تشخیص زمین های کشاورزی به کمک رویکرد تقسیم بندی نمونه برمبنای یادگیری عمیق

سال انتشار: 1401
محل انتشار: بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی کامپیوتر انجمن کامپیوتر ایران
کد COI اختصاصی: CSICC28_025
زبان مقاله: فارسی
تعداد مشاهده: 273

دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

محمد رضا شمشیرگرها

دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه صنعتی شریف

محمد تقی منظوری

عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی شریف

محمد صادق سلامی

دانشجوی دکتری دانشگاه صنعتی شریف

چکیده

< p> داده‌های جغرافیایی، مرزهای زمین‌های کشاورزی و قطعه‌بندی آن‌ها برای بسیاری از کاربردهای کشاورزی ضروری است. به عنوان مثال می‌توان به تحت نظارت قرار دادن زمین برای مدیریت منابع اشاره کرد. از آنجایی که مرزبندی به صورت دستی و به کمک شخص حقیقی زمان زیاد و ابزارهای خاصی نیاز دارد، نیاز به خودکارسازی تکرارپذیر این کار احساس می‌شود. هدف از این پژوهش، پردازش تصاویر ماهواره‌ای و شناسایی قطعه زمین‌های کشاورزی موجود در این تصاویر به همراه مرزبندی آن‌ها است. به این منظور، مدل Mask R-CNN که یکی از مدل‌های پیشتاز ارائه شده برای تقسیم‌بندی نمونه در یادگیری عمیق است، مورد استفاده قرار گرفت. برای بررسی راه حل پیشنهادی، با تهیه‌ی یک مجموعه داده، مدل تحت آموزش قرار گرفت. ارزیابی مدل نیز با معیارهای تقسیم‌بندی نمونه مطابق با استاندارد COCO صورت پذیرفت. در آزمایشی که از باند‌های رنگی (RGB) ماهواره‌ی Sentinel-۲ به عنوان ورودی استفاده شد، میانگین دقت (AP) %۵۴ و صحت پیکسلی ۹۰% حاصل شد. نتایج به دست آمده نشان داد که روش پیشنهادی در این پژوهش پتانسیل بالایی را در تقسیم‌بندی نمونه‌ی زمین‌های کشاورزی دارد.< /p>

کلیدواژه ها

یادگیری عمیق، شبکه های عصبی، تقسیم بندی نمونه، قطعه بندی تصویر، پردازش داده های جغرافیایی، Mask R-CNN، Sentinel-۲

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.