این، ما در این مطالعه تغییر در زمین‌های بایر و سبز را بررسی می‌کنیم. مطالعه ما دقیق ترین رویکرد ترکیبی را برای طبقه بندی تصاویر برای رشد شهری ارائه می‌دهد و می تواند اطلاعات ارزشمندی را برای برنامه ریزان شهری و سیاست گذاران برای مدیریت رشد شهری و ترویج توسعه پایدار در شهرها ارائه دهد.
شماره‌ی مقاله: 5
واژه‌های کلیدی: لگوریتم های یادگیری ماشین، تصاویر ماهواره ای لندست، رشد شهری، نزدیک ترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی، حداکثر احتمال
متن کامل [PDF 2342 kb]   (267 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1402/9/27
فهرست منابع
1. M. A. Kuddus, E. Tynan, and E. McBryde, "Urbanization: A problem for the rich and the poor?," Journal of Public Health Rev, vol. 41, no. 1, Jan. 2020, doi: 10.1186/s40985-019-0116-0. [DOI:10.1186/s40985-019-0116-0]
2. "Urbanization." Accessed: Dec. 09, 2023. [Online]. Available: https://un.org/development/desa/pd/content/urbanization-0
3. A. Talib, "International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs) 2010 International Congress on Environmental Modelling and Software Modelling for Environment's Sake, Fifth Bienn... Potentiality of ecotourism development of Kirala Kele Partial-Nature-Based wetland the Southern Sri Lanka View project The Use of Probiotics to Optimize Mud Crab Scylla paramamosain Larval Culture. View project Noresah Mohd Shariff Sanjay Gairola Environment and Protected Areas Authority Sharjah," 2010. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/235931337
4. X. Sun, C. Zhang, and Q. Tan, "Factors Influencing the Coordinated Development of Urbanization and Its Spatial Effects: A Case Study of Beijing-Tianjin-Hebei Region," Sustainability (Switzerland), vol. 15, no. 5, Mar. 2023, doi: 10.3390/su15054137. [DOI:10.3390/su15054137]
5. Muhammad Nasar-u-minAllah Bhalli and Abdul Ghaffar, "Use of Geospatial Techniques in Monitoring Urban Expansion and Land Use Change Analysis: A Case of Lahore, Pakistan," Journal of Basic & Applied Sciences, vol. 11, pp. 265-273, Jan. 2015, doi: 10.6000/1927-5129.2015.11.38. [DOI:10.6000/1927-5129.2015.11.38]
6. A. Rienow, A. Mustafa, L. Krelaus, and C. Lindner, "Modeling urban regions: Comparing random forest and support vector machines for cellular automata," Transactions in GIS, vol. 25, no. 3, pp. 1625-1645, Jun. 2021, doi: 10.1111/tgis.12756. [DOI:10.1111/tgis.12756]
7. M. Sheykhmousa, M. Mahdianpari, H. Ghanbari, F. Mohammadimanesh, P. Ghamisi, and S. Homayouni, "Support Vector Machine Versus Random Forest for Remote Sensing Image Classification: A Meta-Analysis and Systematic Review," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 13. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 6308-6325, 2020. doi: 10.1109/JSTARS.2020.3026724. [DOI:10.1109/JSTARS.2020.3026724]
8. Y. G. Yuh, W. Tracz, H. D. Matthews, and S. E. Turner, "Application of machine learning approaches for land cover monitoring in northern Cameroon," Ecol Inform, vol. 74, May 2023, doi: 10.1016/j.ecoinf.2022.101955. [DOI:10.1016/j.ecoinf.2022.101955]
9. Y. O. Ouma, A. Keitsile, B. Nkwae, P. Odirile, D. Moalafhi, and J. Qi, "Urban land-use classification using machine learning classifiers: comparative evaluation and post-classification multi-feature fusion approach," Eur J Remote Sens, vol. 56, no. 1, 2023, doi: 10.1080/22797254.2023.2173659. [DOI:10.1080/22797254.2023.2173659]
10. Y. Qian, W. Xing, X. Guan, T. Yang, and H. Wu, "Coupling cellular automata with area partitioning and spatiotemporal convolution for dynamic land use change simulation," Science of the Total Environment, vol. 722, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.137738. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.137738]
11. K. M. Gilbert and Y. Shi, "Land use/land cover change detection and prediction for sustainable urban land management in Kigali City, Rwanda," vol. 2023, no. 2, pp. 62-75, [Online]. Available: https://publish.mersin.edu.tr/index.php/alm
12. W. I. Md.Mustaquim, "Assessment of Land Use/Land Cover Change and its Future Prediction Using CA-Markove with ANN Simulation for Berhampore, West Bengal, India," Res Sq, 2023, doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3407386/v1 [DOI:10.21203/rs.3.rs-3407386/v1.]
13. P. Thanh Noi and M. Kappas, "Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery," Sensors (Basel), vol. 18, no. 1, Dec. 2017, doi: 10.3390/s18010018. [DOI:10.3390/s18010018]
14. S. K. Hanoon, A. F. Abdullah, H. Z. M. Shafri, and A. Wayayok, "Urban Growth Forecast Using Machine Learning Algorithms and GIS-Based Novel Techniques: A Case Study Focusing on Nasiriyah City, Southern Iraq," ISPRS Int J Geoinf, vol. 12, no. 2, Feb. 2023, doi: 10.3390/ijgi12020076. [DOI:10.3390/ijgi12020076]
15. A. Rash, Y. Mustafa, and R. Hamad, "Quantitative assessment of Land use/land cover changes in a developing region using machine learning algorithms: A case study in the Kurdistan Region, Iraq," Heliyon, vol. 9, no. 11, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e21253. [DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21253]
