استخراج تاج پوشش درختان شهری با روش طبقه بندی شیء پایه و الگوریتم های یادگیری ماشین
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 333
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-13-1_002
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1400
چکیده مقاله:
آگاهی از میزان تاج پوشش درختان در مناطق شهری به علت تاثیرات آن در کاهش آلودگی های هوا، کاهش آلودگی صوتی، جلوگیری از باد، ذخیره نزولات آسمانی، و کاهش و کنترل رواناب های شهری بسیار ضروری است. ازآن جا که استخراج تاج پوشش درختان با روش های دستی بسیار وقت گیر و پرهزینه است، تکنیک های سنجش از دور می توانند ابزار مناسبی برای تامین این داده ها باشند. در طبقه بندی شیء پایه، انتخاب پارامترهای بهینه قطعه بندی، به ویژه پارامتر مقیاس، اهمیت بسیاری دارد و معمولا با شیوه آزمایش و خطا تعیین می شود که کاملا تجربی است. بنابراین، یکی از اهداف این پژوهش انتخاب مقیاس بهینه قطعه بندی به صورت خودکار است. همچنین، پس از استخراج قطعات، لازم است با یک روش طبقه بندی، قطعات استخراج شده تعیین کاربری/ پوشش زمین شوند و در این زمینه، انتخاب نوع روش طبقه بندی در نتیجه نهایی طبقه بندی شیء پایه بسیار اهمیت دارد. ازاین رو، پس از قطعه بندی با استفاده از داده های لیدار و تصاویر هوایی از شهر واهینگن در آلمان و تعیین ویژگی های مهم مستخرج از قطعات، با استفاده از روش انتخاب ویژگی برمبنای جنگل تصادفی، قطعات مربوط به تاج پوشش درختان از سایر قطعات تفکیک شد. این کار با بهره گرفتن از شیوه های یادگیری ماشین شامل ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری صورت گرفت. نتایج نشان دهنده برتری الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، به منزله برترین الگوریتم طبقه بندی کننده، و مقیاس ۲۵، به منزله بهترین مقیاس انتخابی، بود و در نهایت، الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و درخت تصمیم گیری در مقیاس ۲۵، به ترتیب، با شاخص های کیفیت ۷۹.۹۰ و ۷۹.۱۶ و ۷۶.۹۰ توانستند تاج پوشش درختان را استخراج کنند.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
ناهید حق شناس
کارشناس ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تربیت مدرس
علی شمس الدینی
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
حسین عقیقی
استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :