ارزیابی کارایی الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان جهت طبقه بندی کاربری اراضی با استفاده از داده های ماهواره ای ETM+ لندست (مطالعه موردی: حوزه سد ایلام)
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 91
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJRDR-18-3_006
تاریخ نمایه سازی: 29 مرداد 1402
چکیده مقاله:
طبقهبندی کاربری اراضی با استفاده از تصاویر سنجش از دور یکی از مهمترین کاربردهای سنجش از دور است و بسیاری از الگوریتمها برای این منظور توسعه یافتهاند. این مطالعه کارایی الگوریتمهای ماشین بردار پشتیبان[۱](SVMs) را در طبقهبندی تصاویر ماهوارهای مورد بررسی قرار میدهد. ماشینهای بردار پشتیبان یک گروه از الگوریتمهای طبقهبندی نظارت شده یادگیری ماشینی هستند که در زمینه سنجش از دور مورد استفاده قرار گرفتهاند. دقت طبقهبندی حاصل از SVMs باتوجه به نوع تابع کرنل متغیر است. در این مطالعه، الگوریتمهای SVM برای طبقهبندی کاربری اراضی حوزه سد ایلام با استفاده از دادههای ETM+ لندست مورد استفاده قرار گرفته است. طبقهبندی با استفاده از روش ماشینهای بردار پشتیبان، بصورت خودکار و با استفاده از چهار نوع کرنل خطی[۲]، چندجملهای[۳]، شعاعی[۴] و حلقوی[۵] اجرا شده است. در ضمن، کارکرد این روش با روش طبقهبندی حداکثر احتمال مقایسه شده است. نتایج نشان میدهد که الگوریتمهای SVM خصوصا سه کرنل خطی، چندجملهای و شعاعی نسبت به روش طبقهبندی حداکثر احتمال از نظر دقت کل (حدود ۱۰%) و ضریب کاپا (حدود ۱۵%) برتری دارد. بنابراین این مطالعه کارایی و قابلیت الگوریتمهای SVM را در طبقهبندی تصاویر سنجش از دور اثبات مینماید.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
صالح آرخی
استادیار، گروه منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام
مصطفی ادیب نژاد
کارشناس جنگل داری، دانشکده کشاورزی گنبد، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعیگرگان