[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 103-89 برگشت به فهرست نسخه ها
ارزیابی اثر جو بر عملکرد روش‌های شبکه عصبی و درخت رگرسیون در بازیابی پارامتر گیاهی کسری از پوشش گیاهی
علی شمس الدینی* ، آقاق زیدانی
چکیده:   (262 مشاهده)
بازتابندگی سطحی ثبت شده توسط سنجنده‌ها به دلیل عبور از اتمسفر در معرض ذرات موجود در آن ازجمله گازها و هواویزها قرار گرفته و مقدار آن تغییر می‌کند. این تغییرات در میزان بازتابندگی سطحی، استفاده‌های مختلف از این کمیت را نیز تحت تاثیر قرار دهد. تصحیح اتمسفری تصاویر با استفاده از روش‌های مختلف به دلیل تفاوت در الگوریتم‌های تصحیح و همچنین استفاده از مقادیر متفاوت پارامترهای اتمسفری از قبیل بخارآب، میدان دید و ضخامت نوری هواویزها، که اغلب از اندازه‌گیری زمینی در ایستگاه‌های واقع در محدوده تصویر، و یا از محصولات سایر سنجنده‌ها و یا بر اساس مطالعات مشابه و حدس کاربر استخراج می‌شوند، می‌تواند نتایج مختلفی را حاصل کند. هدف این تحقیق ارزیابی تاثیر متغیرهای تصحیح اتمسفری بر صحت بازیابی شاخص‌‌ گیاهی کسری از پوشش گیاهی (FCOVER) از بازتابندگی سطح می‌باشد. منطقه مورد مطالعه بخشی از زمین‌های کشاورزی لیلند واقع در استان مانیتوبا در کشور کانادا می‌باشد. نمونه‌های زمینی FCOVER از پروژه مانیتوبا به همراه تصویر لندست-۸ برای بازیابی در تحقیق حاضر به کار رفته‌اند. پس از اعمال روش تصحیح تحلیل پرسرعت اتمسفری خط دید از مکعب‌های طیفی (FLAASH) بر روی تصویر لندست-۸ با تغییر مقادیر بخارآب و میدان دید، مدلسازی شاخص گیاهی FCOVER با استفاده از الگوریتم‌های رگرسیونی شبکه عصبی و درخت رگرسیون انجام شد و تاثیر عدم اطمینان مربوط به هر پارامتر اتمسفری ورودی به این مدل‌ها مورد ارزیابی قرار گرفت. بررسی نتایج حاصل از مدلسازی و آزمون تی نمونه‌های جفت شده نشان داد مقادیر مختلف پارامترهای بخارآب و میدان دید بر بازیابی پارامتر FCOVER تاثیرگذار بوده و خطایی بیش از ۵ درصد ایجاد می‌کند. همچنین نتایج بدست‌آمده از الگوریتم‌های شبکه عصبی و درخت رگرسیون عملکرد نسبتا مشابه و مناسبی برای بازیابی FCOVER با وجود عدم اطمینان در پارامترهای ورودی مدل FLAASH از خود نشان داده‌اند، اگرچه الگوریتم شبکه عصبی به‌طور کلی دارای خطای میانگین مربعات کمتر (به عنوان مثال ۰.۲۰ در مقایسه با ۰.۲۲) و ضریب تعیین بالاتر (به عنوان مثال ۰.۵۵ در مقایسه با ۰.۳۸) می‌باشد.
شماره‌ی مقاله: 6
واژه‌های کلیدی: تصحیح اتمسفری، بازتابندگی سطحی، بازیابی پارامتر
متن کامل [PDF 754 kb]   (143 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1402/12/14
فهرست منابع
1. Adam, E., Mutanga, O., & Rugege, D. (2010). Multispectral and hyperspectral remote sensing for identification and mapping of wetland vegetation: a review. Wetlands ecology and management, 18, 281-296. [DOI:10.1007/s11273-009-9169-z]
2. Alamgir, M. S. M., Sultana, M. N., & Chang, K. (2020). Link adaptation on an underwater communications network using machine learning algorithms: Boosted regression tree approach. IEEE access, 8, 73957-73971. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2981973]
3. Anderson, G. P., Pukall, B., Allred, C. L., Jeong, L. S., Hoke, M. A. H. M., Chetwynd, J. H., ... & Matthew, M. W. (1999, March). FLAASH and MODTRAN4: state-of-the-art atmospheric correction for hyperspectral data. In 1999 IEEE Aerospace Conference. Proceedings (Cat. No. 99TH8403) (Vol. 4, pp. 177-181). IEEE. [DOI:10.1109/AERO.1999.792088]
4. Bacour, C., Baret, F., Béal, D., Weiss, M., & Pavageau, K. (2006). Neural network estimation of LAI, fAPAR, fCover and LAI× Cab, from top of canopy MERIS reflectance data: Principles and validation. Remote sensing of environment, 105(4), 313-325. [DOI:10.1016/j.rse.2006.07.014]
5. Bsaibes, A., Courault, D., Baret, F., Weiss, M., Olioso, A., Jacob, F., ... & Kzemipour, F. (2009). Albedo and LAI estimates from FORMOSAT-2 data for crop monitoring. Remote sensing of environment, 113(4), 716-729. [DOI:10.1016/j.rse.2008.11.014]
6. Baret, F., Hagolle, O., Geiger, B., Bicheron, P., Miras, B., Huc, M., ... & Leroy, M. (2007). LAI, fAPAR and fCover CYCLOPES global products derived from VEGETATION: Part 1: Principles of the algorithm. Remote sensing of environment, 110(3), 275-286. [DOI:10.1016/j.rse.2007.02.018]
7. Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A. (1995). A review of vegetation indices. Remote sensing reviews, 13(1-2), 95-120. [DOI:10.1080/02757259509532298]
8. Cipollini, P., Corsini, G., Diani, M., & Grasso, R. (2001). Retrieval of sea water optically active parameters from hyperspectral data by means of generalized radial basis function neural networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(7), 1508-1524. [DOI:10.1109/36.934081]
9. Chen, W. T., Nenes, A., Liao, H., Adams, P. J., Li, J. L. F., & Seinfeld, J. H. (2010). Global climate response to anthropogenic aerosol indirect effects: Present day and year 2100. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 115(D12). [DOI:10.1029/2008JD011619]
10. Cui, T., Green, H. S., Selleck, P. W., Zhang, Z., O'Brien, R. E., Gold, A., ... & Surratt, J. D. (2019). Chemical characterization of isoprene-and monoterpene-derived secondary organic aerosol tracers in remote marine aerosols over a quarter century. ACS Earth and Space Chemistry, 3(6), 935-946. [DOI:10.1021/acsearthspacechem.9b00061]
11. Combal, B., Baret, F., Weiss, M., Trubuil, A., Macé, D., Pragnere, A., ... & Wang, L. (2003). Retrieval of canopy biophysical variables from bidirectional reflectance: Using prior information to solve the ill-posed inverse problem. Remote sensing of environment, 84(1), 1-15. [DOI:10.1016/S0034-4257(02)00035-4]
12. Dong, T., Liu, J., Liu, J., He, L., Wang, R., Qian, B., ... & Shang, J. (2023). Assessing the consistency of crop leaf area index derived from seasonal Sentinel-2 and Landsat 8 imagery over Manitoba, Canada. Agricultural and Forest Meteorology, 332, 109357. [DOI:10.1016/j.agrformet.2023.109357]
13. Dubovik, O., Holben, B., Eck, T. F., Smirnov, A., Kaufman, Y. J., King, M. D., ... & Slutsker, I. (2002). Variability of absorption and optical properties of key aerosol types observed in worldwide locations. Journal of the atmospheric sciences, 59(3), 590-608. https://doi.org/10.1175/1520-0469(2002)059<0590:VOAAOP>2.0.CO;2 [DOI:10.1175/1520-0469(2002)0592.0.CO;2]
14. Dzwonkowski, B., & Yan, X. H. (2005). Development and application of a neural network based ocean colour algorithm in coastal waters. International Journal of Remote Sensing, 26(6), 1175-1200. [DOI:10.1080/01431160512331326549]
15. Fang, H., Baret, F., Plummer, S., & Schaepman‐Strub, G. (2019). An overview of global leaf area index (LAI): Methods, products, validation, and applications. Reviews of Geophysics, 57(3), 739-799. [DOI:10.1029/2018RG000608]
16. Fernández-Guisuraga, J. M., Calvo, L., Quintano, C., Fernández-Manso, A., & Fernandes, P. M. (2023). Fractional vegetation cover ratio estimated from radiative transfer modeling outperforms spectral indices to assess fire severity in several Mediterranean plant communities. Remote Sensing of Environment, 290, 113542. [DOI:10.1016/j.rse.2023.113542]
17. Fuyi, T., Mohammed, S. K., Abdullah, K., Lim, H. S., & Ishola, K. S. (2013, July). A comparison of atmospheric correction techniques for environmental applications. In 2013 IEEE International Conference on Space Science and Communication (IconSpace) (pp. 233-237). IEEE. [DOI:10.1109/IconSpace.2013.6599471]
18. Giggenbach, D., & Shrestha, A. (2022). Atmospheric absorption and scattering impact on optical satellite‐ground links. International Journal of Satellite Communications and Networking, 40(2), 157-176. [DOI:10.1002/sat.1426]
19. García-Haro, F. J., Campos-Taberner, M., Muñoz-Marí, J., Laparra, V., Camacho, F., Sanchez-Zapero, J., & Camps-Valls, G. (2018). Derivation of global vegetation biophysical parameters from EUMETSAT Polar System. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 139, 57-74. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2018.03.005]
20. Goffart, J. P., Olivier, M., & Frankinet, M. (2008). Potato crop nitrogen status assessment to improve N fertilization management and efficiency: past-present-future. Potato Research, 51, 355-383. [DOI:10.1007/s11540-008-9118-x]
21. Gopal, S., & Woodcock, C. (1996). Remote sensing of forest change using artificial neural networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(2), 398-404. [DOI:10.1109/36.485117]
22. Gamon, J. A., Field, C. B., Roberts, D. A., Ustin, S. L., & Valentini, R. (1993). Functional patterns in an annual grassland during an AVIRIS overflight. Remote Sensing of Environment, 44(2-3), 239-253. [DOI:10.1016/0034-4257(93)90019-T]
23. Gao, F., Masek, J., Schwaller, M., & Hall, F. (2006). On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: Predicting daily Landsat surface reflectance. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, 44(8), 2207-2218. [DOI:10.1109/TGRS.2006.872081]
24. Gao, F., Hilker, T., Zhu, X., Anderson, M., Masek, J., Wang, P., & Yang, Y. (2015). Fusing Landsat and MODIS data for vegetation monitoring. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 3(3), 47-60. [DOI:10.1109/MGRS.2015.2434351]
25. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). Unsupervised learning. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction, 485-585. [DOI:10.1007/978-0-387-84858-7_14]
26. Hasekamp, O. P., Fu, G., Rusli, S. P., Wu, L., Di Noia, A., aan de Brugh, J., ... & van Amerongen, A. (2019). Aerosol measurements by SPEXone on the NASA PACE mission: expected retrieval capabilities. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 227, 170-184. [DOI:10.1016/j.jqsrt.2019.02.006]
27. Haboudane, D., Miller, J. R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P. J., & Strachan, I. B. (2004). Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote sensing of environment, 90(3), 337-352. [DOI:10.1016/j.rse.2003.12.013]
28. Ignatov, G. G. A. (1998). The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models. International Journal of Remote Sensing, 19(8), 1533-1543. [DOI:10.1080/014311698215333]
29. Iverson, L. R., Prasad, A. M., & Liaw, A. (2004, June). New machine learning tools for predictive vegetation mapping after climate change: Bagging and Random Forest perform better than regression tree analysis. In Proceedings, UK-International Association for Landscape Ecology, Cirencester, UK (pp. 317-320).
30. Jay, S., Maupas, F., Bendoula, R., & Gorretta, N. (2017). Retrieving LAI, chlorophyll and nitrogen contents in sugar beet crops from multi-angular optical remote sensing: Comparison of vegetation indices and PROSAIL inversion for field phenotyping. Field Crops Research, 210, 33-46. [DOI:10.1016/j.fcr.2017.05.005]
31. Jethva, H., Torres, O., & Yoshida, Y. (2019). Accuracy assessment of MODIS land aerosol optical thickness algorithms using AERONET measurements over North America. Atmospheric Measurement Techniques, 12(8), 4291-4307. [DOI:10.5194/amt-12-4291-2019]
32. Kira, O., Nguy-Robertson, A. L., Arkebauer, T. J., Linker, R., & Gitelson, A. A. (2016). Informative spectral bands for remote green LAI estimation in C3 and C4 crops. Agricultural and Forest Meteorology, 218, 243-249. [DOI:10.1016/j.agrformet.2015.12.064]
33. Kaufman, Y. J. (1984). Atmospheric effect on spatial resolution of surface imagery: errata. Applied Optics, 23(22), 4164-4172. [DOI:10.1364/AO.23.004164]
34. Kaufman, Y. J., & Sendra, C. (1988). Algorithm for automatic atmospheric corrections to visible and near-IR satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 9(8), 1357-1381. [DOI:10.1080/01431168808954942]
35. Kaufman, Y. J., & Tanre, D. (1996). Strategy for direct and indirect methods for correcting the aerosol effect on remote sensing: from AVHRR to EOS-MODIS. Remote sensing of Environment, 55(1), 65-79. [DOI:10.1016/0034-4257(95)00193-X]
36. Lee, K. S. (2019). Atmospheric correction issues of optical imagery in land remote sensing. Korean Journal of Remote Sensing, 35(6_3), 1299-1312.
