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)

ارزیابی کارایی الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان جهت طبقه‌بندی کاربری اراضی با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای ETM+ لندست (مطالعه موردی: حوزه سد ایلام)

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[1](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 ...

ارزیابی کارایی روش طبقه بندی درختی جهت استخراج نقشه کاربری اراضی با استفاده از داده های ماهواره ای درحوزه ی چم¬گردلان استان ایلام

یکی از کاربردهای عمده­ی داده­های ماهواره­ای طبقه­بندی پوشش سطح زمین می­باشد. طیّ سال­های گذشته تعدادی الگوریتم­های طبقه­بندی برای طبقه­بندی داده­های سنجش از دور ابداع شده­اند. قابل توجه­ترین آنها شامل روش­های حداکثر احتمال، روش­های شبکه عصبی مصنوعی و طبقه­بندی­های درختی می­باشد. در این مطالعه، ابتدا تصحیحات هندسی و رادیومتری بر روی داده­های ETM+ صورت گرفت. سپس با بازدیدهای میدانی ، طبقات مختلف ک...

استفاده از داده های ماهواره لندست سنجنده + ETM جهت بررسی وضعیت پوشش زمین ( مطالعه موردی: کاشان)

تعیین روش بهینه طبقه بندی و نقشه سازی کاربری/ پوشش اراضی با مقایسه الگوریتم های شبکه عصبی مصنوعی وماشین بردار پشتیبان با استفاده از داده های ماهواره ای (مطالعه موردی: تالاب بین المللی هامون)

زمینه و هدف: طبقه بندی تصاویر یکی از روش های مهم درتفسیرتصاویر ماهواره ای است که کاربرد زیادی در بررسی تغییرات زمین دارد. در این میان داده های ماهواره ای به دلیل ارایه اطلاعات به روز، ارزان بودن و تنوع اشکال بهترین وسیله برای آشکارسازی و ارزیابی تغییرات شناخته شده است. از طرفی دیگر در سال های اخیر روش های شبکه های عصبی مصنوعی به طور وسیع و گسترده جهت طبقه بندی داده های ماهواره ...

مقایسه روش های طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی در استخراج کاربری های اراضی از تصاویر ماهواره ای لندست tm

طبقه بندی و تهیه نقشه کاربری های اراضی یکی از پرکاربردترین موارد در استفاده از داده های سنجش از دور است. تعدادی از روش های پیشرفته تر طبقه بندی در دهه های گذشته توسعه پیداکرده اند که از آنها می توان به شبکه های عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان اشاره کرد. در این مطالعه از تصاویر لندستtm باقدرت تفکیک 30 متر جهت استخراج کاربری های اراضی با استفاده از دو روش طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردا...

مقایسه روش های شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان در استخراج نقشه های کاربری و پوشش اراضی با استفاده از تصاویر لندست 8 (مطالعه موردی: حوضه صوفی چای)

تهیه نقشه کاربری و پوشش اراضی برای برنامه­ریزی و مدیریت منابع طبیعی امری ضروری می­باشد. در این بین استفاده از داده­های سنجش از دور با توجه به ارائه اطلاعات به روز، پوشش تکراری، کم­هزینه بودن در ارزیابی منابع طبیعی جایگاه خاصی دارد. لذا در این پژوهش، تصاویر لندست 8 به­عنوان داده ورودی برای تهیه نقشه کاربری اراضی در سطح 2و1 مورد استفاده قرار گرفت. در این بین، با توجه به جدید بودن این تصاویر، تصحی...