
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,747,093 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,742 |
بررسی قابلیت داده های تصاویر رقومی هوایی UltraCam-D در شناسایی گونههای درختی در جنگل های آمیخته خزری (مطالعه موردی: شصت کلاته گرگان) | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
مقاله 6، دوره 24، شماره 1، خرداد 1396، صفحه 77-90 اصل مقاله (776.09 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2017.9867.1520 | ||
نویسندگان | ||
اقدس قاسمی رزوه* ؛ شعبان شتایی جویباری؛ جهانگیر محمدی | ||
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
چکیده | ||
تشخیص گونه های درختی و تهیه نقشه ترکیب درختان نقش مهمی در اتخاذ تصمیمات بهینه برای مدیریت بوم سازگان جنگلی در نواحی وسیع ایفا می کنند. بررسی قابلیت منابع متفاوت سنجشازدوری نظیر تصاویر رقومی هوایی در منابع مختلف جنگلی بهعنوان راهکار جایگزین روشهای زمینی در سالهای اخیر موردتوجه قرارگرفته است. دادههای سنجش از دور، به ویژه تصاویر هوایی رقومی با قدرت تفکیک مکانی و رادیومتری بالا ابزار مناسبی برای شناسایی گونههای درختی میتوانند باشند. در روش های معمول پیکسل-پایه، طبقهبندی پیکسلهای تصاویر میتواند با الگوریتمهای مختلفی صورت گیرد. روش های متداول طبقه بندی رقومی نظیر الگوریتم حداکثر شباهت، رایجترین روشهای مبتنی بر طبقهبندی پیکسل پایه می باشند. استفاده از روش های نوین طبقهبندی نظیر الگوریتم ناپارامتریک ماشین بردار پشتیبان و مقایسه کارایی این الگوریتمها ضروری می باشد. سابقه و هدف: با توجه به انجام چند تحقیق در بررسی قابلیت تصاویر رقومی هوایی در جنگلهای شهری و جنگلکاریهای شمال کشور و عدم وجود تحقیق در زمینه بررسی قابلیت تصاویر رقومی هوایی در شناسایی گونه های درختی در جنگل های آمیخته خزری، هدف از این تحقیق، بررسی قابلیت تصاویر هوایی رقومی (UltraCam-D) در شناسایی گونه های درختی جنگلهای پهنبرگ آمیخته خزری (در بخشی از سری یک جنگل شصت کلاته گرگان) و مقایسه کارایی دو الگوریتم پیکسل-پایه حداکثر شباهت و ماشین بردار پشتیبان است. مواد وروش ها: نقشه واقعیت زمینی گونههای درختی با ثبت دقیق موقعیت مکانی 128 پایه درختی با سیستم موقعیتیاب جهانی تفاضلی تهیه گردید. تشخیص و طبقهبندی گونه های درختی به روش پیکسل پایه با مجموعه باندهای اصلی و مصنوعی حاصل از پردازش باندها و با استفاده از دو الگوریتم حداکثر شباهت و ماشین بردار پشتیبان صورت گرفت. ارزیابی صحت نقشه های حاصل از طبقه بندی ها با استفاده از 25 درصد نمونه های واقعیت زمینی انجام شد، یافته ها: نتایج ارزیابی صحت بعد از انجام فیلتر نشان دادند نقشه حاصل از طبقهبندی با الگوریتم حداکثر شباهت به ترتیب دارای صحت کلی و ضریب کاپا 63/63 درصد و 51/0 و برای الگوریتم ماشین بردار پشتیبان به ترتیب 42/37 درصد و 2/0 بوده است. نتیجه گیری: با مقایسه نتایج حاصل نمایان شده که روش طبقهبندی پیکسل پایه در تشخیص گونههای درختی به خاطر خاصیت فلفل نمکی یا استفاده نکردن از داده های کمکی در فرآیند طبقه بندی (شیب، ارتفاع و غیره) بهطور نسبی مؤثر واقع نشده است. استفاده از دیگر روشها مثل روش طبقه بندی شی پایه در تشخیص گونههای درختی پیشنهاد میشود. هم چنین باید ارزیابی قابلیت این تصاویر، در شرایط رویشگاهی مختلف امتحان شود. | ||
کلیدواژهها | ||
شناسایی گونه های درختی؛ تصاویر رقومی هوایی؛ UltraCam-D؛ جنگلهای پهنبرگ آمیخته؛ حداکثر شباهت | ||
مراجع | ||
1. Alavipanah, S.K. 2009. Fundamentals of Modern Remote Sensing and Interpretation of Satellite Images and Aerial Photos, University of Tehran Press, Tehran (In Persian) 2. Darvishsefat, A.A., Rafieyan, O., Babaii Kafaki, S., and Mataji, A. 2009. Evaluation of Ultracam-D Images Capability For Tree Species Identification Using Object-Based Method In The Even-Aged Mixed Forestation, Journal of The Forest, 2(2): 165-174 (In Persian) 3. Jyothi, B.N., Babu, G.R., and Krishna IV, M. 2008. Object Oriented and Multi-Scale Image Analysis: Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats-A Review. Journal of Computer Science, 4(9): 706-712. 4. Korpela, I., B., Dahlin, H., Schafer, E., Bruun, F., Haapaniemi, J., Honkasalo, S., Ilvesniemi, V., Kuutti, M., Linkosalmi, J., Mustonen, M., Salo, O., Suomi, and H., Virtanen, 2007. Single-tree forest inventory using LiDAR and aerial images for 3D tree top positioning, species recognition, height and crown width estimation, ISPRS Workshop on Laser Scanning, Finland. 