درخت حوزه‌های تخصصی

با بهبود حد تفکیک مکانی تصاویر سنجش از دور، اطلاعات دقیق تری از صحنه تصویر همچون ساختارهای بافت، فراهم شده است. این منابع داده، به دلیل جزئیات بسیار، دارای واریانس درون کلاسی زیاد و واریانس بین کلاسی اندک اند؛ ازاین رو استخراج اطلاعات پوشش زمین از آنها به فرایندی چالش برانگیز تبدیل شده است. در این تصاویر، تفسیر بصری زمان بر و پرهزینه است و تفسیر اتوماتیک آنها لزوماً به دقت بالا منجر نمی شود و رسیدن به دقت تفسیر مطلوب نیازمند طراحی الگوریتم های اتوماتیک است؛ به صورتی که توانایی مقابله با مشکلات ناشی از پیچیدگی صحنه تصویر را داشته باشند. برای غلبه بر این مشکل، روش آنالیز عارضه مبنای تصویر که به مورفولوژی صحنه تصویر حساس است، به ویژه در مطالعه ای شهری که تراکم ساختارهای شکل گرفته به دست انسان بالاست، ممکن است کارآمد باشد. در طبقه بندی عارضه مبنا، پیکسل های بیانگر یک عارضه در ترکیب با یکدیگر، تجزیه و تحلیل می شوند؛ در نتیجه، فضای مسئله به نسبت طبقه بندی پیکسل مبنا کاهش می یابد و مزیت این امر افزایش سرعت محاسبات است. درعین حال به دلیل اندازه متنوع اشیای تصویری، طبقه بندی نظارت شده عارضه مبنا در ایجاد مجموعه آموزشی بهینه با چالش هایی مواجه است. در تحقیق حاضر، به منظور طبقه بندی عارضه مبنا، از الگوریتم آدابوست استفاده شده است. برای غلبه بر مشکل فقدان تناسب فضای ویژگی ناشی از تعداد اندک نمونه های آموزشی و توزیع نامتناسب آنها در مقایسه با ابعاد بالای فضای ویژگی (شامل ویژگی های طیفی، مکانی و هندسی)، دو راهبرد دنبال شده است. در یک رویکرد برای تولید مجموعه آموزشی بهینه، مکانیسم یادگیری فعال با الگوریتم آدابوست ادغام شده و در رویکردی دیگر به منظور کاهش ابعاد فضای ویژگی، براساس همبستگی بین ویژگی ها (افزونگی) و همبستگی بین ویژگی ها و کلاس ها (مطابقت)، زیرمجموعه ویژگی منتخب استخراج شده است. روش پیشنهادی روی مجموعه داده استاندارد وهینگن کشور آلمان اجرا و نتایج حاصل از آن با طبقه بندی پیکسل مبنا مقایسه شده است. به منظور بررسی معنی داری اختلاف های حاصل شده در نتایج ارزیابی ها نیز، آزمون آماری مک نمار به کار رفته است. نتایج تجربی نشان دادند که رویکرد عارضه مبنای پیشنهادی، در قیاس با رویکرد پیکسل مبنا، به طور متوسط 6% دقت کلی و 7% ضریب کاپا را بهبود داده است. همچنین سرعت محاسبات در روش آدابوست عارضه مبنای پیشنهادی، در مقایسه با رویکرد پیکسل مبنا افزایش چشمگیری یافته است. این نتایج بیانگر عملکرد بهینه رویکرد پیشنهادی، هم از نظر دقت و هم از نظر سرعت محاسبات است.

دمای سطح زمین یکی از پارامترهای مؤثر و مهم در فرایندهای فیزیک سطح زمین در تمامی مقیاس ها، از محلی تا جهانی، محسوب می شود. در این مطالعه، رابطه بین دمای سطح زمین با پوشش گیاهی و رطوبت سطحی خاک، در کاربری های اراضی منطقه زهک دشت سیستان، بررسی شد. بدین منظور تصاویر ماهواره ای لندست TM (1987)، TM (2001) و  OLI(2018) به کار رفت. پس از مراحل پیش پردازش و پردازش تصاویر، نقشه های کاربری اراضی براساس روش طبقه بندی نظارت شده و از طریق الگوریتم حداکثر احتمال در دوره سی ساله استخراج شد. همچنین دمای سطح زمین با روش پنجره مجزا به دست آمد و ارتباط بین آن با پوشش گیاهی و رطوبت خاک، با روش آماری، ارزیابی شد. طبق نتایج، دقت طبقه بندی به روش حداکثر احتمال با بررسی از طریق داده های حقایق زمینی، تصاویر TM و OLI، برحسب ضریب آماری کاپا، به ترتیب 89/0، 95/0 و 84/0 و براساس صحت کلی 8/91، 45/96 و 89/87% به دست آمد. طی سال های 1987، 2001 و 2018 میانگین شاخص های دمای سطح زمین 13/38، 73/45 و 14/41 درجه سانتی گراد، شاخص تفاضلی نرمال شده پوشش گیاهی 11/0-، 13/0- و 16/0- و شاخص تفاضلی نرمال شده رطوبت 64/0، 63/0 و 58/0 برآورد شد. ارتباط دمای سطح زمین و شاخص تفاضلی نرمال شده پوشش گیاهی فاقد همبستگی بود. همبستگی بین دمای سطح زمین و شاخص تفاضلی نرمال شده رطوبت نیز معکوس و منفی شد. بر اثر عوامل پدیدآورنده خشکسالی هیدرولوژیکی و شرایط اقلیمی ناشی از کاهش بارندگی، افزایش دمای هوا و وزش طوفان های گردوغبار، زادآوری و رشد گیاهان کاهش یافته است؛ بنابراین، به دنبال فقدان پوشش گیاهی مناسب، پوشش گیاهی در کاهش دمای سطح زمین منطقه مورد مطالعه تأثیری ندارد.

مجموعه داده های ابر نقاط لیدار و مدل های سه بعدی ( 3-D ) در استخراج عوارض شهری، مدیریت جنگل داری، شهری و گردشگری، رباتیک، تولید بازی های رایانه ای و موارد دیگر کاربرد گسترده ای دارد. از سویی، وجود نقاط پرت در ابر نقاط لیدار اجتناب ناپذیر است؛ بنابراین تشخیص نقاط پرت و حذف آن از ابر نقاط لیدار به منزله گامی ضروری در پردازش ابر نقاط لیدار شناخته شده است. طی دهه های گذشته، چندین تکنیک تشخیص نقاط پرت در منابع این موضوع معرفی شده است اما بیشتر آنها از نظر زمانی هزینه برند و به نیروی متخصص انسانی نیاز دارند. به منظور کاهش این محدودیت ها، این مقاله رویکرد خودکار جدیدی برای تشخیص نقاط پرت، با استفاده از تکنیک میدان تصادفی شرطی برپایه ماشین بردار پشتیبان ( SVM-CRF ) و روش نمودار جعبه ای، معرفی کرده است. رویکرد نمودار جعبه ای بردار انرژی خروجی SVM-CRF را برای تشخیص نقاط پرت تجزیه و تحلیل می کند. این روش به کمک مجموعه داده محک ISPRS که برای مجموعه داده وهینگن، با هدف طبقه بندی سه بعدی و بازسازی سه بعدی ساختمان ایجاد شده بود، ارزیابی شد. به منظور ارزیابی این روش، ابتدا نقاط پرتی به صورت دستی به مجموعه داده افزوده شد؛ با این تمرکز که این نقاط جزء نقاط پرت چسبیده به اشیا باشند. سپس مراحل تحقیق برای ارزیابی توانایی روش پیشنهادی در تشخیص نقاط پرت انجام شد. نتایج این تحقیق عملکرد مدل پیشنهادی را با دقت کلی 62% نشان داد. اگرچه الگوریتم RANSAC عملکردی بهتر از مدل پیشنهادی دارد، تکنیک زمان بر و پرهزینه تری در مقایسه با تکنیک تشخیص نقاط پرت پیشنهادی است.

رویدادهای طوفان گرد و غبار منطقه ای نگرانی اصلی بسیاری از کشورهای واقع در کمربند خشک جهان هستند. در حال حاضر گردوغبار در مقیاس جهانی و به ویژه در منطقه خاورمیانه به یک چالش جدی تبدیل شده است. با توجه به اثرات تغییر اقلیم و کاربری اراضی، در چند دهه اخیر خسارت بارترین و فراگیرترین بحران محیطی کشور، بروز طوفان گردوغبار قلمداد شده است. این تحقیق در نواحی جنوب غرب ایران با هدف ردیابی مسیر حرکت طوفان های گردوغبار فراگیر انجام شده است. بدین منظور تغییرات طوفان گردوغبار برای شش استان جنوب غرب ایران شامل: خوزستان، ایلام، کرمانشاه، چهارمحال و بختیاری، لرستان و کهگیلویه و بویراحمد با مساحتی در حدود 169266 کیلومترمربع در یک دوره زمانی 22 ساله (2016-1995) مورد آنالیز قرار گرفت. روش تحقیق با بکارگیری مدل ردیابی زمانی- مکانی HYSPLIT است. داده های مورد استفاده شامل: داده های GDAS، دما، جهت و سرعت باد، ارتفاع ژئوپتانسیل در ترازهای مختلف می باشند. از داده های GDAS برای ردیابی مسیر باد در محیط مدل HYSPLIT و داده های دما، ارتفاع ژئوپتانسیل، جهت و سرعت باد استفاده شده است. شبیه سازی مسیر حرکت ذرات گردوغبار نشان داد که اغلب مسیرها از مناطق شمالی و مرکزی عراق و سوریه گذشته و منشاء طوفان های گردوغبار، مناطق مرزی کویری و خشک شمال و مرکز عراق و سوریه هستند.

تصادفات و سوانح جاده ای از حوادثی می باشند که در سال های اخیر بیشترین خسارت جانی را نسبت به سوانحی مانند سیل و زلزله و غیره در کشور ما داشته اند. به طوری که روزانه شاهد مرگ یا مجروح شدن عده ای از مردم در این سوانح هستیم. عوامل مختلفی در این تصادفات دخیل می باشند که یکی از آن ها ناامن بودن راه ها و وجود مشکلات در آن ها می باشد. در این راستا، اگر اطلاعات کاملی در خصوص راه های ناامن و حادثه خیز در دسترس باشد و اقدامات لازم و کافی در خصوص رفع اشکالات انجام گیرد، قطعاً میزان تصادفات کاهش می یابند؛ بنابراین، جمع آوری داده های تصادفات و دیگر اطلاعات مربوط به نقاطی که مستعد بروز حادثه هستند، مرحله بسیار مهمی در راستای کاهش تصادفات و بهبود ایمنی راه ها می باشد. یکی از راه های به دست آوردن اطلاعات جامع و بروز، استفاده از داده های جغرافیایی داوطلبانه (VGI) می باشد. بر اساس این روش، افراد داده های خود را که با هدف مشخصی جمع آوری شده اند، در اختیار سیستم قرار می دهند. پس از این که داده های مکانی داوطلبانه یا VGI جمع آوری شدند، اشتراک گذاری این داده ها مستلزم سیستمی در قالب یک برنامه تحت وب می باشد تا کاربران بتوانند اطلاعات مربوط به حوادث و یا خطرات موجود در راه را با یکدیگر به اشتراک بگذارند. OSM یکی از پورتال های وب مکانی مناسب و به صرفه برای اشتراک گذاری و بهره مندی در مواقع بحران می باشد. ازاین رو، در این تحقیق بررسی و استفاده از OSM به همراه داده های جغرافیایی داوطلبانه به منظور بررسی وقوع تصادفات در ایران انجام گردید. چهار روش ثبت داده مکانی بررسی شده و نهایتاً شیوه Edit with iD موثرتر از سایر روش ها به لحاظ معیارهایی چون قابلیت ها، کاربرپسندی و سرعت ثبت داده ارزیابی شد. نتایج به دست آمده بیانگر کارایی OSM در ثبت اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه مربوط به تصادفات می باشد.

کلروفیل و نیتروژن برگ، به دلیل نقش مهمی که در فتوسنتز دارند، از شاخص های بیولوژیک مهم وضعیت فیزیولوژیک گیاهان به شمار می روند. توانایی در کمّی سازی میزان کلروفیل و نیتروژن می تواند اطلاعات مهمی در زمینه فعالیت های کشاورزی دقیق، برنامه ریزی مدیریت منابع گیاهی و کشاورزی، و مدل سازی خدمات و قابلیت های تولید اکوسیستم تهیه کند. هدف از این مطالعه ارزیابی قابلیت شاخص ها، به منظور تخمین میزان کلروفیل و نیتروژن گندم، با استفاده از داده های طیف سنجی در سطح تاج پوشش و همچنین تعیین مناسب ترین نواحی طیفی و پدیده های جذبی است. این پژوهش در محیط گلخانه انجام شد و اندازه گیری طیفی با دستگاه طیف سنج Fieldspec-3-ASD صورت گرفت. چهار شاخص باریک باند گیاهی، در قالب دو دسته شاخص های نسبتی (NDVI، RVI و DVI) و شاخص تعدیل کننده تأثیر خاک (SAVI 2 ) برای بازتاب طیفی و مشتق اول طیف برای کل نمونه ها، محاسبه و نتایج آنها مقایسه شد. پارامترهای عمق باند ماکزیمم، طول موج عمق باند ماکزیمم، مساحت، چولگی و پهنای کامل در نصف مقدار بیشینه، درمورد هفت پدیده جذبی محاسبه و همبستگی این شاخص ها با غلظت کلروفیل و نیتروژن گندم بررسی شد. نتایج نشان دادند، درصورتی که از طیف بازتابندگی استفاده شود، شاخص SAVI 2 ارتباطی قوی تر (۱۲ / ۰ =RMSE، ۸۵ / ۰=R 2 ) از دیگر شاخص ها با میزان کلروفیل نشان می دهد و درمورد شاخصNDVI  نیز، این ارتباط قوی تر (۳۰ / ۰ =RMSE، ۶۹ / ۰=R 2 ) از شاخص های دیگر با میزان نیتروژن خواهد بود؛ درحالی که با استفاده از مشتق اول بازتاب طیفی شاخص NDVI نتایج بهتری ارائه می دهند. مساحت و عمق محدوده جذبی ۷۶۰-4۳0 نانومتر برای مطالعه میزان کلروفیل و نیتروژن گندم بهترین شاخص ها محسوب می شوند.

امروزه از علم سنجش از دور برای مطالعات گیاهی ازجمله تعیین مواد مغذی، بیماری های گیاهی، کمبود آب یا مازاد آن، شناسایی علف های هرز استفاده می شود. گیاه، براساس ویژگی هایی که دارد، با برخورد امواج الکترومغناطیس به آن واکنش های متفاوتی در مقابل امواج (میزان جذب، انعکاس یا عبور) از خود نشان می دهد. ازجمله اطلاعاتی که علم سنجش در این زمینه می تواند به دست آورد میزان مواد مغذی موجود در گیاه است. با تعیین میزان مواد مغذی موجود در گیاه، می توان از مقدار کود مورد نیاز گیاه آگاهی یافت و از سویی، این مواد مغذی، به ویژه گیاهان مرتعی را شناسایی کرد. هدف از این مطالعه تعیین مواد مغذی موجود در گیاهان مرتعی مریم نخودی دارابی، اسفند، پنج انگشت، اسفند رومی، کُنار، شکر شفا با به کارگیری دانش سنجش از دور است. برای رسیدن به این هدف، با استفاده از طیف سنج در بازه طیفی ۳/۰ تا ۱/۱ میکرومتر، واکنش گیاه به امواج الکترومغناطیس مشخص شد. سپس با تعیین مواد غذایی موجود در این گیاهان، رابطه بین میزان انعکاس های امواج الکترومغناطیس با مقدار مواد مغذی در این گیاهان تعیین شد. نتایج نشان داد که در گیاه اسفند رومی باند ۱۰۲۶ نانومتر، در گیاه اسفند باند ۱۰۴۰ نانومتر، در گیاه کُنار باند ۱۰۴۶ نانومتر، در گیاه مریم نخودی باند ۱۰۳۰، در گیاه پنج انگشت باند ۴۰۰ و ۱۰۳۸ و در شکر شفا باند ۱۰۳۸ مؤثرترین باندها در پیش بینی مقدار P مؤثرند. از دیگرسو، به منظور پیش بینی Zn در گیاه اسفند رومی باند ۱۰۲۶ نانومتر، در گیاه اسفند باند ۱۰۴۰، در گیاه کُنار باند ۱۰۴۵، در گیاه مریم نخودی باند ۱۰۳۰، در گیاه پنج انگشت باند ۱۰۱۰ و در شکر شفا باند ۱۰۲۸ مؤثرترین باندها به شمار می روند. به منظور پیش بینی Cu با استفاده از مقادیر باندهای طیفی، مشخص می شود در گیاه اسفند رومی باند ۴۰۲ نانومتر، در گیاه اسفند باند ۴۱۰، در گیاه کُنار باند ۱۰۴۶، در مریم نخودی باند ۱۰۳۰، در پنج انگشت و در شکر شفا باند ۱۰۳۸ مؤثرترین باندها محسوب می شوند.

