هیه نقشه کاربری اراضی شهر سبزوار با استفاده از روش‌های حداکثر احتمال و شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه

نویسندگان

  • الهه اکبری (مربی دانشگاه حکیم سبزواری، کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS )
  • مجید ابراهیمی (دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشگاه حکیم سبزواری)
چکیده مقاله:

از جمله عوامل مهم در برنامه‌ریزی و مدیریت شهری، به ویژه در راستای نیل به توسعه‌ی پایدار در نواحی شهری و استفاده بهینه از سرزمین، اطلاع بهنگام از وضعیّت پوشش اراضی برای این مناطق است. داده‌های سنجش از دور به جهت ارائه‌ی اطلاعات به هنگام و رقومی، تنوع اشکال و امکان پردازش پتانسیل بالایی برای تهیه‌ی نقشه‌های به روز کاربری اراضی شهری دارند. در این تحقیق با استفاده از تصویر ماهواره‌ای Landsat/ETM+ و دو الگوریتم طبقه‌بندی نظارت شده شامل حداکثر احتمال و شبکه عصبی مصنوعی، نقشه کاربری اراضی تهیه و با یکدیگر مقایسه گردید. در طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی از یک شبکه پرسپترون با یک لایه پنهان و 7 نرون ورودی، 9 نرون میانی و 4 نرون خروجی استفاده شده است که تعداد نرون‌های ورودی همان تعداد باندهای تصویر ماهواره‌ای لندست و تعداد نرون‌های خروجی همان تعداد کلاس‌های نقشه کاربری اراضی می‌باشد. در نهایت نقشه پوشش اراضی منطقه به چهار طبقه‌ی مناطق مسکونی، اراضی بایر، پوشش گیاهی و جادّه طبقه‌بندی شد. برای ارزیابی صحّت نتایج طبقه‌بندی، برداشت‌های زمینی با استفاده از GPS انجام گرفت. نتایج حاصل از ارزیابی دقت این دو روش با استفاده از صحت کلی و ضریب کاپا نشان داده است که الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون با دقت کلی 24/98 و ضریب کاپای 9703/0 نسبت به الگوریتم حداکثر احتمال با دقت کلی 23/94 و ضریب کاپای 9034/0 از دقت بیش تری برخوردار است. همچنین در این تحقیق ارزیابی شد که روش طبقه‌بندی شبکه‌ی عصبی پرسپترون چند لایه، نسبت به روش حداکثر احتمال، از توان تفکیک و قابلیت بیش تری برای تهیه‌ی نقشه پوشش اراضی در مناطق شهری برخوردار می‌باشد. 

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

تهیه نقشه کاربری اراضی دشت عباس ایلام با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال

یکی از ضروری‌ترین اطلاعات مورد نیاز مدیران و متولیان منابع طبیعی، نقشه‌های کاربری اراضی می‌باشد. در پژوهش حاضر، به‌منظور تهیة نقشة کاربری اراضی دشت عباس از داده‌های رقومی سنجنده (1386)ETM+ استفاده شد. ابتدا تصویر با میانگین خطای مربعات 47/0 پیکسل تصحیح هندسی شد. جهت طبقه­بندی تصویر از روش‌های طبقه­بندی شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و حداکثر احتمال استفاده شد. در نهایت، نقشة پوشش اراضی م...

متن کامل

تهیه نقشه پوشش اراضی شهر اراک با استفاده از روش‌های طبقه‌بندی شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال

تهیة نقشة پوشش اراضی، برای بسیاری از فعالیت‌های برنامه‌ریزی و مدیریت شهری دارای اهمیت است. در پژوهش حاضر، به‌منظور تهیة نقشة پوشش اراضی شهر اراک از داده‌های رقومی سنجنده LISS-III (1385) استفاده شد. ابتدا تصویر با میانگین خطای مربعات 58/0 پیکسل تصحیح هندسی شد و با توجه به کوهستانی بودن منطقه، تصحیح توپوگرافی نیز بر روی تصویر اعمال گردید. برای طبقه‌بندی تصویر، دو روش طبقه‌بندیِ نظارت‌شده با الگوری...

متن کامل

تهیه نقشه پوشش اراضی شهر اراک با استفاده از روش های طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال

تهیة نقشة پوشش اراضی، برای بسیاری از فعالیت های برنامه ریزی و مدیریت شهری دارای اهمیت است. در پژوهش حاضر، به منظور تهیة نقشة پوشش اراضی شهر اراک از داده های رقومی سنجنده liss-iii (1385) استفاده شد. ابتدا تصویر با میانگین خطای مربعات 58/0 پیکسل تصحیح هندسی شد و با توجه به کوهستانی بودن منطقه، تصحیح توپوگرافی نیز بر روی تصویر اعمال گردید. برای طبقه بندی تصویر، دو روش طبقه بندیِ نظارت شده با الگوری...

متن کامل

تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون

This paper shows how we can make advantage of using genetic programming in selection of suitable features for automatic modulation recognition. Automatic modulation recognition is one of the essential components of modern receivers. In this regard, selection of suitable features may significantly affect the performance of the process. In this research we implemented our model by using appropria...

متن کامل

پیش بینی رسانایی گرمایی نانوسیال گرافن با مدل شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون

هدف از این مطالعه مدلسازی و پیش بینی رسانایی گرمایی نانو سیال گرافن به کمک شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون است. پارامترهای دمای نانوسیال، کسرحجمی و رسانایی گرمایی نانو ذره به عنوان ورودی شبکه در نظر گرفته شده است. بااطلاعات مربوط به اندازه گیری‌های تجربی محققین قبلی در مورد رسانایی گرمایی نانوسیال گرافن در دمای 25 تا 50 درجه سلسیوس و در کسر حجمی  005/0 تا 056/0 تست عملکرد شبکه انجام شده است....

متن کامل

تهیه نقشه کاربری و پوشش اراضی با استفاده از داده‌های سنجش از دور و شبکه عصبی مصنوعی

نقشه‌های کاربری اراضی برای بسیاری از فعالیت‌های مدیریتی، هیدرولوژی و بررسی وضعیت فرسایش خاک ضروری می‌باشند. داده‌های سنجش از دور از پتانسیل بالایی برای تهیة نقشه‌های به‌روز کاربری و پوشش اراضی برخوردارند. هدف از این پژوهش تهیة نقشة کاربری اراضی حوضه آبخیز سد گاوشان با استفاده از تصاویر ماهوارة لندست 8 و شبکة عصبی مصنوعی و نیز ارزیابی روش مورد استفاده بود. بدین‌منظور از 1320 نقطه به عنوان نقاط ک...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 6  شماره 23

صفحات  127- 148

تاریخ انتشار 2014-02-20

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023