محمد حاجب

معکوس سازی مدل های مبتنی بر فیزیک ـ براساس انتشار تابش درون تاج پوشش ـ مشخصاً در زمرة روش های موفق در تخمین مقدار پارامترهای پوشش گیاهی از قبیل شاخص سطح برگ و کلروفیل با استفاده از داده های سنجش از دور است. در این تحقیق مقدار کلروفیل گیاه برنج در سطح تاج پوشش به عنوان شاخص وضعیت گیاه تخمین زده شد. بدین منظور، مدل انتقال تابش PROSAIL و تصویر سنجنده 2-AVNIR ماهواره ALOS مورد استفاده قرار گرفت. تحقیق میدانی جامعی نیز در طول ماه های تیر و مرداد 1389 در ناحیه شمال ایران ـ آمل ـ صورت گرفت. 60 پلات: 20 20 متر مربعی به صورت تصادفی انتخاب شدند و در هر یک از آنها 4 تا 7 زیرپلات با توجه به همگنی محصول انتخاب گردید. سپس مقدار کلروفیل در هر زیرپلات با استفاده از دستگاه 502-SPAD اندازه گیری شد. تصحیحات اتمسفری با استفاده از مدل MODTRAN انجام گرفت. در گام بعد مدل PROSAIL برای شبیه سازی طیف در باندهای 2-AVNIR اصلاح گردید. آنالیز حساسیت مدل نیز برای تعیین پارامترهای ثابت و آزاد صورت پذیرفت، و سپس براساس مطالعات میدانی دامنه پارامترهای آزاد ورودی به مدل تعیین شد. با استفاده از روش بهینه سازی درون تکرار مدل معکوس و مقدار کلروفیل در دو سطح برگ و تاج پوشش (مقدار کلروفیل برگ شاخص سطح برگ) تخمین زده شد. از شاخص های 2R و RMSE بین مقادیر تخمین زده شده و داده های میدانی به منظور ارزیابی مدل استفاده شد. نتایج نشان داد که با استفاده از مدل PROSAIL استخراج کلروفیل در سطح برگ دقت چندان مناسبی ندارد، اما می توان کلروفیل را با دقت نسبتاً مطلوبی در سطح تاج پوشش تخمین زد (57/0=2R و 47/0=RMSE) و در تحقیقات اکولوژیک و پایش محصول استفاده کرد.

امروزه لیزر اسکنر هوایی (لیدار) نقش مهمی در برداشت اطلاعات سه بعدی عوارض سطح زمین ایفا می کند. استخراج عوارض از داده های لیدار، به صورت دستی زمان بر و پرهزینه است. راه ها مهمترین گروه عوارض خطی هستند و استخراج اطلاعات مربوط به آنها اهمیت ویژه ای برای سازمان ها و نهادهای مرتبط در هر کشوری دارد. هدف پژوهش حاضر، ارائه الگوریتمی برای آشکارسازی راه هاست که در آن منحصراً از داده های لیدار، استفاده شود. برای این منظور، ابتدا داده های شدت و سپس هر دو داده شدت و فاصله لیدار با استفاده از ماشین بردار پشتیبان طبقه بندی گردیدند. سپس با استفاده از الگوریتم فیلتر کردن شیب مبنا، عوارض ارتفاعی از مجموعه داده ها حذف شدند و مدل رقومی زمین و مدل رقومی عوارض غیرزمینی به دست آمد. در ادامه، نتایج مرحله طبقه بندی با بهره گیری از لایه اطلاعاتی مدل رقومی عوارض غیرزمینی بهبود داده شد. سرانجام با انجام عملیات پس پردازش شامل 5 مرحله، پاکسازی مورفولوژی، حذف عناصر کوچک، اتصال قطع شدگی های راه ها، حذف عناصر ناپیوسته و انسداد مورفولوژی، راه ها از داده های لیدار شناسایی گردید. با مقایسه نتایج حاصل از اجرای الگوریتم با داده های مرجع، مقادیر 35/84 درصد برای پارامتر «کامل بودن»، 61/71 درصد برای پارامتر «صحیح بودن» و 22/63 درصد برای پارامتر «کیفیت» به دست آمد.

دسترسی به اطلاعات راه ها اهمیت زیادی در کاربردهای مختلف نظیر حمل ونقل، کنترل ترافیک، سیستم های هدایت خودکار وسایل نقلیه و مانند اینها دارد. در سال های اخیر طراحی الگوریتم های استخراج راه، هدف مطالعات بسیاری از پژوهشگران بوده است. باوجود پیشرفت هایی که در این زمینه حاصل شده است، همچنان نواقصی در عملکرد این الگوریتم ها وجود دارد که یکی از مهم ترین آنها وجود بریدگی در شبکة راه های استخراج شده است. این بریدگی ها ممکن است به دلایل مختلفی نظیر قرار گرفتن راه ها در زیر درختان یا واقع شدن در سایه باشند. ازآنجاکه پیوسته بودن راه ها یکی از ویژگی های مهم توپولوژیکی آنهاست، رفع این نقیصه ضروری به نظر می رسد. هدف پژوهش حاضر ارائة روشی خودکار برای یافتن و اتصال بریدگی های موجود در راه های استخراج شده به وسیلة الگوریتم های استخراج راه است. در این الگوریتم ابتدا با استفاده از روشی مبتنی بر تبدیل رادون سر و ته بریدگی ها شناسایی می شوند، سپس این نقاط با به کارگیری روشی بر پایة تکنیک درون یابی اسپلاین به یکدیگر متصل می شوند. این الگوریتم روی خروجی یک روش استخراج راه که در آن چهار بریدگی در راه های مستقیم و دو بریدگی در تقاطع ها وجود دارد، پیاده سازی شد. نتایج نشان دادند که الگوریتم قادر به اتصال تمام بریدگی های واقع در راه های مستقیم بود، ولی دو مورد بریدگی در تقاطع ها را نتوانست الگوریتم متصل کند. بنابر این می توان گفت که صرف نظر از محل بریدگی که در راه های مستقیم یا در تقاطع ها واقع شده اند، الگوریتم حدود 7/66 درصد از بریدگی های موجود در تصویر را شناسایی و متصل کرده است. این الگوریتم در محیط نرم افزار MATLAB برنامه نویسی شد.

بررسی های اخیر نشان داده است که سیستم لیدار در برداشت سریع و دقیق اطلاعات سه بعدی از عوارض، در مناطق شهری توانایی بالایی دارد. از مهم ترین پردازش هایی که روی داده های لیدار صورت می گیرد، فیلترینگ آن هاست که عبارت است از تفکیک نقاط مربوط به عوارض ارتفاعی (ساختمان ها و درختان) از نقاط زمینی. تاکنون الگوریتم های فیلترینگ فراوانی طراحی شده است، اما هر یک از آن ها معایب و نواقصی دارند. مشکل اساسی این الگوریتم ها، ناتوانی شان در حذف ساختمان و عوارض بزرگ است که ناشی از عملکرد ناحیه ای آن هاست. در این تحقیق تلاش شده است تا با بهره گیری از قابلیت های تکنیک های طبقه بندی، راه حلی برای این مشکل ارائه شود. در این پژوهش ابتدا داده های لیدار به وسیله الگوریتم شیب مبنا که از شناخته شده ترین روش های فیلترینگ به شمار می آید فیلتر شدند. در ادامه، با استفاده از سه روش طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی مصنوعی، و حداکثر احتمال، داده های لیدار به پنج کلاس راه آسفالته، درختان، ساختمان، سیمان، و چمن طبقه بندی گردیدند. در نهایت، نقاط ساختمان های بزرگ که به وسیله الگوریتم شیب مبنا فیلتر نشده بودند، با نتایج حاصل از روش های طبقه بندی حذف گردیدند. ارزیابی ها نشان می دهند که روش حداکثر احتمال نتایج ضعیفی را ارائه می کند، اما روش های ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی نتایج نزدیک به هم و بسیار خوبی را عرضه کرده اند. به طور کلی استفاده از این تکنیک های طبقه بندی برای بهبود نتایج الگوریتم های فیلترینگ، باعث افزایش ناچیزی در خطای نوع اول می گردد ولی سبب کاهشی شدید در خطای نوع دوم و خطای مجموع می شود. از آنجا که در فرایند فیلترینگ داده های لیدار، اهمیت خطاهای نوع دوم و مجموع بیش از خطای نوع اول است، می توان ادعا کرد که انجام این پردازش تکمیلی نتایج بسیار مفیدی را دربرداشته است. ارزیابی کمّی دقت نتایج نشان می دهد که خروجی الگوریتم با آستانه شیب o 20 پس از بهبود داده شدن با استفاده از خروجی طبقه بندی کننده شبکه عصبی مصنوعی، بهترین نتیجه را به دست داده است که در آن خطای نوع اول از 98/4 درصد به 04/5 درصد افزایش ولی خطاهای نوع دوم و مجموع به ترتیب از 043/9 درصد و 03/7 درصد به 49/4 درصد و 76/4 درصد کاهش یافته اند.

شاخص سطح برگ نقش مهمی در تبادل ماده و انرژی بین زمین و اتمسفر دارد. مانند سایر گیاهان، شاخص سطح برگ نیشکر معیار خوبی برای وضعیت سلامت و رشد این محصول است که به دلیل نقش آن در صنایع غذایی و انرژی، اهمیت اقتصادی بسیاری دارد. ماهواره PRISMA که در سال 2019 پرتاب شد، یکی از جدیدترین منابع داده های ابرطیفی را فراهم کرده است که به ویژه، در تهیه نقشه متغیرهای گیاهی کاربرد دارد. در پژوهش حاضر، نوع جدیدی از شبکه های عصبی مصنوعی، موسوم به شبکه عصبی تنظیم شده با روش بیزین (BRANN) که قانون بیز را برای غلبه بر مشکل بیش برازش شبکه های عصبی به کار می برد، استفاده می شود. مدل یادشده روی مجموعه ای داده، متشکل از طیف دریافت شده ازطریق ماهواره PRISMA به منزله متغیر مستقل و مقادیر اندازه گیری شاخص سطح برگ نیشکر به منزله متغیر وابسته، اجرا شد. اندازه گیری های زمینی شاخص سطح برگ نیشکر در 118 واحد نمونه برداری زمینی، روی مزارع کشت و صنعت نیشکر امیرکبیر در استان خوزستان و در هفت تاریخ متفاوت طی یک دوره رشد نیشکر در سال 1399، انجام شد. مقایسه عملکرد BRANN با یک روش متعارف شبکه عصبی، یعنی شبکه آموزش دیده با روش لونبرگ مارکوارت (LMANN) در بازیابی شاخص سطح برگ نیشکر از طیف PRISMA، حاکی از این است کهRMSE  بازیابی از 26/2 (m 2 /m 2 ) به روش LMANN به 67/0 (m 2 /m 2 )، با استفاده از روش BRANN کاهش یافته است. در این پژوهش، به منظور کاهش ابعاد داده نیز از تبدیل مؤلفه های اصلی استفاده شد. در بازیابی شاخص سطح برگ از بیست مؤلفه اصلی اول نیز RMSE از 41/1 (m 2 /m 2 ) با استفاده از روش LMANN به 71/0 (m 2 /m 2 ) طبق روش BRANN کاهش یافت. استفاده از مؤلفه های اصلی باعث کاهش چشمگیر زمان محاسباتی شد. با اجرای مدل آموزش دیده BRANN روی تصاویر PRISMA به صورت پیکسل به پیکسل، نقشه شاخص سطح برگ نیشکر تولید شد. ارزیابی این نقشه نشان داد که این نقشه تغییرات مکانی شاخص سطح برگ نیشکر را به خوبی نشان می دهد. نتایج این تحقیق بیانگر قابلیت بالای روش BRANN و تصاویر PRISMA برای بازیابی شاخص سطح برگ نیشکر است.