16. V. K. Rana and T. M. Venkata Suryanarayana, "Performance evaluation of MLE, RF and SVM classification algorithms for watershed scale land use/land cover mapping using sentinel 2 bands," Remote Sens Appl, vol. 19, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.rsase.2020.100351. [DOI:10.1016/j.rsase.2020.100351]
17. H. S. Pokhariya, D. P. Singh, and R. Prakash, "Evaluation of different machine learning algorithms for LULC classification in heterogeneous landscape by using remote sensing and GIS techniques," Engineering Research Express, vol. 5, no. 4, p. 045052, Dec. 2023, doi: 10.1088/2631-8695/acfa64. [DOI:10.1088/2631-8695/acfa64]
18. L. Ghayour et al., "Performance evaluation of sentinel-2 and landsat 8 OLI data for land cover/use classification using a comparison between machine learning algorithms," Remote Sens (Basel), vol. 13, no. 7, Apr. 2021, doi: 10.3390/rs13071349. [DOI:10.3390/rs13071349]
19. "USGS- Scince for changing world." Available: https://www.usgs.gov/news/news-releases
20. "Landsat Collection 2 Level-2 Science Products." Available: https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-level-2-science-products
21. "Landsat Collection 2 Level-1 Data." Accessed: Dec. 07, 2023. [Online]. Available: https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-level-1-data
22. R. Goldblatt, A. Rivera Ballesteros, and J. Burney, "High Spatial Resolution Visual Band Imagery Outperforms Medium Resolution Spectral Imagery for Ecosystem Assessment in the Semi-Arid Brazilian Sertão," Remote Sens (Basel), vol. 9, no. 12, p. 1336, Dec. 2017, doi: 10.3390/rs9121336. [DOI:10.3390/rs9121336]
23. F. Seyyed Bagher and R. Yosof, Principles of Remote Sensing. Iran-Isfahan: Azadeh, 2015.
24. S. Abburu and S. B. Golla, "Satellite Image Classification Methods and Techniques: A Review," 2015. [DOI:10.5120/21088-3779]
25. I. Nurwauziyah, U. D. Sulistyah, I. Gede, B. Putra, M. I. Firdaus, and D. S. Umroh, "Satellite Image Classification using Decision Tree, SVM and k-Nearest Neighbor," 2018. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/326316293
26. R. Li and S. Li, "Multimedia Image Data Analysis Based on KNN Algorithm," Comput Intell Neurosci, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7963603. [DOI:10.1155/2022/7963603]
27. "Lecture 2: k-nearest neighbors." Accessed: Dec. 10, 2023. [Online]. Available: https://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/lecturenote02_kNN.html#:~:text=The%20k%2DNN%20algorithm&text=Denote%20the%20set%20of%20the,furthest%20point%20in%20Sx).
28. C. Huang, L. S. Davis, and J. R. G. Townshend, "An assessment of support vector machines for land cover classification," Int J Remote Sens, vol. 23, no. 4, pp. 725-749, Feb. 2002, doi: 10.1080/01431160110040323. [DOI:10.1080/01431160110040323]
29. "Support Vector Machine - an overview | ScienceDirect Topics." Accessed: Dec. 10, 2023. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/topics/immunology-and-microbiology/support-vector-machine
30. N. Rezaei and P. Jabbari, "Support vector machines in R," Immunoinformatics of Cancers, pp. 143-156, 2022, doi: 10.1016/B978-0-12-822400-7.00013-0. [DOI:10.1016/B978-0-12-822400-7.00013-0]
31. Esri, "Train Random Trees Classifier (Spatial Analyst)," 2023, Accessed: Dec. 10, 2023. [Online]. Available: https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/train-random-trees-classifier.htm
32. A. Ghosh, R. Sharma, and P. K. Joshi, "Random forest classification of urban landscape using Landsat archive and ancillary data: Combining seasonal maps with decision level fusion," Applied Geography, vol. 48, pp. 31-41, Mar. 2014, doi: 10.1016/j.apgeog.2014.01.003. [DOI:10.1016/j.apgeog.2014.01.003]
33. B. R. Shivakumar and S. V. Rajashekararadhya, "Investigation on land cover mapping capability of maximum likelihood classifier: A case study on North Canara, India," in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2018, pp. 579-586. doi: 10.1016/j.procs.2018.10.434. [DOI:10.1016/j.procs.2018.10.434]
34. A. Rash, Y. Mustafa, and R. Hamad, "Quantitative assessment of Land use/land cover changes in a developing region using machine learning algorithms: A case study in the Kurdistan Region, Iraq," Heliyon, vol. 9, no. 11, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e21253. [DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21253]
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:

Joulaei H, Vafaeinajad A, Sharifzadeh M. A hybrid approach to urban growth assessment using K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Random Forest, and Maximum Likelihood (Case study: West Tehran ). JGST 2024; 13 (4) : 5
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1168-fa.html

جولایی حسین، وفایی نژاد علیرضا، شریف زاده مهرنوش. یک رویکرد ترکیبی برای ارزیابی رشد شهری با استفاده از K-نزدیکترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و حداکثر احتمال (مطالعه موردی: غرب تهران). علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 13 (4) :57-66

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1168-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 4 - ( 3-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology