علیرضا طاهری دهکردی

تهیه نقشه اراضی کشاورزی یکی از لایه های اطلاعاتی مورد نیاز در مدیریت این زمین ها محسوب می شود. چنین نقشه هایی امکان پایش مستمر زمین های کشاورزی را در طول دوره کشت، فراهم می کنند. در این مطالعه، راهکاری به منظور تولید نقشه اراضی کشاورزی شهرستان شهرکرد، در دو کلاس زراعی و غیرزراعی، با استفاده از سری زمانی شاخص های مستخرج از تصاویر سنتینل 2 داده شده است. ازآن جا که استفاده از منابع داده حجیم یکی از موانع بهبود روش های مبتنی بر سری زمانی تصاویر ماهواره ای به شمار می رود، در این پژوهش از بستر پردازشی گوگل ارث انجین استفاده شده است. روش مطرح شده برمبنای تلفیق نتایج طبقه بندی نظارت شده پیکسل مبنا با نتایج قطعه بندی عمل می کند؛ به نحوی که ابتدا داده های آموزشی طبقه بندی نظارت شده، طی یک فرایند پالایشی سخت گیرانه، بدون نیاز به عملیات میدانی فراهم می شوند. سپس با محاسبه تفکیک پذیری دو کلاس هدف در سری زمانی هر شاخص، شاخص های بهینه انتخاب می شود. در نهایت، با تلفیق نتایج روش های قطعه بندی و طبقه بندی براساس آرای به دست آمده از نتایج طبقه بندی، به هر قطعه تصویری کلاس زراعی یا غیرزراعی نسبت داده می شود. این اقدام، علاوه بر دخالت دادن اطلاعات مکانی اعم از لبه ها و مجاورت های مکانی، توانسته است نویز و نتایج متخلخل طبقه بندی پیکسل مبنا را بهبود بخشد و دقت کلی نقشه نهایی را از 7/90 به 05/96 افزایش دهد. همچنین دقت کاربر دو کلاس زراعی و غیرزراعی به ترتیب 27/3 و 97/7% بهبود را نشان می دهند.

امروزه فناوری سنجش ازدور جایگاهی ویژه در کاربردهای مختلف مدیریت شهری پیدا کرده است. در این بین، نقشه ی ساختارهای شهری نظیر بلوک های ساختمانی، عموماً در مدیریت بحران، طراحی شهری و مطالعات مربوط به توسعه ی شهری مورد استفاده قرار می گیرند. در این مطالعه تولید نقشه بلوک های ساختمانی با استفاده از تصاویر ماهواره ای سنتینل 1 و 2 دنبال شده است. روش پیشنهادی این مقاله متکی بر استفاده از طبقه بندی کننده آموزش یافته تعمیم پذیر می باشد. به نحوی که در ابتدا، طبقه بندی کننده مورد نظر با استفاده از نمونه های آموزشی به دست آمده از یک فرآیند پالایشی سختگیرانه نوین توسط محصولات سنجش ازدوری و مکانی مختلف، در سال 2015، آموزش می یابد. سپس این طبقه بندی کننده به منظور تولید نقشه بلوک های ساختمانی در مقاطع زمانی مشابه سه سال هدف (2018، 2019 و 2020) به کار گرفته می شود. به دلیل تنوع بافت و تراکم بلوک های ساختمانی در کلان شهر تهران، روش پیشنهاد شده در این منطقه مورد ارزیابی قرار گرفته است. همچنین با توجه به وسعت منطقه مطالعاتی، فراهم بودن تصاویر ماهواره ای رایگان بدون نیاز به اخذ و امکان اجرای عملیات  مختلف پردازشی به صورت برخط، از سامانه گوگل ارث انجین در پژوهش حاضر استفاده شده است. سه روش طبقه بندی جنگل تصادفی، کمترین فاصله با معیار فاصله ماهالانابیس و ماشین بردارپشتیبان در این فرآیند مورد بررسی قرار می گیرند. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی، از نمونه های مرجع به دست آمده از تفسیر بصری تصاویر با قدرت تفکیک مکانی بالا (گوگل ارث) در هر سه سال هدف استفاده شده است. نتایج به دست آمده عملکرد بهتر روش جنگل تصادفی در هر سه سال هدف با دقت کلی بالای 93 درصد را نسبت به دو روش دیگر نشان می دهند.