یکی از چالش های بسیار مهم در تهیه نقشه پوشش اراضی با استفاده از تصاویر سنجش از دور، مشکل مربوط به پیکسل های مخلوط است. با توسعه روش های تجزیه اختلاط طیفی و طبقه بندی کننده های نرم، امکان برآورد سهم کلاس ها در سطح زیرپیکسل فراهم می آید و برچسب های چندگانه به پیکسل ها اختصاص داده می شود. با وجود این، تولید نقشه پوششی در سطح زیرپیکسل نیازمند جانمایی مکانی زیرپیکسل ها است. در سال های اخیر، روش های تهیه نقشه در سطح زیرپیکسل توسعه یافته اند و با استفاده از نتایج طبقه بندی کننده های نرم و بهره گیری از مفاهیم وابستگی مکانی، آرایش مکانی زیرپیکسل ها را بهینه سازی می کنند. در این تحقیق، دقت کلی الگوریتم شبیه سازی تبرید برای تهیه نقشه پوششی در سطح زیرپیکسل مورد ارزیابی قرار گرفته و همچنین، مکانیزم جدیدی در این روش، برای تولید پاسخ های جدید در هر مرحله از الگوریتم پیشنهاد شده و با نتایج روش موجود مقایسه شده است. از دیگرسو، پارامترهای مؤثر بر عملکرد الگوریتم مانند ضریب بزرگنمایی، نوع تابع خنک سازی و تکرارهای ایستا و پویا در عملکرد الگوریتم بررسی شده اند. در فرایند ارزیابی دقت کلی الگوریتم، دو روش مستقل از خطای طبقه بندی نرم و وابسته به این خطا لحاظ شده است. براساس نتایج، افزایش ضریب بزرگنمایی موجب کاهش دقت الگوریتم شبیه سازی تبرید شده و همچنین، تابع خنک سازی هندسی به لحاظ دقت و زمان اجرای الگوریتم، به منزله تابع بهینه انتخاب شده است. از طرف دیگر، تکرارهای پویا نیز، در مقایسه با حالت ایستا دقت بیشتری داشته است. روش پیشنهادی برای تولید پاسخ های جدید در الگوریتم شبیه سازی تبرید دستاورد مهم تحقیق به شمار می آید که دقت کلی را به نسبت روش موجود، افزایش داده و همچنین، زمان اجرای الگوریتم را تا 50% کاهش داده است. بیشترین دقت کلی الگوریتم براساس روش پیشنهادی و مستقل از خطای طبقه بندی نرم 97/94% برآورد شد.