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.

مطالعه پوشش برف، در جایگاه یکی از منابع مهم تأمین آب شیرین، اهمیت بسیاری دارد. با توجه به کوهستانی بودن ایران، امکان اندازه گیری زمینی مساحت زیر پوشش برف وجود ندارد. بر این اساس، استفاده از تصاویر ماهواره ای برای شناسایی ذخیره گاه های برف بسیار مهم است. در این پژوهش، تغییرات زمانی مکانی پوشش برف ایران طی دوره سرد سال، با استفاده از داده های پوشش برف سنجنده مادیس ماهواره ترا، طی دوره آماری 2018-2003 بررسی شد. روند تغییرات پوشش برف و شیب این روند، با استفاده از آزمون های ناپارامتریک من کندال و سنس و نقطه تغییر پوشش برف با استفاده از آزمون بوشند مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد بیشترین مقدار پوشش برف متعلق به ماه ژانویه، با 15/16% و کمترین مقدار پوشش برف مختص به ماه اکتبر، با کمتر از 1% است. کانون اصلی پوشش برف ایران، در دوره سرد سال، در مناطق مرتفع بیش از 4000 متر به دست آمده است. روند تغییرات پوشش برف، در تمامی ماه های مورد مطالعه، منفی و بیشینه شدت کاهشی پوشش برف نیز متعلق به ژانویه بوده است. نقطه تغییر نیز در همین ماه و سال 2008 محاسبه شد که از نظر آماری در سطح 0.05 معنی دار است. روند کاهشی درخور توجه پوشش برف ایران، در دوره سرد، تهدید بزرگی برای منابع آبی ایران به شمار می رود.

با توجه به اهمیت داده های هواشناسی و وجود محدودیت داده برداری در ایستگاه های زمینی، فنّ سنجش از دور می تواند نقش مهمی در تهیه این داده ها ایفا کند. هدف از این پژوهش ارزیابی کمّی دمای سطح زمین (LST) حاصل از تصاویر سنجنده مادیس، برای تخمین دمای هوای بیشینه و کمینه روزانه در حوضه آبخیز طالقان است. برای این منظور، داده های دمای هوای بیشینه و کمینه روزانه سه ایستگاه هواشناسی زمینی و مقادیر LST روز و شب و NDVI سنجنده مادیس، متعلق به دوره زمانی 2009 تا 2015، دریافت و تهیه شد. سپس با استفاده از روش رگرسیون خطی چندگانه، بین هریک از متغیرهای مؤثر و دمای هوای بیشینه و کمینه روزانه در ایستگاه های زمینی، ارتباط برقرار شد. نتایج نشان داد که بین دمای هوای بیشینه و کمینه روزانه در ایستگاه های زمینی، با LST روز و شب و NDVI حاصل از سنجنده مادیس، همبستگی معنی داری وجود دارد؛ بنابراین از این متغیر ها در روابط رگرسیونی استفاده شد. نتایج حاصل از اعتبارسنجی نشان داد روابطی که با همه متغیرهای مؤثر ایجاد شده است بیشترین صحت را دارد؛ به طوری که بهترین مدل در تخمین بیشینه دمای هوای روزانه، دارای مقادیر ، NSE و RMSE، به ترتیب 75/0، 75/0 و C ˚ 7/4+ و درمورد کمینه دمای هوای روزانه، به ترتیب 71/0، 71/0 و  C ˚ 9/2+ است؛ ازاین رو می توان با تبدیل دمای سطح زمین حاصل از تصاویر سنجنده مادیس، دمای هوا را با دقت بالا در مقیاس روزانه و ماهیانه، برای استفاده در پژوهش های گوناگون، تخمین زد.

در سال های اخیر، نظارت دریایی و هوایی برای مهار آلودگی های دریایی رایج شده است اما این روش ها، به دلیل محدودیت های شرایط آب وهوا، زمان و مکان، به تنهایی نمی توانند پایش سریع و منظمی فراهم آورند. در این زمینه، سنجش از دور ماهواره ای می تواند نقش مهمی در تشخیص اولیه و پایش مداوم نشت نفت در دریا ایفا کند. سنجنده رادار آنتن مصنوعی سیستم سنجش از دور فعالی است که می تواند، برای آشکارسازی نشت نفت همراه با سنجنده های اپتیکال مانند مادیس، با توانایی تصویربرداری هم زمان، استفاده شود. هدف از این پژوهش آشکارسازی نشت نفت پیرامون سکوهای نفتی بخش شمالی خلیج فارس، در تاریخ های پانزدهم و هفدهم ژوئن 2015، با استفاده از تصاویر فروسرخ گرمایی مادیس و تصاویر راداری سنتینل 1 است. برای محاسبه دمای سطح دریا، الگوریتم پنجره مجزا روی تصویر باند 20 سنجنده مادیس اجرا شد. نتایج نشان داد که منطقه دارای نشت نفت دمایی کمتر از مناطق پیرامونی دارد. برای آشکارسازی دقیق تر لکه های نفتی و درستی سنجی نتایج پردازش های اعمال شده بر تصویر مادیس، از تصویر پلاریزاسیون VV سنتینل 1 و پردازش های حذف نوفه مانند فیلترگذاری و مولتی لوکینگ استفاده شد. در پایان، از راه مقایسه دمای بویه موج نگار سازمان بنادر و دریانوردی بوشهر و دمای حاصل از تصویر مادیس و موقعیت جغرافیایی گستره لکه های نفتی بارزشده، درستی نتایج این پژوهش و پردازش های صورت گرفته تأیید شد. استفاده از باند 20 سنجنده مادیس با هدف استخراج دمای سطح دریا و باندهای فروسرخ گرمایی آن، به منظور آشکارسازی لکه های نفتی در سطح دریا، اولین بار در این پژوهش ارزیابی شده است.  

