طبقه بندی پوشش زمین کاربری زمین توسط طبقه بندی کننده های یادگیری ماشین برای مشاهدات ماهواره ای

سال انتشار: 1403
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس ملی مهندسی عمران، معماری و توسعه شهری پایدار ایران
کد COI اختصاصی: ICESCONF11_223
زبان مقاله: فارسی
تعداد مشاهده: 152

نویسندگان

کارشناس ارشد سنجش از دور دانشگاه شهید بهشتی

کارشناس شهرسازی شهرداری شیراز

چکیده

این مقاله یک مقاله مروری است ، که در آن شش الگوریتم یادگیری ماشینی ، یعنی جنگل تصادفی (RF)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، نقشه برداری پیش بینی شده با نظارت تئوری تشدید تطبیقی فازی ARTMAP) فازی )، نگاشت زاویه طیفی (SAM) و فاصله ماهالانوبیس (MD) مورد بررسی قرار گرفت . در مطالعه ای توسط تالوکادر۱ و همکاران (۲۰۲۰) ارزیابی دقت این روشها با استفاده از ضریب کاپا، منحنی عملیاتی گیرنده (RoC)، اعتبار سنجی مبتنی بر شاخص و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) انجام شد. نتایج ضریب کاپا نشان داد که تمامی طبقه بندی کنندهها دارای سطح دقت یکسان با تغییرات جزئی هستند، اما الگوریتم RF دارای بیشترین دقت ۸۹,۰ و الگوریتم MD (طبقه بند پارامتریک ) کمترین دقت ۸۲,۰ است . علاوه بر این ، LULC مبتنی بر شاخص و اعتبار متقابل بصری نشان داد که الگوریتم RF (همبستگی بین RF و شاخص آب تمایز نرمال شده، شاخص تمایز نرمال شده گیاهی و شاخص تمایز نرمال شده به ترتیب ۹۶,۰، ۹۹,۰ و ۱، در ۰۵,۰ است . سطح معنی داری ) بالاترین سطح دقت را در مقایسه با سایر طبقه بندی کننده های اتخاذ شده دارد. یافته های ادبیات همچنین ثابت کرد که الگوریتم های ANN و RF بهترین طبقه بندی کنندههای LULC هستند، اگرچه طبقه بندی کننده غیرپارامتری مانند SAM (ضریب کاپا ۸۴,۰؛ سطح زیر منحنی ۸۵,۰ ((AUC) سطح دقت بهتر و ثابتی نسبت به ماشین های دیگر دارد. نتایج بررسی تالوکادر و همکاران نشان داد که الگوریتم RF بهترین طبقه بندی کننده LULC یادگیری ماشینی ، در میان شش الگوریتم مورد بررسی است .

کلیدواژه ها

طبقه بندی ، سنجش از دور، الگوریتم

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.