37. Li, Z., Wang, Y., Guo, J., Zhao, C., Cribb, M. C., Dong, X., ... & Zheng, Y. (2019). East Asian study of tropospheric aerosols and their impact on regional clouds, precipitation, and climate (EAST‐AIRCPC). Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(23), 13026-13054. [DOI:10.1029/2019JD030758]
38. Li, L., Mu, X., Jiang, H., Chianucci, F., Hu, R., Song, W., ... & Yan, G. (2023). Review of ground and aerial methods for vegetation cover fraction (fCover) and related quantities estimation: definitions, advances, challenges, and future perspectives. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 199, 133-156. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2023.03.020]
39. Mao, H., Meng, J., Ji, F., Zhang, Q., & Fang, H. (2019). Comparison of machine learning regression algorithms for cotton leaf area index retrieval using Sentinel-2 spectral bands. Applied Sciences, 9(7), 1459. [DOI:10.3390/app9071459]
40. Martínez-Ferrer, L., Moreno-Martínez, Á., Campos-Taberner, M., García-Haro, F. J., Muñoz-Marí, J., Running, S. W., ... & Camps-Valls, G. (2022). Quantifying uncertainty in high resolution biophysical variable retrieval with machine learning. Remote Sensing of Environment, 280, 113199. [DOI:10.1016/j.rse.2022.113199]
41. Matthew, M. W., Adler-Golden, S. M., Berk, A., Felde, G., Anderson, G. P., Gorodetzky, D., ... & Shippert, M. (2002, October). Atmospheric correction of spectral imagery: evaluation of the FLAASH algorithm with AVIRIS data. In Applied Imagery Pattern Recognition Workshop, 2002. Proceedings. (pp. 157-163). IEEE. [DOI:10.1109/AIPR.2002.1182270]
42. Meyer, D., Hogan, R. J., Dueben, P. D., & Mason, S. L. (2022). Machine learning emulation of 3D cloud radiative effects. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 14(3), e2021MS002550. [DOI:10.1029/2021MS002550]
43. Norton, S. W. (1989, August). Generating better decision trees. In IJCAI (Vol. 89, pp. 800-805).
44. Nouvellon, Y., Rambal, S., Seen, D. L., Moran, M. S., Lhomme, J. P., Bégué, A., ... & Kerr, Y. (2000). Modelling of daily fluxes of water and carbon from shortgrass steppes. Agricultural and Forest Meteorology, 100(2-3), 137-153. [DOI:10.1016/S0168-1923(99)00140-9]
45. Pasolli, E., Melgani, F., Donelli, M., Attoui, R., & De Vos, M. (2008, July). Automatic detection and classification of buried objects in GPR images using genetic algorithms and support vector machines. In IGARSS 2008-2008 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Vol. 2, pp. II-525). IEEE. [DOI:10.1109/IGARSS.2008.4779044]
46. Plaza, A., Benediktsson, J. A., Boardman, J. W., Brazile, J., Bruzzone, L., Camps-Valls, G., ... & Trianni, G. (2009). Recent advances in techniques for hyperspectral image processing. Remote sensing of environment, 113, S110-S122. [DOI:10.1016/j.rse.2007.07.028]
47. Rahman, H., & Dedieu, G. (1994). SMAC: a simplified method for the atmospheric correction of satellite measurements in the solar spectrum. Remote Sensing, 15(1), 123-143. [DOI:10.1080/01431169408954055]
48. Rivera-Caicedo, J. P., Verrelst, J., Muñoz-Marí, J., Camps-Valls, G., & Moreno, J. (2017). Hyperspectral dimensionality reduction for biophysical variable statistical retrieval. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 132, 88-101. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2017.08.012]
49. Scardino, A. J., Hudleston, D., Peng, Z., Paul, N. A., & De Nys, R. (2009). Biomimetic characterisation of key surface parameters for the development of fouling resistant materials. Biofouling, 25(1), 83-93. [DOI:10.1080/08927010802538480]
50. Smith, J. A. (1993). LAI inversion using a back-propagation neural network trained with a multiple scattering model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 31(5), 1102-1106. [DOI:10.1109/36.263783]
51. Sola, I., García-Martín, A., Sandonís-Pozo, L., Álvarez-Mozos, J., Pérez-Cabello, F., González-Audícana, M., & Llovería, R. M. (2018). Assessment of atmospheric correction methods for Sentinel-2 images in Mediterranean landscapes. International journal of applied earth observation and geoinformation, 73, 63-76. [DOI:10.1016/j.jag.2018.05.020]
52. Sutton, C. D. (2005). Classification and regression trees, bagging, and boosting. Handbook of statistics, 24, 303-329. [DOI:10.1016/S0169-7161(04)24011-1]
53. Vermonte, E., El Saleous, N., & Holben, B. N. (1996). Aerosol retrieval and atmospheric correction. Advances in the use of NOAA AVHRR data for land applications, 93-124. [DOI:10.1007/978-94-009-0203-9_5]
54. Vermote, E. F., & Vermeulen, A. (1999). Atmospheric correction algorithm: spectral reflectances (MOD09). ATBD version, 4, 1-107.
55. Vermote, E. F., & Kotchenova, S. (2008). Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113(D23). [DOI:10.1029/2007JD009662]
56. Verrelst, J., Rivera, J. P., Veroustraete, F., Muñoz-Marí, J., Clevers, J. G., Camps-Valls, G., & Moreno, J. (2015). Experimental Sentinel-2 LAI estimation using parametric, non-parametric and physical retrieval methods-A comparison. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 108, 260-272. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2015.04.013]
57. Verrelst, J., Camps-Valls, G., Muñoz-Marí, J., Rivera, J. P., Veroustraete, F., Clevers, J. G., & Moreno, J. (2015). Optical remote sensing and the retrieval of terrestrial vegetation bio-geophysical properties-A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 108, 273-290. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2015.05.005]
58. Verrelst, J., Malenovský, Z., Van der Tol, C., Camps-Valls, G., Gastellu-Etchegorry, J. P., Lewis, P., ... & Moreno, J. (2019). Quantifying vegetation biophysical variables from imaging spectroscopy data: a review on retrieval methods. Surveys in Geophysics, 40, 589-629. [DOI:10.1007/s10712-018-9478-y]
59. Wang, Y., He, X., Bai, Y., Tan, Y., Zhu, B., Wang, D., ... & Huang, H. (2022). Automatic detection of suspected sewage discharge from coastal outfalls based on Sentinel-2 imagery. Science of The Total Environment, 853, 158374. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.158374]
60. Weiss, M., & Baret, F. (1999). Evaluation of canopy biophysical variable retrieval performances from the accumulation of large swath satellite data. Remote sensing of environment, 70(3), 293-306. [DOI:10.1016/S0034-4257(99)00045-0]
61. Xiao, X., Braswell, B., Zhang, Q., Boles, S., Frolking, S., & Moore III, B. (2003). Sensitivity of vegetation indices to atmospheric aerosols: continental-scale observations in Northern Asia. Remote sensing of Environment, 84(3), 385-392. [DOI:10.1016/S0034-4257(02)00129-3]
62. Zhang, C., & Ma, Y. (Eds.). (2012). Ensemble machine learning: methods and applications. Springer Science & Business Media. [DOI:10.1007/978-1-4419-9326-7]
63. Zhou, X., Zhang, W., Chen, Z., Diao, S., & Zhang, T. (2021). Efficient neural network training via forward and backward propagation sparsification. Advances in neural information processing systems, 34,15216-1522
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:

Shamsoddini A, Zeydani A. Evaluation of atmospheric effects on the performance of neural network and regression tree in FCOVER modelling. JGST 2024; 14 (2) : 6
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1180-fa.html

شمس الدینی علی، زیدانی آقاق. ارزیابی اثر جو بر عملکرد روش‌های شبکه عصبی و درخت رگرسیون در بازیابی پارامتر گیاهی کسری از پوشش گیاهی. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (2) :89-103

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1180-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