سابقه و هدف: تعیین نحوه اثرگذاری محتوای بیوشیمیایی برگ در بازتاب و رفتار طیفی آن، ازطریق سنجش از دور، می تواند به درک فرایند اکوسیستم و پارامترهای آن، همچون تنش آبی گیاه، کمک شایان توجهی کند. ویژگی های نوری تاج پوشش بسیار تحت تأثیر ویژگی های نوری برگ ها و خاک زمینه است. همچنین به دلیل دردسترس نبودن اطلاعات دقیق درباره ویژگی های نوری برگ ها، تفسیر اطلاعات طیفی را که ازطریق سنجش از دور گرد می آیند، با محدودیت هایی روبه رو کرده است. ساختار داخلی برگ میزان انعکاس و عبور را در کل طیف الکترومغناطیس، کنترل می کند اما، برای کسب اطلاعات دقیق و توصیف جامع درباره ویژگی های نوری برگ، مدل های فیزیکی توسعه یافته اند. مدل های برگشت پذیر همانند PROSPECT علاوه بر محاسبه پاسخ طیفی برگ، امکان محاسبه مقدار کمّی ویژگی های درونی برگ، مانند میزان کلروفیل، محتوای آب و ساختار برگ را فراهم می کنند. با استفاده از ویژگی برگشت پذیری، می توان براساس طیف جمع آوری شده ازطریق سنجنده ها، کمّیت آب برگ ها و زیست توده آنها را مشخص کرد. بنابراین استفاده از این مدل ها و تلفیق آن با داده های دورسنجی که برای گیاه غیرتخریبی است، امکان پایش در بُعد زمان و مکان را فراهم می آورد و می تواند راه گشای مطالعات و مدل سازی های مرتبط با ویژگی های درونی برگ گیاهان باشد.مواد و روش ها: در این پژوهش، اثر کمّی متغیرهای بیوفیزیکی – بیوشیمیایی برگ شامل محتوای کلروفیل برگ، ساختار برگ و محتوای آب آن در میزان بازتاب تحلیل شده است. برای این منظور، مدل انتقال تابش PROSPECT که برای شبیه سازی رفتار طیفی برگ گیاهان توسعه داده شده، به کار رفته است. در نتیجه، تأثیر کمّیت پارامترهای برگ شامل کلروفیل، محتوای آب و ساختار برگ در شکل منحنی طیفی برگ بررسی شده است. روش کار بدین ترتیب است که به منظور مطالعه تأثیرات ناشی از هریک از پارامترها، دو پارامتر دیگر ثابت در نظر گرفته می شوند و با تغییر مقدار پارامتر مورد نظر، منحنی های طیفی متناظر با مقادیر انتخاب شده، با به کارگیری مدل PROSPECT استخراج می شود. با مقایسه منحنی های حاصل و تحلیل آنها، تأثیر پارامتر مورد نظر در بازتاب طیفی برگ مطالعه و بررسی می شود.نتایج و بحث: نتایج تحقیق حاکی از آن است که افزایش کلروفیل، با اثر در کاهش انعکاس، به افزایش میزان شاخص های گیاهی مثلثی منجر می شود. براساس ساختار برگ و لایه های داخلی، در محدوده فروسرخ نزدیک، امکان تشخیص گیاهان تک لپه ای، دولپه ای و نیز گیاهان پیر وجود دارد. همچنین در محدوده فروسرخ نزدیک، میزان انعکاس در گیاهان پیر، گیاهان دولپه ای و تک لپه ای به ترتیب کاهش می یابد. در محدوده فروسرخ نزدیک، در گیاهان دولپه ای که دارای پارانشیم اسفنجی اند، بیشتر از گیاهان تک لپه ای انتظار بازتاب می رود. گیاهان تک لپه ای، به دلیل بازتاب کمترشان در محدوده 1400 تا 1900 نانومتر، از سایر گیاهان تفکیک پذیرند. اثرگذاری محتوای آب در بازتاب طیفی برگ از طول موج 1000 نانومتر آغاز می شود و تا پایان محدوده انعکاسی، 2500 نانومتر، ادامه دارد و با افزایش محتوای آب، کاهش بازتاب رخ می دهد. خشک شدن گیاه، تا مراحلی، تأثیر چندانی در بازتاب ندارد ولی خشکیدن آب برگ، بیشتر از مقداری معین (03/0 تا 04/0 گرم بر سانتی متر مربع) باعث افزایش چشمگیر بازتاب، به ویژه خارج از باندهای جذبی آب می شود. بنابراین با پیداکردن نقاط بحرانی منحنی بازتاب در مقابل محتوای آب می توان به تشخیص تنش های شدید آبی در گیاهان کمک کرد. با بررسی نمودارها می توان پی برد که نقطه بحرانی در حوالی محتوای آب 03/0 تا 04/0 گرم بر سانتی متر مربع اتفاق می افتد.نتیجه گیری: با یافتن نقاط بحرانی منحنی بازتاب در مقابل محتوای آب، می توان تنش های شدید آبی در گیاهان را تشخیص داد. در مدل PROSPECT، اثر خاک زمینه در بازتاب طیفی گیاهان در نظر گرفته نمی شود؛ بنابراین استفاده از مدل هایی مانند SAIL و SLC پیشنهاد می شود که برای این منظور ارتقا یافته اند. همچنین با توجه به اینکه خروجی مدل PROSPECT منحنی طیفی برگ گیاه است، می توان استفاده از مد ل های انتقال تابش تاج پوشش گیاه، مانند مدل SAIL و SLC را نیز بررسی کرد.