چکیده:
پارکهای ملی و پناهگاههای حیاتوحش از مهمترین سرمایههای اکولوژیکی به شمار میروند. ازاینرو اطلاع از تغییرات کمی و کیفی کاربری اراضی آنها نقش اساسی در کیفیت مدیریت این مناطق دارد. الگوریتمهای متنوعی برای طبقهبندی تصاویر ماهوارهای در سنجشازدور توسعهیافتهاند، انتخاب الگوریتم مناسب طبقه بندی در دستیابی به نتایج صحیح نقش بسیار مهمی را ایفا میکند. 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 سالهای 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 نقشههای 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 کاربریهای پیکره آبی، دریا، پوشش علفی و کشاورزی کاهشیافته است درحالیکه کلاس کاربریهای باتلاقی، درختی و بدون پوشش افزایشیافته است.
National parks and wildlife shelter are the most important natural heritages; therefore, knowing of quantitative and qualitative changes in their land use plays an essential role in the quality of these areas' management. various algorithms have been developed to classify satellite imagery in remote sensing, selecting an appropriate classification algorithm is very important in achieving the accurate results. In this research, a more accurate algorithm was determined by comparing the classification accuracy of two artificial neural network and support vector machine algorithms, and it was used to examine the process of the land use changes. The present study was performed in Boujagh National Park, in the Guilan Province, during the years 2000 to 2017, using satellite imagery ETM and OLI of Landsat 7 and 8. The results of the research revealed that the support vector machine algorithm with overall accuracy and Kappa coefficient of 86.42 and 0.83 respectively for the year 2000 and, 90.65 and 0.88 for the year 2017, classified the satellite images more precisely, in comparison with the artificial neural network algorithm with overall accuracy and Kappa coefficient of 83.71 and 0.80 respectively for the year 2000 and overall accuracy and Kappa coefficient of 89.25 and 0.87 for the year 2017. Therefore, the land use maps of the support vector machine algorithm were used to determine the land use changes. The study of land use change by this method concluded that the areas of the waterbody, sea, grassland and agriculture have decreased and marshland, woody and bare lands classes showed an increase during the study period.
خلاصه ماشینی:
مقايسه روش هاي طبقه بندي ماشين بردار پشتيبان و شبکه عصبي مصنوعي در تهيه ي نقشه کاربري اراضي (مطالعه موردي: پارک ملي بوجاق ) *2 مهسا عبدلي لاکتاسرايي ١، مريم حقيقي خمامي ١- دانشجوي دکتري علوم و مهندسي محيط زيست ، دانشکده شيلات و محيط زيست ، دانشگاه علوم کشاورزي و منابع طبيعي گرگان ، گلستان ٢- عضو هيئت علمي گروه پژوهشي محيط زيست طبيعي، پژوهشکده محيط زيست جهاد دانشگاهي، رشت ، گيلان چکيده پارکهاي ملي و پناهگاه هاي حيات وحش از مهم ترين سرمايه هاي اکولوژيکي به شمار ميروند.
نتايج نشان داد که الگوريتم ماشين بردار پشتيبان به ترتيب با دقت کل و ضريب کاپا، ٨٦/٤٢ و ٠/٨٣ براي سال ٢٠٠٠ و ٩٠/٦٥ و ٠/٨٨ براي سال ٢٠١٧، در مقايسه با الگوريتم شبکه عصبي مصنوعي به ترتيب با دقت کل و ضريب کاپا، ٨٣/٧١ و ٠/٨٠ براي سال ٢٠٠٠ و دقت کل و ضريب کاپا، ٨٩/٢٥ و ٠/٨٧ براي سال ٢٠١٧، تصاوير ماهواره اي را بهتر طبقه بندي کرده است ؛ بنابراين ، از نقشه هاي کاربري اراضي حاصل از الگوريتم ماشين بردار پشتيبان جهت بررسي تغييرات کاربري استفاده شد.
com Comparison of support vector machine and artificial neural network classification methods to produce landuse maps (Case study: Bojagh National Park) Mahsa Abdoli Laktasaraei1, Maryam Haghighi 2*2† 1- PhD Student of Environmental Sciences and Engineering, Faculty of Environmental Sciences, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran.
Keywords: Remote sensing, Land use, Support vector machine, Artificial Neural Network, Classification, Bojagh national park ††* Corresponding author E-mail address: maria_haghyghy@yahoo.
مقايسه روش هاي طبقه بندي ماشين بردار پشتيبان و شبکه عصبي مصنوعي در استخراج کاربريهاي اراضي از تصاوير ماهواره اي لندست TM.