5. Leberl, F., and Gruber, M. 2005. Ultracam-D: understanding some noteworthy capabilities. In Photogrammetric Week (Vol. 5, pp. 57-68). 6. Meneguzzo, D.M., Liknes, G.C., and Nelson, M.D. 2013. Mapping trees outside forests using high-resolution aerial imagery: a comparison of pixel-and object-based classification approaches. Environmental monitoring and assessment, 185(8): 6261-6275. 7. Mohammadi, J. 2013. Features Estimate Forest Structure Using A Combination of Data Lidar and Aerial Digital Images, Ph.D. Thesis, Faculty of Forestry, University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, 241p. (In Persian) 8. Moghadam, M., Rezai, B., Feizi Zadeh, B., and Nazmfar, H. 2000. Land Use /Land Cover Classification Based on Object-Oriented Technique and Satellite Image Case Study: West Azerbaijan Provinces, Watershed Management Researches Journal (Pajouhesh and Sazandegi), 23(2): 19-32. (In Persian) 9. Neumann, K. 2005. New technology–new possibilities of digital mapping cameras. ASPRS annual conferences, Baltimore, Maryland. 7-11 march. 10. Otukei, J.R., and Blaschke, T. 2010. Land cover change assessment using decision trees, support vector machines and maximum likelihood classification algorithms, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Volume 12, Supplement 1, February 2010, Pages S27-S31. 11. Orkhy, S., and Adib Nzhad, M. 2001. Evaluation The Performance of Support Vector Machines For Classification Land Use Using Landsat ETM+ Satellite Data (Case Study: Ilam Dam Basin). Journal Of Research Range and The Iranian Desert, 18(3): 420-440 (In Persian) 12. Qian, J., Zhou, Q., and Hou, Q. 2007. Comparison of pixel-based and object-oriented classification methods for extracting built-up areas in arid zone. In ISPRS Workshop on Updating Geo-Spatial Databases with Imagery and the fifth ISPRS Workshop on DMGISs. Pp: 163-171. 13. Rafieyan, O., Darvishsefat, A.A., Babaii Kafaki, S., and Mataji, A. 2010. Evaluation of pixel-based and object-based classification of aerial images to identify tree species (Case Study: silviculture Chamestan Noor). Journal of Forestry, 1(3): 35-47. (In Persian) 14. Rafieyan, O., and Darvishsefat, A.A. 2014. The Role of Spatial Resolution And Radiometric Aerial Photos To Identify Tree Species of Object-Based Classification Method, Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 55: 121-132. (In Persian) 15. Shabani Pour, M., Darvishsefat, A., Rafieyan, O. 2014. Study The Possibility of Identifying Tree Species In Digital Aerial Images Based Object Classification. Journal of The Forest And Wood Products, 67(1): 21-32. (In Persian) 16. Shataee, Sh. 2003. Investigation of the possibility of forest types Mapping using satellite data (Case study: Kheyroud-kenar forest in north of iran)., Ph.D. Thesis, University of Tehran Press, Tehran. (In Persian) 17. Smak, M., and Manteghi, A. 2000. The Latest Statistics From The Country's NORTH Forests Under Aerial Photography In 1994. The National Conference of Forests and Sustainable Development, Ramsar. (In Persian) 18. Sohrabi, H. 2009. Application of Visuall and Digital Interpretation In Forest Inventory. Ph.D. Thesis, Faculty of Natural Resources and Marin Science, Tarbiat Modares University. 110p. (In Persian) 19. Szuster, B.W., Chen, Q., and Borger, M. 2011. A comparison of classification techniques to support land cover and land use analysis in tropical coastal zones. Applied geography, 31: 525-532. 20. Taati, A., Sarmadian, F., Mousavi, A., Chamran Taghati, H., and Esmaile Shahir, A.H. 2015. Land use classification using support vector machine and maximum likelihood algorithms by Landsat 5 TM images. Walailak Journal of Science and Technology, 12(8): 21. Tso, B., and Mather, P.M. 2001. Classification methods for remotely sensed data. First Edition, Taylor and Francis. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 792 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 991 |