[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: 2713764

مقالات منتشر شده: 653
نرخ پذیرش: 73.75
نرخ رد: 17.62

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 190 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) ::
دوره 14 شماره 2 صفحات 69-55 برگشت به فهرست نسخه ها
طبقه‌بندی پوشش زمین مبتنی بر روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل-2، مطالعه موردی: منطقه شهری غرب تهران
دانا سعیدی ، احسان خانکشی زاده ، طیبه مناقبی* ، محمد کریمی ، علی محمدزاده
چکیده:   (298 مشاهده)
تولید نقشه‌های پوششی زمین اطلاعات مهمی از نوع اراضی و ویژگی‌های آن‌ها را فراهم کرده و در به روزرسانی نقشه‌های شهری، مدیریت منابع طبیعی، حفاظت از محیط زیست و توسعه پایدار نقش مهمی دارد. در این رابطه استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویری و داده‌های رایگان سنجش از دور یک روش بهینه برای تولید نقشه پوششی زمین (LCM) محسوب می‌شود. در این مطالعه جهت تولید LCM از رویکردهای مختلف هوش مصنوعی شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) استفاده شده است. رویکرد ML شامل دو مرحله‌ی استخراج ویژگی و طبقه‌بندی است. در بخش استخراج ویژگی از ویژگی‌های بافتی مستخرج از ماتریس‌ هم‌رخداد سطح خاکستری (GLCM) اعم از میانگین، واریانس، همگنی، تضاد و آنتروپی استفاده گردید و در مرحله طبقه بندی الگوریتم‌های طبقه‌بندی کننده رگرسیون لجستیک (LR)، درخت تصمیم (DT)، جنگل تصادفی (RF) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) به کارگرفته شد. در رویکرد DL از مدل‌های تقسیم‌بندی معنایی یادگیری عمیق شامل مدل‌های U-Net، U-Net++، ResU-Net و MRU-Net استفاده گردید. برای ارزیابی دقت الگوریتم‌های ML و DL در تولید نقشه کاربری زمین، از تصاویر سنتینل-2 مربوط به دو منطقه واقع در غرب شهر تهران استفاده گردید. نتایج این مطالعه در سه بخش مختلف ML،  DL و مقایسه آن‌ها مورد بررسی قرار گرفت. در بخش ML، مدل  RFکه از ترکیب باندهای اصلی تصویر و ویژگی‌های بافتی استفاده کرده بود، با دقت کلی %95/21 و ضریب کاپای %92/62 نسبت به سایر مدل‌ها عملکرد بهتری داشت. در بخش  DLمدل MRU-Net با دقت کلی %95/33 و ضریب کاپای %92/73 در مقایسه با دیگر مدل‌های عمیق مطلوب ترین LCM را تولید کرد. مدل MRU-Net  بدون استفاده از ویژگی‌های بافتی، بهبود دقت کلی و ضریب کاپای به ترتیب به میزان %0/53 و %0/82 نسبت به مدل RF با ترکیب باندهای اصلی تصویر داشت. همچنین، در مقایسه با مدل RF که از ترکیب باندهای اصلی و ویژگی‌های بافتی استفاده کرده بود، دقت کلی و ضریب کاپای مدل MRU-Net به ترتیب  %0/12 و %0/11 بیشتر بود.
شماره‌ی مقاله: 4
واژه‌های کلیدی: طبقه‌بندی پوشش زمین، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، U-Net
متن کامل [PDF 4818 kb]   (164 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1403/2/31
فهرست منابع
1. H. Waghela, S. Patel, P. Sudesan, S. Raorane, and R. Borgalli, "Land Use Land Cover Classification using Machine Learning," in 2022 International Conference on Automation, Computing and Renewable Systems (ICACRS), Pudukkottai, India: IEEE, Dec. 2022, pp. 708-711. doi: 10.1109/ICACRS55517.2022.10029176. [DOI:10.1109/ICACRS55517.2022.10029176]
2. A. S. Mahdi, "The Land Use and Land Cover Classification on the Urban Area," Iraqi J. Sci., pp. 4609-4619, Oct. 2022, doi: 10.24996/ijs.2022.63.10.42. [DOI:10.24996/ijs.2022.63.10.42]
3. V. T. Chavan and S. J. Wagh, "Efficient Land Cover Classification for Urban Planning," in Object Detection by Stereo Vision Images, 1st ed., R. Arokia Priya, A. V. Patil, M. Bhende, A. Thakare, and S. Wagh, Eds., Wiley, 2022, pp. 185-194. doi: 10.1002/9781119842286.ch11. [DOI:10.1002/9781119842286.ch11]
4. H. Xie and H. Huang, "Classification of Land Cover Remote-Sensing Images Based on Pattern Recognition," Sci. Program., vol. 2022, pp. 1-15, Sep. 2022, doi: 10.1155/2022/8319692. [DOI:10.1155/2022/8319692]
5. S. Nalla, M. Totakura, D. Pidikiti, and K. Pranathi, "Monitoring Urban Growth Using Land Use Land Cover Classification," in Information and Communication Technology for Competitive Strategies (ICTCS 2022), vol. 615, M. S. Kaiser, J. Xie, and V. S. Rathore, Eds., in Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 615. , Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 275-283. doi: 10.1007/978-981-19-9304-6_27. [DOI:10.1007/978-981-19-9304-6_27]
6. V. Nasiri, A. Deljouei, F. Moradi, S. M. M. Sadeghi, and S. A. Borz, "Land Use and Land Cover Mapping Using Sentinel-2, Landsat-8 Satellite Images, and Google Earth Engine: A Comparison of Two Composition Methods," Remote Sens., vol. 14, no. 9, p. 1977, Apr. 2022, doi: 10.3390/rs14091977. [DOI:10.3390/rs14091977]
7. X. Yang and Z. Liu, "Using satellite imagery and GIS for land‐use and land‐cover change mapping in an estuarine watershed," Int. J. Remote Sens., vol. 26, no. 23, pp. 5275-5296, Dec. 2005, doi: 10.1080/01431160500219224. [DOI:10.1080/01431160500219224]
8. A. Kumari and S. Karthikeyan, "Sentinel-2 Data for Land Use/Land Cover Mapping: A Meta-analysis and Review," SN Comput. Sci., vol. 4, no. 6, p. 815, Oct. 2023, doi: 10.1007/s42979-023-02214-0. [DOI:10.1007/s42979-023-02214-0]
9. C. F. Brown et al., "Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping," Sci. Data, vol. 9, no. 1, p. 251, Jun. 2022, doi: 10.1038/s41597-022-01307-4. [DOI:10.1038/s41597-022-01307-4]
10. E. Khankeshizadeh et al., "A Novel Weighted Ensemble Transferred U-Net Based Model (WETUM) for Postearthquake Building Damage Assessment From UAV Data: A Comparison of Deep Learning- and Machine Learning-Based Approaches," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 62, pp. 1-17, 2024, doi: 10.1109/TGRS.2024.3354737. [DOI:10.1109/TGRS.2024.3354737]
11. S. Cuypers, A. Nascetti, and M. Vergauwen, "Land Use and Land Cover Mapping with VHR and Multi-Temporal Sentinel-2 Imagery," Remote Sens., vol. 15, no. 10, p. 2501, May 2023, doi: 10.3390/rs15102501. [DOI:10.3390/rs15102501]
12. C. Lin and N. D. Doyog, "Challenges of Retrieving LULC Information in Rural-Forest Mosaic Landscapes Using Random Forest Technique," Forests, vol. 14, no. 4, p. 816, Apr. 2023, doi: 10.3390/f14040816. [DOI:10.3390/f14040816]
13. C. J. A. Kouassi et al., "GOOGLE EARTH ENGINE FOR LANDSAT IMAGE PROCESSING AND ASSESSING LULC CLASSIFICATION IN SOUTHWESTERN CÔTE D'IVOIRE," Geod. Cartogr., vol. 49, no. 1, pp. 37-50, Mar. 2023, doi: 10.3846/gac.2023.16805. [DOI:10.3846/gac.2023.16805]
14. D. A. Pantoja, D. Spenassato, and L. R. Emmendorfer, "Comparison Between Classification Algorithms: Gaussian Mixture Model - GMM and Random Forest - RF, for Landsat 8 Images," Rev. Gest. Soc. E Ambient., vol. 16, no. 3, p. e03234, Mar. 2023, doi: 10.24857/rgsa.v16n3-015. [DOI:10.24857/rgsa.v16n3-015]
15. R. Saini and S. Rawat, "Land Use Land Cover Classification in Remote Sensing Using Machine Learning Techniques," in 2023 1st International Conference on Innovations in High Speed Communication and Signal Processing (IHCSP), BHOPAL, India: IEEE, Mar. 2023, pp. 99-104. doi: 10.1109/IHCSP56702.2023.10127126. [DOI:10.1109/IHCSP56702.2023.10127126]
16. A. Jafari et al., "Enhancing a convolutional neural network model for land subsidence susceptibility mapping using hybrid meta-heuristic algorithms," Int. J. Coal Geol., vol. 277, p. 104350, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.coal.2023.104350. [DOI:10.1016/j.coal.2023.104350]
17. G. Mountrakis and S. S. Heydari, "Harvesting the Landsat archive for land cover land use classification using deep neural networks: Comparison with traditional classifiers and multi-sensor benefits," ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., vol. 200, pp. 106-119, Jun. 2023, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2023.05.005. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2023.05.005]
18. S. Garg, S. Jain, N. Dube, and N. Varghese, Eds., "Leveraging twin networks for land use land cover classification," in Earth Observation Data Analytics Using Machine and Deep Learning: Modern tools, applications and challenges, Institution of Engineering and Technology, 2023, pp. 51-65. doi: 10.1049/PBPC056E_ch4. [DOI:10.1049/PBPC056E_ch4]
