كشت و توليد محصول گندم همواره پاسخگوي نيازهاي تغذيه اي بخش عظيمي از مردم جهان بوده است، لذا در ايران و جهان ازجمله محصولات کشاورزی استراتژيك محسوب میشود. در اختیار داشتن آمار و اطلاعات مناسب از سرزمين هاي تحت كشت گندم و برآورد ميزان دقيق توليد آنها در يك سال زراعي، به چکیده کامل
كشت و توليد محصول گندم همواره پاسخگوي نيازهاي تغذيه اي بخش عظيمي از مردم جهان بوده است، لذا در ايران و جهان ازجمله محصولات کشاورزی استراتژيك محسوب میشود. در اختیار داشتن آمار و اطلاعات مناسب از سرزمين هاي تحت كشت گندم و برآورد ميزان دقيق توليد آنها در يك سال زراعي، به برنامه ريزان بخش كشاورزي و صنعت جهت مدیریت هرچه مؤثرتر تولید و مصرف محصول مذکور، كمك شاياني مي نمايد. یکی از ابزارهایی که در کمترین زمان و با هزینه پایین و دقت مناسب میتواند سطح زیر کشت گندم را محاسبه نماید علم و فناوری سنجشازدوراست. در تحقیق حاضر، با استفاده از کلاسهبندی نظارتشده تصاویر چند زمانه سنجنده سنتينل 2، سطح زیر کشت گندم و میزان تولید آن در دهستان سجاسرود از توابع شهرستان خدابنده استان زنجان برای سال زراعی 96-97 برآورده شده است. طبقهبندی نظارتشده با دقت کلی80% و ضریب کاپای 8/0 نتایج قابلقبول و مناسبی برای شناسایی و تفکیک گندم از سایر محصولات كشاورزي را ارائه مي دهد.
پرونده مقاله
پارک های ملی و پناهگاه های حیاتوحش از مهم ترین سرمایه های اکولوژیکی به شمار می روند. ازاینرو اطلاع از تغییرات کمی و کیفی کاربری اراضی آن ها نقش اساسی در کیفیت مدیریت این مناطق دارد. الگوریتم های متنوعی برای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در سنجشازدور توسعهیافتهاند، ان چکیده کامل
پارک های ملی و پناهگاه های حیاتوحش از مهم ترین سرمایه های اکولوژیکی به شمار می روند. ازاینرو اطلاع از تغییرات کمی و کیفی کاربری اراضی آن ها نقش اساسی در کیفیت مدیریت این مناطق دارد. الگوریتم های متنوعی برای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در سنجشازدور توسعهیافتهاند، انتخاب الگوریتم مناسب طبقه بندی در دستیابی به نتایج صحیح نقش بسیار مهمی را ایفا می کند. در این تحقیق با مقایسه صحت طبقه بندی دو الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان، الگوریتم دقیقتر تعیین و از آن برای بررسی روند تغییرات کاربری اراضی استفاده شد. تحقیق حاضر در پارک ملی بوجاق واقع در استان گیلان طی سال های 2000 تا 2017 با استفاده از تصاویر ماهوارهایETM+ و OLI لندست 7 و 8 انجام گرفت. نتایج نشان داد که الگوریتم ماشین بردار پشتیبان به ترتیب با دقت کل و ضریب کاپا، 42/86 و 83/0 برای سال 2000 و 65/90 و 88/0 برای سال 2017، در مقایسه با الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی به ترتیب با دقت کل و ضریب کاپا، 71/83 و 80/0 برای سال 2000 و دقت کل و ضریب کاپا، 25/89 و 87/0 برای سال 2017، تصاویر ماهوارهای را بهتر طبقه بندی کرده است؛ بنابراین، از نقشه های کاربری اراضی حاصل از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان جهت بررسی تغییرات کاربری استفاده شد. بررسی روند تغییرات کاربری اراضی با این روش مشخص کرد که در طی دوره بررسی شده، مساحت کاربری های پیکره آبی، دریا، پوشش علفی و کشاورزی کاهشیافته است درحالیکه کلاس کاربری های باتلاقی، درختی و بدون پوشش افزایشیافته است.
پرونده مقاله