تغییرات رشد محصولات کشاورزی در فواصل زمانی نسبتاً کوتاه، ناهم زمانی کشت محصولات مشابه، شباهت طیفی میان محصولات گوناگون در برخی از زمان های دوره کشت و کمبود داده های زمینی، طبقه بندی محصولات زراعی در تصاویر ماهواره ای را به کاری چالش برانگیز مبدل می کند. تغییر مقدار درصد پوشش و سبزینگی، در طول فصل رشد، از برجسته ترین ویژگی پوشش های گیاهی ازجمله محصولات کشاورزی است که می توان بر آن نظارت کرد. این کار با استفاده از سری زمانی شاخص های گیاهی انجام می شود که اطلاعات بسیار مفیدی از توالی ویژگی های فنولوژیک محصولات کشاورزی در اختیار ما قرار می دهد. استفاده از روش های یادگیری عمیق با توانایی یادگیری اطلاعات متوالی حاصل از این سری ها می تواند، در طبقه بندی محصولات کشاورزی و کاهش وابستگی به داده های زمینی، مفید باشد. شبکهLong-Short Term Memory (LSTM) یکی از انواع شبکه های عصبی بازگشتی در تجزیه و تحلیل داده های متوالی است که توانایی یادگیری توالی های بلندمدت در سری زمانی را دارد؛ بنابراین در این مطالعه، پس از محاسبه شاخص NDVI از باندهای ماهواره سنتینل 2 در نُه تاریخ متفاوت و تشکیل سری زمانی آن شاخص برای ورود به شبکه، دو ناحیه متفاوت در دشت مغان در نظر گرفته شد که محصولات کشت شده در آنها، طی عملیات زمینی، برداشت شده بود. در ناحیه اول، شبکه کانولوشنی LSTM برای طبقه بندی محصولات آموزش دید و در ناحیه دیگر، کارآیی این شبکه آموزش دیده در طبقه بندی محصولات ارزیابی شد و دقت کلی 82% و ضریب کاپای 8/0 به دست آمد. افزایش تعداد نمونه های زمینی و انتخاب مرز دقیق محصولات، می تواند کارایی روش مورد استفاده را افزایش دهد.

تعیین دقیق نیاز آبی محصولات گوناگون و همچنین میزان آب مصرفی در سطحی پهناور و در زمان واقعی یکی از مهم ترین نیازهای متخصصان آب وخاک است. پیش نیاز آن نیز تعیین تبخیروتعرق مرجع است. معمولاً محاسبه این پارامتر براساس استفاده از داده های اقلیمی و حل معادلات تجربی انجام می شود اما، به دلیل محدودبودن و توزیع نامناسب ایستگاه های هواشناسی، اغلب استفاده از داده های آنها سبب ایجاد خطا در محاسبه این پارامتر می شود. بهترین گزینه، به منظور برطرف کردن این محدودیت، استفاده از داده های سنجش از دوری است. بدین منظور می توان از محصولات گوناگون ماهواره ای بهره برد و با ترکیب آنها، برای تهیه نقشه های به روز تبخیروتعرق مرجع و واقعی اقدام کرد. ازاین رو تحقیق حاضر به منظور بررسی امکان استفاده از محصولات سامانه های WaPOR و ERA5 با هدف محاسبه میزان تبخیروتعرق مرجع روزانه، برمبنای روش تجربی پنمن مانتیث و ارزیابی و صحت سنجی خروجی های آن در سطح استان سیستان و بلوچستان ایران انجام شده است. نتایج تحقیق نشان داد که سامانه های سنجش از دوری با دقت بالای 80%، در محل ایستگاه های هواشناسی، مقدار تبخیروتعرق مرجع را برآورد کرده اند و در تمامی ایستگاه ها خطای کمتر از 2 میلی متر گزارش شد. همچنین فصل زراعی پانزدهم خرداد تا پانزدهم آبان، در مقایسه با فصل زراعی اول آذر تا پانزدهم اردیبهشت، تبخیروتعرق مرجع به دست آمده از داده های ماهواره ای همبستگی بالاتری را نشان می دهد. ازآن جاکه مقادیر برآورد و صحت سنجی شده دقت مورد قبولی داشتند، در گام بعدی می توان، در هر نقطه از استان، از این سامانه ها استفاده کرد

پدیده های زمین گردشگری جزء مهمترین منابع و سرمایه های ملی هستند که در صورت برنامه ریزی مناسب جهت بهره برداری از مزایای آنها می توانند منافع مادی و معنوی فراوانی را عاید کشور کنند با توجه به اینکه قسمت اعظم فضای پیراشهری شهرستان های استان سمنان در قلمرو مناطق خشک و بیابانی قرار دارد، شناخت دقیق و اصولی و توانایی های بیابان ها و کویرها و راه های بهره برداری از آنها، از ضروریات اساسی توسعه اقتصادی و اجتماعی استان است در بین شهرستان های استان سمنان شهرستان گرمسار از ظرفیت های بالقوه و بالفعل عمده ای از زمین گردشگری کویر برخودار است که هم بعنوان فرصت و هم بعنوان تهدید توسعه از آن نام می برند سهم گردشگران و علاقمندان جاذبه های فرهنگی تاریخی شهرستان بیشتر است (حدود47 درصد) که این خود نیازمند مدیریت و برنامه ریزی گردشگری پایدار برای جاذبه های فرهنگی تاریخی آن است. مناطق و سایتهای کویری گرمساردر جنوب و غرب شهرستان واقع شده اند که مهمترین ژئو سایت های زمین گردشگری کویرو اکوتوریسم بیابان شهرستان می توان به پارک ملی کویر، معادن و اشکال مختلف نمکی ، تپه های ماسه ای وریگ جن و جاده سنگفرشی و کاروانسراهای کویری اشاره کرد. بطور کلی قابلیت زمین گردشگری معادن و اشکال نمکی در منطقه خوب ارزیابی می گردد تطبیق ویژگی های گردشگری و مقاصد گردشگری کویر گرمسار حاکی از انگیزه و نوع گردشگری بیابان، گردشگری علمی و ماجراجویانه با علاقمندی و نسبت گردشگران متوسط و تطابق با مدل گردشگری در مرحله اکتشاف(باتلر) در مرحله علاقمندی و چارچوب استراتزی برای پارک ملی کویر،راهبرد کراچ و ریچی و برای معادن نمک ، راهبرد پورتر و برای تپه ماسه ای استراتژی پون پیشنهاد می گردد

کربن آلی نقشی حیاتی در پایداری زیست محیطی, شاخص کیفیت و سلامت خاک دارد؛ بنابراین شناسایی توزیع مکانی ترسیب کربن از الزامات برنامه ریزی محیطی و مدیریت خاک است. پژوهش حاضر به منظور بررسی میزان ترسیب کربن در کاربری های کشت و صنعت نیشکر، کشاورزی سنتی و بایر انجام شد. در هر کاربری، شصت نمونه خاک برداشت و کربن آلی، شوری، آهک، واکنش خاک و سدیم محلول خاک اندازه گیری شد. با استفاده از داده های طیفی سنجنده OLI و TIRS ماهواره لندست 8، مقادیر باندها و شاخص های خاکی و پوشش گیاهی شامل NDVI، SAVI، TSAVI، OSAVI، MSAVI، SOCI، WDVI، PVI، RVI و BI در نقاط نمونه برداری به دست آمد و رابطه بین آنها و مقدار ماده آلی خاک محاسبه شد. نتایج نشان می دهد، بیشترین همبستگی را با مقدار ماده آلی خاک به خود اختصاص داده اند: در کاربری کشت و صنعت، شاخص SOCI با 30/50% و باند 3 با 82/53%؛ در کشاورزی سنتی، شاخص PVI با همبستگی 35/60% و باند 7 با 63/60%؛ در اراضی بایر، شاخص RVI با همبستگی 27/34% و باند 2 با 67/36%. نتایج تحلیل آماری به روش برازش حداقل مربعات جزئی نشان داد میانگین نتایج واسنجی و اعتبارسنجی به ترتیب 48/43 و 08/39% است. نتایج برآورد ماده آلی خاک به روش کریجینگ و مدل درخت M5 نشان می دهد که همبستگی مقادیر ماده آلی اندازه گیری و پیش بینی شده به ترتیب 20/66 و 00/82% بود. طبق این نتایج، بین مقادیر ماده آلی خاک و شاخص ها و باندهای ماهواره لندست 8 همبستگی معنی داری وجود دارد و می توان مقادیر ماده آلی خاک منطقه مورد مطالعه و سایر مناطق دارای شرایط مشابه را با احتمال مورد قبولی تخمین زد.

انتخاب محل مناسب برای احداث یک مرکز خرید جدید، یک مسئله تصمیم گیری چندمعیاره می باشد که در عین حال افراد و سلایق مختلف در آن دخیل اند. در این پژوهش از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مدل های تصمیم گیری چند معیاره برای انجام برخی مراحل تحلیل مکانی استفاده و سپس توسعه یک سیستم پشتیبان تصمیم گروهی جهت تجمیع و انتخاب گزینه نهایی پرداخته شده است. برای ایجاد گزینه های محدود تصمیم گیری یک روش دو مرحله ای در این پژوهش پیشنهاد گردید. در مرحله اول، ایجاد نقشه های معیار استاندارد شامل پنج مورد با تحلیل های مکانی و نرمال سازی در نرم افزار ArcGIS انجام گرفت. با توجه به مطالعات صورت گرفته وزن هر معیار مشخص شد و همپوشانی وزن دار لایه ها انجام شد. پس از اعمال گزینه های محدود کننده، شش محدوده به منظور انجام مکان گزینی تحت وب مشخص شد. در مرحله دوم یک سیستم پشتیبان تصمیم گیری مکانی گروهی توسعه یافت. با استفاده از محیط Visual Studio و زبان برنامه نویسی C# و فناوری .NET وب گاهی جهت مشارکت کارشناسان خبره در این زمینه طراحی شد. در معماری این سیستم فناوری AspMap، شامل مجموعه ای از کنترل ها و مؤلفه های نقشه و ابزارهای مکان محور در سمت سرور برنامه اضافه شد. وزن دهی کاربران به معیارها در قالب فرم های طراحی شده به روش فرآیند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) انجام گرفته و به کمک stored procedure ها در یک پایگاه داده SQL Server میانگین ارزش هر یک از نقاط انتخابی به صورت آنلاین محاسبه می گردید. نهایتاً نقطه ای که بیشترین امتیاز را در میانگین نظرات کاربران مختلف را داشت به عنوان بهترین مکان جهت احداث مرکز خرید معرفی می شد. نتایج تحقیق نشان داد روش پیشنهادی انعطاف پذیری، سرعت و سهولت بالایی در اعمال نظرات گروهی دارد.

سنجنده های رادار با روزنه مجازی، با داشتن ویژگی های گسترده، پتانسیل بسیاری در انواع کاربردهای سنجش از دوری دارند؛ ازجمله در قطعه بندی به هنگام پوشش و کاربری اراضی. با وجود دو رویکرد مستقل قطعه بندی ناحیه مبنا و مرزمبنا، به دست آوردن نتایج رضایت بخش در صورت استفاده از هریک از رویکردها در تصاویر SAR دشوار بوده است؛ درحالی که می توان با استفاده از اطلاعات مکمل هر دو روش، محدودیت های موجود را برطرف کرد و نتایج حاصل را بهبود بخشید. در این پژوهش، روش نوینی در قطعه بندی با استفاده از تصاویر پلاریمتری SAR و با هدف بهبود نتایج قطعه بندی مطرح شده که از ادغام هر دو رویکرد بهره گرفته است. روش پیشنهادی Felzenszwalb به منزله الگوریتم پیشنهادی ناحیه مبنا، از مجموعه روش های سوپرپیکسل، با دو روش Quickshift و SLIC مقایسه شد. نتیجه مشخص کرد که روش پیشنهادی توانسته است از قطعه بندی بیش ازحد تصویر جلوگیری کند و کارآیی آنالیز قطعه بندی را افزایش درخور توجهی بخشد. روش پیشنهادی قطعه بندی مرزمبنای آنتروپی شانون نیز، در مقایسه با دو روش گرادیان مبنای کنی و لاپلاسین، مرزهای قطعات تصویری را تا اندازه چشمگیری حفظ کرده است. مقایسه نتایج حاصل از اجرای این روش با داده های مرجع، مقادیر 39/10% و 25/11% را درمورد خطای کل، به ترتیب برای تصویر زمان اول و دوم، نشان می دهد. خطای کل، در مقایسه با عملکرد دو روش دیگر، 81/5 و 73/9% در تصویر اول و 16/11 و 86/13% در تصویر دوم بهبود داده شده است. در نهایت، ادغام دو رویکرد پیشنهادی قطعه بندی سبب شده است بهبود دقت در قطعه بندی تصویر پلاریمتری دستاورد مهم این پژوهش محسوب شود.

فقدان اطلاعات بهنگام، مستند و علمی از وضعیت موجود (سطح و پراکنش) صنوبرکاری های استان زنجان یکی مشکلات اصلی مدیران بخش زراعت چوب به منظور برنامه ریزی و مدیریت تأمین چوب در استان است. در این پژوهش، از داده های چندزمانه ماهواره سنتینل 2 برای تهیه نقشه عرصه های صنوبرکاری استان استفاده شد. این داده ها براساس فنولوژی و دوره رویش صنوبر (نیمه دوم مارس تا پایان نوامبر) سال 2018 م.، در شش مقطع زمانی به فاصله سی تا چهل روز، انتخاب شد. تعداد 144 پلی گون نمونه تعلیمی (102 هکتار)، حاصل از برداشت میدانی محدوده صنوبرکاری، با داده های ذکرشده و طبقه بندی نظارت شده در الگوریتم ماشین بردار تصمیم گیری و نقشه پراکنش عرصه های صنوبرکاری استان استخراج شد. نقشه حاصل با ششصد نمونه (حدود 5/1%) به صورت تصادفی انتخاب و در عرصه میدانی، کنترل و ارزیابی صحت شد. نتایج نشان داد مساحت کل عرصه های صنوبرکاری استان 2744 هکتار است که 12/0% از کل مساحت استان زنجان را دربر می گیرد. در این تحقیق، موقعیت دقیق مکانی و مساحت صنوبرکاری ها با صحت کلی 96% برآورد شد. نتایج این تحقیق نشان داد که با ترکیب تصاویر ماهواره ای سنتینل 2 و داده های زمینی مناسب، می توان سطح صنوبرکاری ها و یا سطح و درصد تراکم هر نوع از جنگل را، چه طبیعی و چه دست کاشت، در سطح محلی و منطقه ای و جهانی، با دقت مورد قبولی برآورد کرد.

توسعه با مفهوم عام آن، پیشرفت صنعتی، تکنولوژیکی و فضایی، به ویژه در کشورهای درحال توسعه، به تأثیرات نامطلوب در محیط زیست هم در مقیاس ناحیه ای و هم در سطوح گوناگون منطقه ای، ملی و گاه جهانی منجر شده و به همان میزان، امنیت اکولوژی مناطق را تحت تأثیر قرار داده است. طی دهه های اخیر، توجه بیشتری به امنیت زیست محیطی در جهان شده و روش های گوناگونی برای ارزیابی آن توسعه یافته است اما تا به امروز، بیشتر تحقیقات درمورد امنیت اکولوژیکی براساس مدل فشار وضعیت پاسخ انجام شده است و کمتر مطالعاتی، برمبنای رویکرد مدل اکولوژی سیمای سرزمین، به این مقوله پرداخته اند. همچنین تحقیقات اندکی با تمرکز بر تغییرات پویای امنیت اکولوژیکی، به ویژه شبیه سازی و پیش بینی روند توسعه آینده امنیت محیط زیست انجام شده است. هدف از این تحقیق پایش و پیش بینی وضعیت امنیت محیط زیست در دوره زمانی سال های 1991 تا 2035، با تلفیق الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی، مدل اکولوژی سیمای سرزمین، مدل ترکیبی زنجیره مارکوف و سلول های خودکار (CA-Markov) برای حوزه شهرستان نظرآباد از توابع استان البرز است. بدین منظور با طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در دو بازه زمانی پانزده ساله طی سال های 1991 تا 2021، روند تغییرات کاربری اراضی منطقه در پنج کلاس کاربری، اراضی ساخته شده، اراضی کشت شده، زمین های مرطوب، پوشش گیاهی و اراضی بایر بررسی شد و برای تهیه نقشه های کاربری سال 2035، از مدل CA-Markov استفاده شد. به منظور کمّی کردن الگوهای سیمای سرزمین در سطح کلاس، متریک های MPS، CA، NP، PLAND، AWMSI، PD و در سطح سیمای سرزمین، متریک های LPI،CONTAG  و SHDI محاسبه شدند. پس از آن، شاخص امنیت اکولوژیک برای متریک های سیمای سرزمین منطقه مورد مطالعه، مدل سازی شد. نتایج حاکی از کاهش یکپارچگی و افزایش تعداد لکه ها در کلاس اراضی کشت شده و توسعه و گسترش اراضی انسان ساخت در این اراضی بود و از دیگرسو، شاهد بروز پدیده یکپارچگی در اراضی بایر منطقه بودیم؛ ازاین رو امنیت اکولوژیکی منطقه در دوره مورد بررسی، متأثر از وقایع یادشده، طی سال های 1991 تا 2006 با شدت بیشتر و در سال های 2006 تا پیش بینی 2035، با شیب ملایم تری رو به کاهش ارزیابی شد. در پایان، رعایت بیش از پیش ملاحظات محیط زیستی و اصول حفاظت و حمایت در برنامه های توسعه ای منطقه پیشنهاد شد. برای این منظور با استفاده از طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در دو بازه زمانی پانزده ساله بین سال های 1991 و 2006 و 2021، روند تغییرات کاربری اراضی منطقه مورد مطالعه در پنج کلاس کاربری؛ اراضی ساخته شده ، اراضی کشت شده ، زمین های مرطوب ، پوشش گیاهی و اراضی بایر مورد بررسی قرار گرفت و جهت کمی کردن الگوهای سیمای سرزمین در سطح کلاس متریک های MPS،CA،NP،PLAND،AWMSIT،PD و در سطح سیمای سرزمین متریک های LPI،CONTAG و SHDI محاسبه شدند. برای تهیه نقشه های کاربری سال 2035 از مدل CA-Markov استفاده گردید و سپس شاخص امنیت اکولوژیک برای متریک های سیمای سرزمین منطقه مورد مطالعه مدل سازی شد. نتایج حاکی از کاهش یکپارچگی و افزایش تعداد لکه ها در کلاس اراضی کشت شده و توسعه و گسترش اراضی انسان ساخت در این اراضی بوده و از طرف دیگر شاهد بروز پدیده یکپارچگی در اراضی بایر منطقه بوده ایم. از این رو امنیت اکولوژیکی منطقه، طی دوره مورد بررسی، متاثر از وقایع فوق، طی سال های 1991 تا 2006 با شدت بیشتر و در سال های 2006 تا پیش بینی 2035 با شیب ملایم تری رو به کاهش ارزیابی شد. از این رو رعایت بیش از پیش ملاحظات محیط زیستی و اصول حفاظت و حمایت در برنامه های توسعه ای منطقه، ضروری به نظر می رسد.

گردآوردی اطلاعات میدانی دقیق، به منظور مدیریت پایدار مناطق جنگلی، مستلزم صرف زمان و هزینه بالایی است؛ بنابراین استفاده از روش های نمونه برداری و تصاویر ماهواره ای جایگزین مناسبی برای این کار خواهد بود. هدف پژوهش حاضر تأثیر طرح های گوناگون نمونه برداری خوشه ای در برآورد مشخصه های کمّی جنگل های سامان عرفی اولادقباد شهرستان کوهدشت، استان لرستان، با استفاده از تصاویر سنجنده سنتینل 2 است. به منظور برآورد مشخصه های مورد بررسی، 150 خوشه در قالب شش طرح (مثلث، مربع، ستاره ای 1، خطی، اِل شکل و ستاره ای 2) در منطقه ای به مساحت تقریبی 4500 هکتار ایجاد شد. هر خوشه شامل چهار ریزقطعه نمونه، با مساحت هفتصد مترمربع (شعاع ریزقطعه نمونه دایره ای برابر با پانزده متر و فاصله بین ریزقطعه نمونه ها از هم، شصت متر) بود. سپس در هر ریزقطعه نمونه ، مشخصه های تعداد و مساحت تاج درختان اندازه گیری شد. پس از پیش پردازش و پردازش تصاویر (تجزیه مؤلفه اصلی، آنالیز بافت و ایجاد شاخص های گیاهی)، ارزش های رقومی متناظر با قطعات نمونه زمینی از باندهای طیفی استخراج و به منزله متغیرهای مستقل، در نظر گرفته شد. مدل سازی با استفاده از روش های ناپارامتریک جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و نزدیک ترین همسایه انجام شد. نتایج نشان داد میانگین تراکم در هکتار 51 اصله و سطح تاج پوشش 3294 مترمربع در هکتار است. نتایج اعتبارسنجی نشان داد که درمورد هر دو مشخصه تراکم و سطح تاج پوشش، الگوریتم جنگل تصادفی به همراه طرح های نمونه برداری خطی و ستاره ای 2، به ترتیب با درصد مجذور میانگین مربعات خطا 00/46 و 44/10 و اریبی (02/0- و 82/2%)، عملکرد بهتری در مدل سازی داشته است. به طورکلی نتایج اعتبارسنجی مشخص کرد استفاده از طرح های متفاوت نمونه برداری خوشه ای، روش های مدل سازی ناپارامتریک جنگل تصادفی و تصاویر سنجنده سنتینل 2 کارآیی بهتری در برآورد مشخصه تاج پوشش دارد اما، در مقابل، عملکرد مناسبی در برآورد تعداد در هکتار را نداشته است.