19. H. Dastour and Q. K. Hassan, "A Comparison of Deep Transfer Learning Methods for Land Use and Land Cover Classification," Sustainability, vol. 15, no. 10, p. 7854, May 2023, doi: 10.3390/su15107854. [DOI:10.3390/su15107854]
20. G. Cecili, P. De Fioravante, P. Dichicco, L. Congedo, M. Marchetti, and M. Munafò, "Land Cover Mapping with Convolutional Neural Networks Using Sentinel-2 Images: Case Study of Rome," Land, vol. 12, no. 4, p. 879, Apr. 2023, doi: 10.3390/land12040879. [DOI:10.3390/land12040879]
21. H. Fahmi and W. P. Sari, "Analysis of deep learning architecture for patch-based land cover classification," in 2022 6th International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), Yogyakarta, Indonesia: IEEE, Dec. 2022, pp. 1-5. doi: 10.1109/ICITISEE57756.2022.10057895. [DOI:10.1109/ICITISEE57756.2022.10057895]
22. Microwave Remote Sensing and Global Data Processing, SDAPSA, National Remote Sensing Centre, Balanagar, Hyderabad, India-500037, D. S. Rao, A. V. V. Prasad, and T. Nair, "Application of Texture Characteristics for Urban Feature Extraction from Optical Satellite Images," Int. J. Image Graph. Signal Process., vol. 7, no. 1, pp. 16-24, Dec. 2014, doi: 10.5815/ijigsp.2015.01.03. [DOI:10.5815/ijigsp.2015.01.03]
23. L. Rokach and O. Maimon, Data mining with decision trees: theory and applications, Second edition. Hackensack, New Jersey: World Scientific, 2015.
24. A. Zaidi and A. S. M. Al Luhayb, "Two Statistical Approaches to Justify the Use of the Logistic Function in Binary Logistic Regression," Math. Probl. Eng., vol. 2023, pp. 1-11, Apr. 2023, doi: 10.1155/2023/5525675. [DOI:10.1155/2023/5525675]
25. Md. S. Chowdhury, "Comparison of accuracy and reliability of random forest, support vector machine, artificial neural network and maximum likelihood method in land use/cover classification of urban setting," Environ. Chall., vol. 14, p. 100800, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.envc.2023.100800. [DOI:10.1016/j.envc.2023.100800]
26. P. Ahmadi, T. Managhebi, H. Ebadi, and B. Asghari, "Improving the Classification of Hyperspectral Images Using the Combined Model of CapsNet and the Extreme Gradient Boosting," Iran. J. Remote Sens. GIS, vol. 15, no. 3, pp. 41-60, Aug. 2023, doi: 10.48308/gisj.2023.102347. [DOI:10.52547/gisj.15.1.39]
27. E. Khankeshizadeh, A. Mohammadzadeh, A. Moghimi, and A. Mohsenifar, "FCD-R2U-net: Forest change detection in bi-temporal satellite images using the recurrent residual-based U-net," Earth Sci. Inform., vol. 15, Nov. 2022, doi: 10.1007/s12145-022-00885-6. [DOI:10.1007/s12145-022-00885-6]
28. Z. Zhou, M. M. Rahman Siddiquee, N. Tajbakhsh, and J. Liang, UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation. 2018. [DOI:10.1007/978-3-030-00889-5_1]
29. "ResUNet-a: A deep learning framework for semantic segmentation of remotely sensed data," ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., vol. 162, pp. 94-114, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2020.01.013. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2020.01.013]
30. N. Ibtehaz and M. S. Rahman, "MultiResUNet : Rethinking the U-Net architecture for multimodal biomedical image segmentation," Neural Netw., vol. 121, pp. 74-87, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.neunet.2019.08.025. [DOI:10.1016/j.neunet.2019.08.025]
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:

Saeedi D, Khankeshizadeh E, Managhebi T, Karimi M, Mohammadzadeh A. Land Cover Classification Based on Machine Learning and Deep Learning Methods Using Sentinel-2 Satellite Images: A Case Study of the Urban Area in West Tehran. JGST 2024; 14 (2) : 4
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1185-fa.html

سعیدی دانا، خانکشی زاده احسان، مناقبی طیبه، کریمی محمد، محمدزاده علی. طبقه‌بندی پوشش زمین مبتنی بر روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل-2، مطالعه موردی: منطقه شهری غرب تهران. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :55-69

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1185-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology